大数据环境下的电力客户服务数据分析系统研究

大数据环境下的电力客户服务数据分析系统研究

蒙蓉

南宁供电局 广西 南宁市 530000 摘要：现如今，我国的经济在迅猛发展，社会在不断进步， 在大数据环境下，电力企业要想实现高质量的客户服务，应建立数据分析系统，对相关数据进行全面的分析，从中提取重要信息。通过对大数据技术的优势特点进行阐述，明确电力客户服务要求及现状，分析电力客户服务数据分析系统设计及技术应用，使数据分析系统发挥出更好的作用。

关键词：大数据；电力客户服务；数据分析；系统

0引言

近年来，电力企业较为注重改革工作的开展，并取得了一些成效，这为电力企业经营、服务方式的转变提供了较为有利的条件。随着互联网技术的广泛应用，构建“互联网+电力”的客户服务模式成为了时代发展的必然趋势，这能够较为有效地提升客户体验感，使电力企业和客户联系更加密切，能够为电力企业的后续发展提供保障。

1大数据分析技术

近年来，大数据已经成为受到世界关注的热点技术，对各行业的发展产生了极大的影响。各行业在发展过程中，都会产生海量的数据，想要挖掘出这些数据的价值，除需要大数据处理系统的支持外，还需要对其进行分析和计算。大数据分析技术可以对这些技术进行分析和计算，帮助人们获取数据的价值。大数据分析的六个基本方面为：①可视化分析。可视化分析可以做到直观进行数据的展示，让工作人员通过数据了解到自己需要的内容。②数据挖掘算法。集群、分割、孤立点分析等算法可以做到从数据内部挖掘其价值，扩大数据处理的工作量和工作速度。③预测性分析。预测性分析是指工作人员可以通过大数据分析技术，根据数据挖掘成果，做出预测性判断。④语义引擎。语义引擎可以实现在非结构化数据中智能提取信息。⑤数据质量和数据管理。通过标准化的流程，可以得到高质量的数据分析结果。⑥数据仓库。数据仓库可以提供数据整合的任务，有助于数据的抽取、转换和加载。

2大数据环境下的电力客户服务数据分析系统研究

2.1数据聚合与数据挖掘

首先，需要统计数据，对电力客户服务管理组织模式的主题展开分析，设计以客户服务业务信息与客户服务分析指标为基础的多维度数据模型，对数据统计值进行划分，主要包括累计值、增量值、最大值、最小值和平均值等。根据空间数据的特点，建立以点、线、环为主要形式的客户服务基础业务数据，之后进行数据处理，实现对空间数据的全面分析。其次，需要对客户服务数据进行优化，建立模型，简化数据，使数据分析具备模型基础。最后，分析决策数据需要通过系统进行定量、统计分析，需要结合实际情况合理选择算法，对算法进行封装，对变量与因变量间的线性关联性进行预测。

2.2将服务客户作为立足点

“互联网+电力”客户服务模式的出现和发展是为了对当前的服务模式进行创新，使用户获得更好的体验感，从而对于电力企业更加认可。但是，从当前情况来看，在应用这一模式过程中存在一些问题，导致用户并不是非常满意。根据相关资料发现，大部分问题是由于所提供的客户服务和客户需求存在差异，用户无法获得满意的服务。为此，在推广这一模式过程中，需要将客户服务作为核心，从多个角度出发为用户提供不同类型的服务，特别是要对供电体系进行优化，提高其覆盖面，解决出现的电力问题。这需要电力企业做好电力维修保护工作，降低不同因素对于电力系统造成的威胁，并定期进行检修。如果需要停电，需要提前进行通知，尽可能避免突然断电对用户生活造成不便情况的发生。借助“互联网+电力”客户服务这一模式，可以使电力资源的供应更加可靠。坚持将服务用户作为立足点，可以使电力终端更加完善，及时了解用户对于电力资源的使用情况以及对于电力资源的要求等，从而科学地对用户进行划分，满足其不同需求。除此之外，还应该打造专门的互联网平台，借助于互联网技术监督把控电力维修工作的开展，使电力服务水平得到提升，第一时间找出其中存在的问题，将出现风险的概率控制到最低。

2.3提升预测风险水平

传统数据分析所得的结果往往是对业务进行简单、客观的总结，主要面向过去的事件。而大数据分析可以降低预测问题的难度，找出非常规变化事件的前兆与变化规律，并进行预测。虽然无法确定某件事情必然会发生，但可以为工作人员提供事件发生的概率。因此，电网信息安全管理工作人员可以利用大数据分析技术进行事件发生概率的计算，提升预测风险的能力。电网企业可以在以下方面通过大数据分析进行风险预测：①对即将投入运用的应用平台进行风险预测。应用平台的安全防护能力会对数据信息的安全性产生极大的影响，因此，在应用平台投入与运营前，就需要通过大数据进行分析，对软件安全、代码安全进行分析，进行风险预测，依此制定相应的防护策略。②通过应用日志进行风险预测。应用日志会对操作人员的工作行为进行记录，当发现有操作人员以不正确的身份通过不正确的渠道对非授权的数据开展违规操作时，可以对其操作行为进行分析，以此对风险进行预测。所以，通过分析应用日志，可以有效避免因内部人员不当操作导致信息泄露的风险。③对物理设备使用寿命进行预测。工作人员可以根据大数据分析设备的使用寿命，提升硬件设备的安全性，以此避免信息安全受到威胁。

2.4系统功能设计

系统功能需要通过分析应用层实现，根据具体业务对业务的功能进行合理划分，更新和完善营销思路，实现对服务工作、质量的全过程监管，以解决广大客户问题为工作核心，及时满足客户需求，全体提高服务水平。系统功能设计主要包括以下几个方面。（1）服务质量与客户感知监控。需要以客户感知为基础，将营销指标监控作为手段，将信息化系统作为技术保障，实现对客户停电及故障维修服务情况的监控，对营销工作流程、客户体验情况进行监控，对各服务渠道的具体情况进行监控，对服务人员的工作情况进行监控，实现对客户服务体系全过程的监控。（2）综合服务质量评估管理。主要指对企业的服务质量进行综合性评价，建立服务质量的外部评价与内部评价机制，之后实现两者的有效融合，明确关键内容。同时，建立供电服务质量综合评价机制，对现有及历史数据进行深入挖掘，实现数据的全面整合，提高综合评价质量。（3）客户服务质量评价。主要指结合服务质量指标机制，自动分析客户服务质量，分析对象为客户感知价值，其中客户感知主要指客户和服务系统在互动环节形成的真实感受，也是影响服务感知的主要来源，是评价客户满意度的重要指标。通过对客户感知进行深入研究，有助于得到量化及具体的结果。（4）大屏幕展示。主要指系统通过服务质量、客户感知监控、客户服务质量分析等得到数据后，对业务及服务相关指标通过大屏幕进行展示的过程。（5）工单管理监控。主要指对客户服务进行监控的过程中存在的非话务异常自动建立监控工单，并对全部工单进行跟踪处理。

3结语

在新时期，电力企业要想获得更好的发展，就必须与时俱进，科学地应用互联网技术构建新型服务模式，将客户需要作为立足点，做好服务工作，带给用户更加优质的体验，推动电力企业的转型升级。这在一定程度上可以提升电力企业的影响力，满足电力企业改革的需求，为电力企业的可持续发展提供支持。

参考文献

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［2］涂莹，朱炯，裘华东，等．面向“互联网+电力营销”的智能互动服务创新体系架构［J］．中国电力，2017，50(9):95－99．

[3]彭磊. 基于大数据环境下的电力客户服务数据分析系统研究[J]. 电力系统装备,2021(14):122-123.

[4]顾孟雷,陈芳芳,景晓莹. 大数据环境下的电力客户服务数据分析系统研究[J]. 电子世界,2021(8):49-50.
【作者简介】蒙蓉（1979-）女，汉族，南宁人，本科，助理工程师，主要从事服务调度工作。