大数据在电力营销系统中的应用
大数据技术在电力交易中的应用研究
大数据技术在电力交易中的应用研究摘要：在时代的发展下，各种先进技术应势而生，为企业发展带来了新的可能。
由于电力已成为人们生活、生产、学习中不可缺少的能源，而大数据技术在电力交易方面发挥着积极作用，所以越来越多的电力企业开始应用大数据技术进行运营。
但大数据技术在电力交易的应用中涉及较多内容，所以，本文就此进行深入研究，以供参考。
关键词：大数据技术；电力管理；电力交易引言：目前，如何应用大数据技术进行电力交易成为相关工作人员不得不深入思考的问题，因为大数据技术可为电力交易带来新的可能，可在满足人们需求的同时，推动电力企业的可持续发展。
但是电力交易过程中涉及较多数据，大数据技术的种类较多，所以，很多电力企业无法做到大数据技术的有效应用，导致其效用无法发挥出来。
因此，下列进行了深入研究。
1.大数据及其特征大数据技术是在信息技术的基础上发现而来的，主要用来处理、运用海量数据。
这是因为在时代的发展下，人们在互联网上的花费时间逐渐增多，且这些数据通常与人们的价值取向、兴趣爱好密切相关，所以通过对这些数据进行追踪处理，可及时了解客户需求，提高服务针对性。
因此，相关专家及学者就此进行研究，推出了大数据技术。
其特征有四，一为数据量大，二为类型复杂，三为价值密度低，四为时效性高。
2.大数据技术在电力交易中的作用2.1有助于提升数据采集效率数据采集是电力企业管理中的重要组成部分，可了解企业总体运转状况，可为机械设备维修养护方案的制定提供理论依据。
而其涉及较多繁杂数据，稍有不慎便会出现失误。
而通过大数据技术的有效应用，可打造发散性数据采集中心，对电力设备运行情况进行二十四小时监测，从而确保技术人员了解设备运行状态。
同时，大数据技术的应用可做到各个区域的用电情况全面调查，为电力企业制定科学可行的工作计划、策略提供理论依据，从而推动电力企业的可持续发展。
2.2有助于实现一体化运转大数据技术的应用在一体化运转方向有着积极作用。
电力营销中的大数据分析与应用
电力营销中的大数据分析与应用近年来，随着科技的飞速发展和数据的爆炸式增长，数据分析与应用已经成为了电力营销中不可或缺的一环。
大数据技术的应用，可以帮助电力营销人员更加精准地掌握市场动态，提高决策效率，满足客户个性化需求，从而推动企业的可持续发展。
1.大数据在电力营销中的应用随着电力市场竞争的加剧，电力企业需要更好地了解市场需求和客户需求，进行精准营销。
大数据技术具有海量、高维、多样的特点，可以帮助企业快速、准确地收集、分析和挖掘市场和客户信息，从而提高电力企业的营销效果。
（1）大数据的收集与分析电力企业可以通过多种方式收集数据，如网站流量、社交媒体数据、用户行为数据、客户调研数据等。
通过大数据技术，可以将这些数据进行挖掘和分析，了解客户的需求和喜好，优化产品设计和服务模式，提高营销效果。
（2）数据模型建立大数据技术可以建立多维度的数据模型，以更清晰、全面地描述市场和客户需求。
企业可以根据模型分析市场走向，评估竞争状况，制定营销策略等。
同时，企业也可以根据模型分析客户行为、消费习惯等，提供个性化的服务和产品。
（3）决策支持随着数据分析技术的不断提升，电力企业可以实时监控市场变化和客户反馈，以及时调整营销策略，提高决策效率。
2. 大数据应用案例分享（1）智能电表实时读数系统通过智能电表实时读数系统，电力企业可以实时获取用户用电量等信息，帮助企业更加准确掌握市场和客户需求，提高运营效率和服务质量。
（2）客户行为分析系统通过客户行为分析系统，电力企业可以深入分析客户行为、消费习惯等，为客户提供精准服务。
（3）安全监测系统安全监测系统可以实时监控设备状态、故障信息等，并及时通知电力运维人员，以保证设备安全稳定的运行。
3. 大数据技术应用面临的挑战大数据技术应用虽然在电力营销中带来了很多好处，但也暴露了许多问题，如数据安全、隐私保护、数据质量等。
电力企业需要适当增加数据使用的透明度，加强数据的安全保护，提高数据的质量以及处理速度，避免数据滞后的情况。
大数据在电力行业的应用
大数据在电力行业的应用随着信息化时代大数据技术的快速发展，电力行业也开始不断地探索大数据的应用。
大数据分析不仅可以帮助电力企业节约成本，提高效率，还可以加强风险管控、优化能源消费结构，为电力行业的转型升级提供有力的支撑。
本文将从电力生产、输配电、市场运营和用户服务等方面探讨大数据在电力行业的应用。
一、电力生产电力生产是电力企业的核心业务，如何提高发电效率成为各大电力企业面临的挑战。
大数据技术可以收集处理各种数据，如机组负载、燃料消耗、天气数据等，帮助电力企业建立基于大数据的智能预测模型，预测未来电力需求和气象变化，优化发电计划和调度方案。
这样既能提高电力企业的发电效率，又能节约成本，降低对环境的影响。
二、输配电输配电业务是电力企业的重要环节，也是电力行业的重要发展方向。
随着智能电网建设的快速推进，对输配电系统的大数据分析越发重要。
通过对输配电系统的大数据采集和分析，实现对各个设备的状态监测、预测故障、发现隐患，及时采取措施解决问题，保障输配电系统的稳定和可靠运行。
同时，通过大数据分析，还可以优化电网能效，提高电力企业的运营效益。
三、市场运营市场运营是电力企业的运营管理方面，关系到企业的盈利，也是电力行业重要的组成部分。
大数据分析可以帮助电力企业了解用户需求，优化供需关系，提高市场竞争力。
例如，结合用户用电需求、天气变化等大数据，提高电力市场的供需预测精度，引导市场运营方向。
此外，对于一些特殊的用电需求，如数据中心、工业产业用电等，也可以通过大数据分析建立专业化销售团队，为企业带来更高的利润。
四、用户服务用户服务是电力企业的重要方面，用户体验的好坏是电力企业长期发展的关键。
大数据分析可以帮助电力企业实现用户需求个性化服务。
例如，通过分析用户数据，了解用户用电习惯、需求，精准定制个性化服务方案。
同时还能通过大数据分析进行营销管理，针对用户特别需求或季节性需求推出相应的营销服务，从而提高用户体验和服务质量。
大数据环境下的电力营销信息化建设解析
大数据环境下的电力营销信息化建设解析1. 引言1.1 研究背景目前，随着数字化和信息化技术的不断发展，大数据已经成为电力行业转型升级的重要引擎之一。
电力企业面临着日益激烈的市场竞争和日益复杂的环境挑战，如何通过大数据技术来提升营销效率和服务质量已经成为业内关注的热点问题。
在传统的电力营销模式下，企业通常依靠经验和人为判断进行市场营销决策，缺乏科学依据和数据支撑。
而随着大数据技术的不断成熟和应用，电力企业可以通过对海量数据的收集、存储、处理和分析，实现对市场需求、用户偏好、竞争对手等信息的深度挖掘和分析，为营销决策提供更加科学、精准的依据。
研究电力营销信息化建设在大数据环境下的解析，具有重要的实践意义和理论价值。
通过深入探讨大数据技术在电力营销中的应用现状、关键技术、信息化架构设计、数据分析方法等方面，可以为电力企业提供更加有效的营销策略和决策支持，推动电力行业向着数字化、智能化转型发展。
1.2 目的和意义电力行业是国民经济中重要的基础产业，电力营销作为电力企业中的重要一环，其信息化建设对于提高电力企业的经营管理水平，促进电力市场的健康发展具有重要意义。
随着大数据时代的到来，电力营销也面临着新的挑战和机遇。
对于电力行业，尤其是电力营销领域的信息化建设，探索大数据环境下的新路径和新思路，具有重要的现实意义和深远的战略意义。
目前，在大数据环境下，电力营销信息化建设可以更好地挖掘和利用数据资源，实现精准营销、智能营销，提升电力营销的效率和效益，优化用户体验，实现电力市场的良性竞争。
大数据分析在电力营销中的应用也将为电力企业提供更多的商业机会和发展空间。
本文旨在研究大数据环境下的电力营销信息化建设，探讨其中的关键技术、架构设计、应用案例和问题解决策略，以期为电力企业的发展提供有益的借鉴和指导，推动电力行业迈向数字化、智能化和可持续发展的新时代。
1.3 研究方法本研究采用了实证研究方法和案例分析方法，以调查问卷、访谈和实地观察为主要手段，对大数据环境下的电力营销信息化建设进行深入探讨。
论大数据分析对电力营销工作的重要性
论大数据分析对电力营销工作的重要性发布时间：2022-11-11T07:01:48.595Z 来源：《新型城镇化》2022年21期作者：谢晓慧[导读] 在互联网日新月异发展的推动下，电力营销服务方式向着多层次、多渠道发展。
将大数据分析应用到电力营销工作中，使得用户以及供电企业之间的交流方式更多、更便捷。
兴化市供电公司江苏兴化 225700摘要：随着不断深化电力制度改革，售电市场开放，用户对于公司的服务水平和营销手段提出更高标准，营销部门应收集大量客户数据，同时不断增长。
随着电商网规模的扩大，数据量也会不断沉淀，积极开展分析数据工作，提升服务、管理、技术等方面的营销工作内容。
关键词：大数据；电力营销；重要性；应用分析一、大数据分析对电力营销工作的重要性1.1大数据分析对电力营销服务方式的重要性：变革电力营销服务方式在互联网日新月异发展的推动下，电力营销服务方式向着多层次、多渠道发展。
将大数据分析应用到电力营销工作中，使得用户以及供电企业之间的交流方式更多、更便捷。
用户对于电力企业的服务质量可以通过大数据分析得出，通过各种数据的比较，可以了解电力企业的服务情况。
不同电力企业之间通过大数据分析，可以了解不同电力企业的运营状况，可以相互吸收借鉴良好的服务方式和经验。
除此以外，管理者可以通过大数据分析对电力企业进行监督和管理，随时监控企业的运营状况。
1.2大数据分析对客户档案的重要性：建立详细客户档案，随时更新监督经由大数据分析，可以全面获取所有客户的信息，并且可以将各处分散的不同的信息进行整合分析。
在未采用大数据分析时，掌握的用户的信息往往不够全面，这样的情况对于电力的营销是很不利的。
只有全面地掌握用户的信息，才能提出适应于不同客户的营销方案，深入分析客户相关的当前及历史信息，随时掌握客户相关的各类信息及其“健康状况”；实时监视客户主要电气设备安全运行状况，实现对客户用电情况的实时管理，从而做到基础数据全面覆盖，客户信息无遗漏，根据需要及时调整客户组成明细。
大数据技术在电力行业的应用前景
大数据技术在电力行业的应用前景随着科技的不断进步和数据技术的快速发展，大数据技术在各行各业得到了广泛的应用。
在电力行业中，大数据技术也已经在许多领域得到应用并取得了明显的效果。
这篇文章将从电力行业的发展现状和现有问题着手，探讨大数据技术在电力行业的应用前景。
一、电力行业的发展现状和存在问题电力在现代社会中是不可或缺的基础能源之一。
随着人口的增长和城市化进程的加速，电力需求也在不断增长。
电力行业在这样的背景下，必须不断进行技术升级和转型升级，才能满足社会对电力资源的需求。
但是电力行业存在着许多问题。
首先，电力行业是一个庞大的系统，所以自然也存在着诸多复杂的技术难题。
其次，由于电力资源的地域性特点，电力公司需要建立一整套反应灵敏的运营和管理模式以应对各种突发事件。
此外，电力行业也存在着较为严格的政府监管以及与其他行业的竞争，这些因素都对电力行业的发展带来了巨大的压力。
面对这些问题，电力行业需要不断地进行技术创新和管理创新以适应市场的需求和挑战。
现在，大数据技术正是一个解决电力行业问题的良好手段。
二、大数据技术在电力行业的应用1. 智能电网建设智能电网是目前电力行业转型升级的重要方向之一，而大数据技术在智能电网建设中发挥着重要作用。
智能电网需要对电力系统中各种数据进行实时监测、分析和处理，以及对电网设备的运行状态进行预测和维护。
这就需要大数据技术来实现数据采集、存储、处理和应用。
大数据技术通过与物联网技术的深度融合，实现对设备的远程监控，提高设备运行的精细化程度。
很多智能电网项目都采用了基于大数据的设备预警技术，通过设备告警自动化处理和结构式的数据分析，可以在预警到来之前发现问题并及时进行排查，从而避免远程故障发生。
2. 智能能源管理电力行业是一个高能耗的行业，增加能源效率和降低能源浪费是电力行业转型升级的另一个重要方向。
大数据技术可以使用电网数据分析和业务数据管理等方式实现对能源的精细化管理。
电网数据分析技术可以对设备的能源消耗情况进行分析，从而找到节约能源的有效方法。
大数据技术在电力营销系统中的应用研究 刘振佩
大数据技术在电力营销系统中的应用研究刘振佩摘要：随着网络技术的快速发展和信息化时代的逐渐成熟，大数据运用到人们生产生活中的各行各业，包括在电力系统中的使用，大数据的应用能够提高电网的运行效率，保护电力系统运行的安全性，实现电力营销的有效性，让电力生产营销更加可靠。
而如何更好地利用大数据的优势来优化电力营销策略，构建合理的营销体系来迎合消费者的消费需求，也就成为了各大供电企业亟待解决的一大问题。
本文首先介绍了电力营销和大数据的概念，分析了大数据技术在电力系统中的应用优势以及在营销系统中重要性，提出了大数据在电力营销系统使用中的具体优化措施，以期为电力企业人员提供一定的理论参考，推动供电企业实现健康长远的发展。
关键词：大数据技术；电力营销系统；应用；消费者需求前言随着电力技术的快速发展以及人们对电力需求的急剧增长，电力企业迎来了新的发展机遇和挑战，运用大数据实现电力系统运行管理的高科技化和有序性是目前电力企业发展的趋势和需要。
我国不少电力企业通过运用“互联网+”以及相关计算机技术，开展了对电力营销系统数字化、信息化方面的研究和应用，如何充分利用起海量数据和网络便捷的沟通方式，改善电力营销落后的管理方式，改善电力营销水平低下问题，实现电力营销的有序进展，满足消费者的消费需求，成为电力企业普遍关注的问题。
企业在激烈的市场竞争环境下，面临消费者日趋多样化的消费需求，不得不将营销目光转向了大数据这一新的机遇。
1大数据的概念随着计算机技术的发展和互联网时代的到来，网络数据已经成为最具价值的资产，也是社会发展进步的动力，更是企业永存的有力资本。
此外，客户数据的海量性和有效性能够帮助企业更好的寻找产品发展新方向。
电力行业大数据包括多方面，有用户的用电量数据，企业的管理数据，设备运行数据，地方用电数据和营销管理数据等[1]。
大数据具有海量内容，存储方便，实时处理等优势，而且随着时代的发展，电网建设对大数据的应用会越来越频繁，大数据已然成为了电力市场营销的主要方式，对电力营销战略的制定也会有极大的促进作用。
大数据技术在电力系统中的应用
大数据技术在电力系统中的应用在当今时代，随着科技的飞速发展，大数据技术已经成为各个领域的热门话题。
在电力系统中，大数据技术的应用也越来越广泛，为电力行业的高效管理和运维保障提供了强有力的支持。
一、大数据在电力系统中的应用1、电网安全运行电网的安全运行是电力系统的核心任务之一，对于电网故障的判断和修复，以及对电网健康状况的监控和管理，大数据技术起着重要的作用。
通过对电网中大量数据的采集和分析，可以快速判断故障发生的位置和范围，并及时采取措施进行修复，从而保证电力系统的稳定运行。
2、能源管理大数据技术在能源管理方面也有着广泛的应用。
通过对电力系统中能源消耗的实时监测和预测，可以根据实际情况调整电力供应，提高电力系统的能效，同时还可以降低电力系统的能耗，从而实现对能源的可持续发展。
3、智能化控制智能化控制是大数据技术在电力领域中的最大作用之一。
通过对电力系统中的数据进行实时监测和分析，可以及时掌握电力系统的运行状态，实现对电网的智能化控制。
例如，可以通过对电力系统中的数据进行分析，根据实际情况制定合理的停电计划，缩短停电时间，提高停电效率，减少电力系统的损失。
4、预测分析在电力系统中，预测是非常重要的一环。
通过对之前的数据进行分析和处理，可以预测未来电力系统的发展趋势，进而制定对应的应对策略。
例如，可以通过对用电量的分析，预测未来用电趋势，及时进行能源调控和优化，减少资源浪费，提高能源效率。
二、大数据技术在电力系统中的优势大数据技术在电力系统中的应用，不仅能够提高电力系统的安全性和能效性，还有着以下优势：1、提高电力企业的竞争力大数据技术可以帮助电力企业及时了解市场需求和变化，制定合理的营销策略和产品规划方案，提高企业的竞争力和市场占有率。
2、降低营销成本通过对客户需求进行分析和挖掘，可以降低电力企业的营销成本，提高销售效率。
同时，通过营销数据的分析，还可以发现新的营销机会和创新点。
3、提高服务水平通过大数据技术，可以及时监控客户的用电情况，及时处理客户的投诉和建议，提高服务水平和用户体验，增强客户满意度。
大数据技术在电力行业中的应用与研究
大数据技术在电力行业中的应用与研究2.贵州电网有限责任公司六盘水盘州供电局贵州六盘水553537摘要：随着经济的快速发展与社会的飞速进步，如今的社会就是信息社会，信息量的增长也呈现出爆炸式的特点。
随着信息技术、网络技术、云计算处理与分析技术、物联网技术的迅猛发展，大数据技术取得了快速突破和逐渐走向成熟，在很多领域得了广泛应用。
运用大数据技术对海量数据进行采集并处理，同时对数据处理结果进行集中展示，有助于我们探寻数据中蕴含的客观规律，从而改变过去的惯性思维和经验思维，建立数据思维，为相关工作提供科学决策依据。
企业能够运用大数据技术从繁杂的数据中去挖掘有价值的数据，充分发挥数据自身价值，更好的为数据赋能。
随着社会的持续不断发展，大数据技术已在很多行业中得到广泛应用，并且未来还将会有更为广泛深入的应用空间。
如今，产业界和学术界都非常关注重视大数据技术，对于电力行业而言，也逐步进入到了大数据时代，可以说大数据的来临既是机遇也是挑战，实践证明谁掌握了大数据并充分发挥数据价值，谁将赢得发展先机。
关键词：电力行业；大数据技术；应用一、电力行业大数据技术发展现状近些年来，随着科学技术的发展以及相关部门重视程度的提升，电力行业的发展正朝着数字化和智能化方向迈进，智能化程度得到很大提升，云计算技术、物联网技术等也得到广泛应用，而且电力行业在应用这些技术时正逐步将它们进行有效融合，以推进数字化、智能化、智慧化建设，由此可看出未来几年数据量的增长将是井喷式的。
面对这样的发展趋势，不管是为响应贯彻国家政策，还是为企业长远发展考虑，电力行业的大数据建设与应用都是必然趋势，借助大数据技术提升企业运营能力抢占发展先机，从而提升企业竞争力。
电力行业作为一个技术密集型行业，也是信息技术应用较早的行业之一,，经过多年的信息化建设，信息技术已经得到了十分广泛的应用，因此收集产生的数据量已经非常巨大，并且在其运行的过程中，还会有源源不断的实时数据产生。
浅谈大数据在电力营销中的应用
浅谈大数据在电力营销中的应用大数据在电力营销中的应用已经逐渐成为电力行业的热点话题。
随着信息技术的不断发展，电力企业拥有了大量的数据资源，而如何利用这些数据资源来提升营销效益成为了电力企业面临的一个重要问题。
大数据在电力营销中的应用可以帮助电力企业提升客户管理能力。
传统的电力企业客户管理主要是依靠人力手段进行，效率低下。
而利用大数据技术，可以对客户进行全面的信息分析，从客户的用电行为、消费习惯等方面进行细致的分析，以便为客户提供更加个性化的服务。
借助大数据技术，可以实现客户数据的实时更新和追踪，及时了解客户需求的变化，为电力企业提供精准的客户服务。
大数据在电力营销中的应用可以帮助电力企业进行用户画像。
通过对大数据进行深入分析，可以挖掘出客户的个人特征、消费行为等信息，进而将客户进行分类和分群，形成用户画像。
用户画像可以为电力企业提供更加精准的市场定位和产品设计，实现个性化营销和精准投放。
通过用户画像，电力企业还可以发现潜在的高价值客户和能耗高的客户，针对性地进行营销和售电策略的制定。
大数据在电力营销中的应用可以帮助电力企业进行数据驱动的决策。
传统的决策主要依靠经验和感觉，有时容易出现主观臆断和盲目决策的情况。
而利用大数据的分析和预测能力，可以对电力市场进行更加全面和准确的分析，为电力企业的决策提供科学的依据。
通过对大数据的深入挖掘和分析，可以识别出市场的机会和风险，制定出更加科学和有效的营销策略，提高决策的准确性和效率。
大数据在电力营销中的应用可以帮助电力企业提升客户管理能力，实现精准营销，进行用户画像和数据驱动的决策，从而提升营销效益和市场竞争力。
电力企业应该充分利用大数据技术，不断创新营销模式，提高服务质量，满足客户需求，实现可持续发展。
浅谈大数据环境下的电力营销信息化建设
浅谈大数据环境下的电力营销信息化建设摘要：电力营销管理直接关系到电力企业的发展实效，当前电力市场改革的趋势，对传统电力营销被动营销模式有一定的影响。
为了适应电力市场改革，电力企业应创新电力营销的管理手段，全面改善服务质量，推动企业向前发展。
相关企业管理人员要充分把握电力营销的特性，采取相应策略，构建现代化电力营销体系。
关键词：大数据环境；电力营销；信息化建设；引言计算机及互联网技术是20世纪最伟大的发明，极大提升了社会生产和生活效率。
由互联网技术衍生出的云计算技术具有广阔的应用场景，借助云计算技术，传统信息系统中的计算、数据存储等可以交由分布式计算机完成，信息系统建设模式发生根本性变化，且功能更为强大。
云计算技术的出现对于电力企业信息化建设具有重要影响。
1电力营销概述电力营销是为了实现电力供求关系具有协调性，电力企业与用户之间构建密切的合作伙伴关系，并通过自身营销业务，推动用户主动改善用电方式和消费行为，进而增加企业收益。
电力企业在复杂变化的市场环境下，为了满足人们的实际电力需求，应采取一系列与市场相关的经营活动，向用户提供所需的电力产品和服务，更好地实现企业目标。
电力营销的实质是对电力市场的需求水平、时间进行调整，通过提升服务质量，保证用户合理用电。
2电力营销工作实际开展要求首先,应对电力企业发展趋势和营销工作进行研究分析,并按照最终分析结果调整电力企业营销工作模式,避免电力企业营销工作受到限制,逐步提升电力营销效果和电力企业经营管控力度,避免电力营销过程中出现电力盗窃和综合管控效果下降等问题,继而为推进电力企业营销工作顺利开展提供有力支持。
其次,需要强化各项现代化技术在电力营销中的作用,强化各项基础信息收集力度,保证各项数据信息在电力营销中的作用,以此为电力营销的顺利开展提供准确的信息支持,推进电力企业营销高效、准确地开展。
再次,由于电力企业营销工作在实际开展过程中需要考虑的规章制度较多,这就需要对各项规章制度以及相关条例进行完善化处理,为电力企业营销工作提供有效参考依据,及时调整电力企业营销工作因缺乏各项规章制度而出现的问题,保证电力营销在电力企业实际工作和经营管控中的作用得以彰显。
数据挖掘技术在电力营销系统中的应用
数据挖掘技术在电力营销系统中的应用【摘要】电力行业是一个充满激烈竞争的市场，有效的营销策略对于提高企业竞争力至关重要。
数据挖掘技术在电力营销系统中的应用，可以帮助企业更好地了解客户需求、提高市场预测准确性、实现用户画像分析等。
本文从电力营销系统概述出发，深入探讨了数据挖掘技术在客户细分、市场预测和用户画像分析中的具体应用。
结合实际案例，进一步分析了数据挖掘技术在电力营销系统中的实际应用效果，并展望了未来的发展趋势。
通过本文的研究，可以为电力营销系统的优化提供重要的参考，提高企业的市场竞争力和经济效益。
【关键词】数据挖掘技术、电力营销系统、客户细分、市场预测、用户画像分析、实际应用效果、未来发展趋势1. 引言1.1 研究背景电力行业是国民经济的重要支柱产业，电力营销系统的建设和运营对于保障能源供应、提高电力市场运行效率具有重要意义。
随着信息技术和数据挖掘技术的不断发展，数据挖掘技术在电力营销系统中的应用也日益受到关注和重视。
在传统的电力营销系统中，数据通常是通过手工录入和处理的方式进行管理，存在着效率低、容易出错等问题。
而数据挖掘技术则可以通过对大量的电力数据进行分析和挖掘，从中发现隐藏的规律和趋势，为电力营销系统的决策提供科学依据。
通过对客户数据的挖掘和分析，可以实现客户细分，了解不同客户群体的需求和偏好，从而制定针对性的营销策略，提高客户满意度和市场份额。
数据挖掘技术还可以应用于市场预测和用户画像分析，帮助电力企业更好地把握市场动向、挖掘潜在客户和优化服务。
数据挖掘技术在电力营销系统中的应用，可以提高电力企业的运营效率、降低成本、优化资源配置，从而实现更加精准的营销策略制定和业务决策，推动电力行业的现代化发展。
1.2 研究意义数据挖掘技术在电力营销系统中的应用具有重要的研究意义。
随着电力市场的不断发展和竞争的加剧，传统的营销方式已经不能满足市场需求，而数据挖掘技术可以通过分析大量的数据，挖掘出潜在的商机和市场趋势，帮助企业制定更加精准的营销策略，提高营销效率和市场竞争力。
电力行业中的大数据分析应用案例
电力行业中的大数据分析应用案例近年来，大数据分析在各个行业中崭露头角，为企业提供了更准确、高效的决策支持。
电力行业作为其中重要的一员，也开始广泛应用大数据分析技术，以提高电力系统的稳定性、效率和安全性。
以下是电力行业中的一些大数据分析应用案例。
一、用于负荷预测与能源调度的大数据分析电力系统的负荷预测与能源调度是电力行业中最核心的任务之一。
利用大数据分析技术，可以对历史数据进行深入挖掘，发现负荷的周期性规律和异常变化趋势，从而准确预测未来的负荷情况。
同时，通过分析实时数据，结合天气、经济等因素，制定合理的能源调度方案，最大程度地利用可再生能源和传统能源，提高能源利用效率。
二、用于电网设备监测与维护的大数据分析电力系统中的各种设备需要定期监测和维护，以确保电网的正常运行。
大数据分析技术可以对电网设备的运行数据进行实时监测和分析，及时发现设备故障和隐患，预测设备寿命和维护周期，提供精确的维护计划。
此外，结合人工智能技术，还可以建立智能诊断模型，实现设备的故障自动诊断和预警，从而提高设备的可靠性和安全性。
三、用于优化电力市场交易的大数据分析电力市场交易是电力行业中关键的一环，也是利用大数据分析的重要场景。
通过对市场交易数据进行深入挖掘和分析，可以准确把握市场供需关系，预测电力价格和市场波动趋势，帮助企业制定合理的购电和售电策略。
同时，大数据分析还可以对市场参与者的行为进行数据挖掘，识别潜在的欺诈行为和违规交易，维护市场的公平和透明。
四、用于能源消费分析与用户管理的大数据分析大数据分析技术对于能源消费分析和用户管理也起到了重要作用。
通过对用户能耗数据的深度分析，可以揭示能源消费的规律和特点，提供合理的节能建议和能源管理方案。
同时，结合用户的个人信息和用电特征，可以建立用户画像和精准营销模型，提供个性化的服务推荐和精准营销策略，提高用户满意度和忠诚度。
综上所述，大数据分析在电力行业中的应用案例丰富多样，从负荷预测和能源调度、设备监测和维护、市场交易、用户管理等方面，都能发挥重要作用。
远程用电检查技术在电力营销中的应用
远程用电检查技术在电力营销中的应用摘要：大数据作为信息时代典型的技术广泛地应用于各个行业。
在电力营销中，大数据技术可以提高反窃电检查水平，有效保证企业的利益，很多企业开始意识到大数据的重要性。
本文主要分析远程用电检查技术在电力营销中的应用。
关键词：大数据技术，数据挖掘，主站采集，线损管理。
引言基于随机抽样的电力营销稽查系统采用随机的方式对电力营销数据进行检查，采取相应的措施进行管控，这种方法对于电力营销问题种类展示较为宽泛，能够客观反映被稽查的问题，但是不能及时发现电力营销中的主要风险点以及一些典型问题;基于随机抽样的电力营销稽查系统主要根据事先确定的筛选规则，通过电力营销信息系统自动筛选负荷规则条件的问题样本，但是在实际工作中存在一定的滞后性，不能及时适应业务变化，在应用中存在一定的局限性。
1、研究背景大数据对用电量数据的分析。
信息变化量是电力营销管理关键所在。
电力企业充分做好数据掌控方可高效落实反窃电检查任务，电力企业利用大数据能够精准地分析用户用电量。
目前用电信息采集系统已经逐渐覆盖到很多地区，用户甚至可以在用户终端完成家庭用电信息的采集，电力企业利用大数据技术能够更加全面地了解用电数据信息。
反窃电人员在进行用电数据信息收集整理后，通过整合、分析、处理等一系列工作，及时发现问题后采取针对性的处理办法。
检测反窃电现象时，工作人员对用户用电平均值和标准差进行计算后，可以根据负荷值变化对差值进行计算，客观地判断用户是否存在窃电行为。
用户用电量规律性较为明显。
反窃电检测人员通过对用户用电量变化规律进行观察总结，能够客观地判断分析书信息，将用电量变化不规则的“异常”找出。
不过，数值差异大并不能完全确定用户是否为窃电用户，需要深层次地分析各项数据。
在确认嫌疑人后，不能直接判断其为窃电用户，需要先对用户的实际用电量进行核实，对其是否存在窃电行为进行判断。
可见，在反窃电检查中，电力营销大数据发挥的作用十分巨大，通过大数据技术可以将窃电嫌疑用户直接锁定，将工作人员排查的范围大大缩小，这节省了大量的工作量，有效降低了反窃电工作的难度。
大数据技术在电力营销决策中的应用研究
大数据技术在电力营销决策中的应用研究随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据技术作为一种新兴的数据处理和分析技术已经逐渐应用于各个行业中，为企业带来了巨大的商业机会和竞争优势。
电力行业作为重要的基础产业，也逐渐开始采用大数据技术来优化并改进自身的运营管理和决策制定，特别是在电力营销决策中的应用。
电力行业的市场竞争日益激烈，电力营销策略的制定对于企业的发展至关重要。
大数据技术在电力营销决策中的应用研究为企业提供了更可靠、准确的数据支持，有效提升决策的科学性和精确性。
下面将从以下几个方面介绍大数据技术在电力营销决策中的应用。
首先，大数据技术可以帮助电力企业进行市场细分和消费者画像。
通过对大规模的数据进行分析，电力企业可以将市场细分为更小、更具体的群体，了解不同群体的用电需求和消费特点。
同时，还可以通过大数据技术对消费者数据进行分析，建立消费者画像，深入了解消费者的兴趣、偏好和购买行为，从而有针对性地为消费者提供个性化的营销推广和服务。
其次，大数据技术可以帮助电力企业进行需求预测和定价策略的制定。
通过对历史数据和实时数据的分析，电力企业可以准确预测未来的用电需求，合理安排电力供应和调度，避免供需失衡的情况发生。
同时，大数据技术还可以帮助企业进行市场价格的监测和竞争对手的跟踪，及时调整产品定价策略，提升市场竞争力。
第三，大数据技术可以帮助电力企业进行营销活动的效果评估和优化。
通过对电力销售数据进行分析，可以了解不同营销活动的销售效果，评估活动的投资回报率，并且根据分析结果对营销策略进行调整和优化。
通过大数据技术，电力企业可以更好地洞察市场需求，精确制定各种营销活动，提高企业的品牌知名度和市场份额。
此外，大数据技术还可以帮助电力企业进行市场风险评估和预测。
通过对大规模数据的分析和挖掘，可以发现市场中的潜在风险，预测市场的变化趋势，及时制定相应的风险控制和风险应对策略。
特别是在新能源市场的快速发展和智能电网建设的推进下，大数据技术可以对电力企业的市场环境、政策变化和竞争动态进行实时监测和分析，帮助企业更好地应对市场挑战和风险。
大数据在电力营销中的应用研究
大数据在电力营销中的应用研究摘要：随着科技经济的发展，大数据的应用逐渐深入到社会的各个行业，企业的发展深受大数据时代环境的影响。
同时企业的市场竞争激烈，消费者的需求越来越趋于多样化，电力企业的营销需要摈弃传统的销售理念，通过有效的应用大数据分析目前市场的消费者需求和喜好，创新营销策略。
当前大数据的发展已经达到能够根据大量的数据，通过互联网把不同客户的需求传送到企业，同时为企业制定新型的营销策略提供相关信息。
大数据的应用是多数企业营销方案指定的重要手段，同时如何更好地利用大数据提高企业营销的规划，创造合适的营销模式等问题成为企业目前面临的主要问题。
本文针对大数据在电力营销的合理应用进行相关研究和探讨，并且对此问题提出合理建议。
关键词：大数据；电力营销；应用研究引言电力企业主要通过电力营销的方式增加企业的可持续发展，电力营销同时也是企业了解客户需求的主要方式，通过对客户需求的掌握调整企业的营销策略，从而为客户提供合适的服务。
传统的电力营销手段便捷容易操作，随着大数据的逐渐发展和完善，电力营销面临着诸多传统营销难以解决的问题，同时传统营销的局限性在对比中越发明显，其所显露的的缺点越来越多。
因此，电力企业应该对电力营销进行合理的调整，与当代大数据有效结合从而促进企业的营销。
电力企业应利用互联网科技与大数据共同保证电力营销的效率，同时注重对用户信息的收集和处理，针对企业的营销进行规划和调整，以促进其电力企业的发展为目标开展相关活动。
一、电力企业营销状况随着当代新型企业的不断发展和壮大，目前社会市场竞争越来越激烈，电力企业的传统营销模式所发挥的作用逐渐减弱，传统的电力营销模式难以继续支撑企业的可持续发展[1]。
电力营销在传统的市场环境下忽视对营销理念的思考和研究，导致在新的时代背景下，电力企业的用户正在逐渐流失，传统的电力营销忽视了客户的需求，导致用户对产品效果的不满意等情况逐渐增多。
在传统电力营销模式的营销下，电力企业难以更好地发展，目前电力企业在市场占有一定地位，但长期缺乏对客户需求的重视终将导致电力企业的营销市场难以继续发展。
大数据在电力行业的应用
## 大数据在电力行业的应用### 引言随着信息技术和互联网的迅猛发展，大数据已经成为了各个行业的关键词之一。
电力行业作为国民经济的重要支柱产业，在大数据时代也积极探索并应用大数据技术，以提高能源效率、降低运营成本、优化供需管理等方面取得突破性进展。
本文将探讨大数据在电力行业的应用，并阐述其对电力行业的影响。
### 1. 数据采集与监测大数据技术为电力行业提供了更全面、准确、实时的数据采集和监测手段。
通过传感器、智能电表等设备的广泛部署，可以实时监测电力系统中的电流、电压、功率等参数，获取大量的实时数据。
这些数据可以被收集、存储和分析，以便对电力系统进行更精确的监测和管理。
### 2. 能源预测与调度基于大数据分析，电力行业可以利用历史数据、天气数据、负荷数据等多种数据源进行能源预测和调度。
通过建立模型和算法，可以准确地预测未来一段时间内的能源需求和供应情况，从而合理安排电力生产和调度。
这有助于提高电力系统的稳定性、降低能源浪费，并为用户提供更可靠、高效的电力服务。
### 3. 故障诊断与预防大数据技术可以对电力设备进行智能监测和分析，及时发现故障和异常情况，并进行诊断和预测。
通过收集设备运行数据、维修记录等信息，可以建立故障模型和预测模型，及早预防和解决潜在的故障问题，提高设备的可靠性和运行效率。
### 4. 能效管理与优化大数据技术可以帮助电力行业实现能源的高效利用和管理。
通过收集和分析能源使用数据，可以找出能源消耗的主要原因和潜在节能措施，优化电力系统的能源结构和供应方式。
同时，还可以对能源使用情况进行实时监测和反馈，鼓励用户节约能源，促进可持续发展。
### 5. 用户画像与个性化服务大数据技术可以对用户进行深入的数据分析，建立用户画像和模型，了解用户的需求和偏好。
通过个性化推荐、定制化服务等手段，提供更精准、满足用户需求的电力服务。
这不仅可以提升用户体验和满意度，还有助于电力行业进行市场营销和资源配置。
大数据在电力营销中的应用现状
大数据在电力营销中的应用现状摘要：对于供电企业来说，电力营销工作的作用是十分重要的。
电力营销不单单与电力企业的发展密切相关，同时还对社会民生发展产生重要影响。
然而，现阶段企业中电力营销工作还需要进一步的优化，由于营销管理方式不先进，营销水平不高等，使得消费者的消费需求受到很大的影响。
但是由于当前互联网技术的深入发展，很多电力营销企业逐渐认识到大数据的重要作用，逐渐在互联网上收集用户数据，分析市场需求，快速提升企业自身服务质量，使供电企业向健康发展的方向迈进。
本文自大数据相关概述以及大数据在电力营销中应用的重要性入手，对当前大数据在电力营销中的应用现状以及存在问题进行分析，并从构建大数据电力营销体系、以客户为导向分析消费者需求、拓展营销新市场等方面，提出大数据在电力营销中的应用策略。
关键词：大数据；电力营销；应用前言随着网络信息技术的飞速发展，供电企业传统的运行发展模式已经不能满足企业竞争和新形势发展的要求，各大电力企业要想实现稳定可持续发展，就必须与时俱进地进行信息化建设。
在大数据时代的背景下，电力营销信息化建设不仅能提高企业竞争力，还能促进供电企业提供更优质化的智能服务，是确保供电企业可持续发展的重要途径。
1大数据的定义和作用所谓大数据，就是在既定时间里，应用特殊软件工具，收集、整理、分析数据，应用新的数据处理模式，从而强化数据信息的决策力，有效的提升数据挖掘能力，从而使信息资产价值增加。
对于大数据来说，其作用主要有四个方面：①通过大数据技术来监测舆情，落实公众关注的关键问题，全方位提升社会研究能力；②利用大数据企业通过个人在互联网中的交易行为使得海量数据得以形成，从而对用户交易行为进行判断，使精准营销得以实现；③通过大数据，企业能够有效的掌握客户的消费诉求，研发用户需求的产品，从而有效的实现资源的整合利用；④企业充分利用大数据，深入分析这些数据，从而建立产品发展趋势，这在企业制定战略决策的过程中发挥着至关重要的作用。
大数据人工智能在电力营销服务调度系统中的应用 王惠琪
大数据人工智能在电力营销服务调度系统中的应用王惠琪摘要：在电力营销服务系统中应用大数据与人工智能技术，能够有效丰富系统功能，提升系统运行效率，推动电力服务营销调度工作开展实现更好的发展。
当受限于当下人工智能技术与大数据技术发展水平，在实际电力服务营销调度系统应用上，人工智能与大数据应用仍有着较大的进步空间，因此需要进一步加强相关技术的研究，推动我国电力行业实现更好的发展。
关键词：大数据；人工智能；电力营销服务；调度系统；应用1人工智能技术的概述和发展人工智能技术涉及到信息技术、神经学等多个领域，借助现代科学技术实现行为机器的自动化，并发现问题、解决问题的过程。
人工智能应用于工业化生产中，由于具有极强的信息处理能力，发挥着重要作用。
人工智能由多个处理单元组成，小单元之间相互独立又相互联系，可以进行信息储存并提取。
人工神经网络是基于机电保护原理，建立在对人的神经系统的模仿上，在电力系统出现故障时，可以及时判断故障原因，并对具体的故障情况进行分析。
从安全的角度出发，应该将电力调度自动化系统进行隔离运行，随着自动化系统的规模在不断扩大，系统应用的复杂程度也在提高，需要进一步的整合和集成，因此需要对人工智能技术的进一步研究，提高自动化系统的安全性、开放性和稳定性。
2大数据在电力营销服务调度系统中的应用在电力营销服务调度系统中应用搭建大数据平台，主要应用于以下几方面：2.1 用电信息采集通过在大数据平台的帮助下，结合电力营销服务调度系统在日常运营中收集的各种数据信息，统一对这些信息进行充分的挖掘处理，从而能够科学合理的预测停电、设备故障等信息，相关工作人员能够以此为依据，提前做出反应，完成调度客户服务工作安排，并制定相关的应对策略，可以有效降低客户负面情绪，保障电力客服调度的科学合理性。
大数据在电力营销服务调度系统应用方面，除了数据挖掘，还包括报文数据分析、异常事项处理分析、反窃电分析等。
2.2 电费回收风险评估在电力营销服务调度系统中，用电客户的电费回收风险是一种常见的风险，做好对这一风险评估，能够帮助营销服务人员了解用户缴费信用与缴费能力，从而以此制定出针对的营销服务策略，有效降低电力企业损失。
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大数据在电力营销系统中的应用
发表时间：2018-07-24T15:19:58.133Z 来源：《电力设备》2018年第10期作者：刘承伟谢春雨
[导读] 摘要：随着电力企业的快速发展，电网数据不断积累，呈现出爆炸式增长的趋势。
（国网白山供电公司吉林白山 134300）
摘要：随着电力企业的快速发展，电网数据不断积累，呈现出爆炸式增长的趋势。
怎样从这些数据中挖掘出价值数据，已经成为智能电网建设和电力企业发展的关键，而大数据相关技术的飞速发展为电网数据带来新机遇。
在当下主流的大数据技术中，相比Hadoop平台，Spark平台更加优异的迭代工作负载性能、RDD数据集的高速计算能力以及HDFS的强大存储能力在海量的电力数据挖掘中都表现出极大的优势。
关键字：大数据；电力营销；决策分析；系统
引言
系统采用Ｂ／Ｓ模式进行架构，使用Ｊａｖａ为幵发语言，开发平台采用ＭｙＥｃｌｉｐｓｅ＋ｔｏｍｃａｔ，数据库采用Ｏｒａｃｌｅ１０Ｇ〇该系统在资阳供电公司的有效实施，提高了该供电公司营销业务数据的企业级分析能力和需求预测的准确性，对营销服务能力的提升有指导意义，使得资源供电公司的电力营销业务管理工作水平提上新台阶。
1、电力大数据及特征
电网是我国社会重要性很高的基础设施，我国人民生活的离不开电网业务的发展和提升。
而且国家的经济要想稳固持续的前进，必须要保证电网的稳定。
可2013年，由我国电力行业主管部门，印发了《中国电力大数据发展白皮书》，在该书中对电力大数据及其特征进行了详细的说明。
总结来说，我国的电力大数据具有两大类特征4v和3E：（1）4指的是Ｖｏｌｕｍｅ（体积大）、Ｖａｒｉｅｔｙ（种类多）、Ｖｅｌｏｃｉｔｙ（速率高）、Ｖａｌｕｅ（重要性）Ｖｏｌｕｍｅ（体积大）：电力大数据重要的特征之一是数据的体积大，由于近十年，国家电网在电网信息化的建设上，投资比例逐渐增加，各种电力业务系统纷纷投入运行，导致电网信息数据呈指数增长。
Ｖａｒｉｅｔｙ（种类多）：由于电力应用系统各式各样，使得电力数据的类型繁多，从电力生产到输变电，各种结构化或非结构化的数据类型。
而由于某些电力系统还需要与对外的民生系统如天气、能源等进行对接，使得电力数据的复杂度更加明显。
而作为以输电售电为核心业务的国网公司，在电力营销上要结合新时期的情况，进行电力营销方式的转变，加强对于电力市场需求侧的管理，才能确保传统的电能企业在新能源市场中的稳固地位。
所以，可以看出，大数据时代的到来，也给予了电力营销方式改革的机会，同时作为传统的电力企业，我们更应该抓住机遇，采用信息化的手段，建立更深层次的电力营销系统。
2、电力营销数据分析方法
2.1电力营销分析方法
（1）对比分析法对比分析法是电力营销分析中比较常用的方法，该方法将电力营销的相关指标进行水平或速度的对比。
水平对比分析是指在某一段时间内，根据电力营销中的定量指标比如用电量或电价的增长指标描述该指标绝对数的快慢。
而速度分析是根据电力营销中用电或电价的增长率来描述某段时间内的发展速度。
例如，以售电量为例，己知某年的售电量指标为1000，把该指标作为基准指标，把最近几年的售电指标与该基准指标进行百分数的比较。
也可以计算其环比，来预测未来几年的售电变化趋势曲线。
而将售电实际指标与售电计划指标相对比后，可以考核售电计划完成情况，并找出差异之处。
（2）结构分析法结构分析法是一种在研究中经常使用的方法，结合这种方法的特征，也称之为比重分析，经过计算后，获取某项经济指标中，不同的组成部所占比重，以此为基础对内容构成变化进行分析，对矛盾进行划分，分为主要矛盾和次要矛盾两种形式，能够更好的掌握事物的特点，了解掌握变化趋势，在此基础上对事物的本质和客观规律形成正确的认识。
（3）比率分析法比率分析法由于其特点的原因，也被称之为数字联系分析法，简单的说就是把性质不同，但彼此之间却有较大的关联性，对此类经济指标从强度层面进行比较，经过计算后获取强度相对数，在此基础上生成新的分析方法，详细的计算方式为：强度相对数等于某一个经济指标和其相关联经济指标总体绝对数的商的百分比。
采用比率分析法获取的结果使研究更加直观，对于分析效益指标具有优势，例如人均电量，指的是在一定的时期限期里，单位共出售多少电量，与此期间工作的人数之间的比率，所获取的数值所代表的是在此评估期内，全员售电能力的高低。
以单位峰谷电量为例，指的是在某一时间期限内，单位峰谷电价经营的指标数与该峰谷电价执行后的售电量的比率。
（4）排序分析法这种分析方法是把需要进行比较的对象所涉及的不同指标，按照内在规律进行排后比较，优势在于能够更加深入的掌握设定条件下对象的排名情况，然后再具体分析。
此方法分析的效果相对来说更加好。
通常情况下，排序可以分为正向排列和逆向排列。
如果排序的标准是研究对象的数量，则可以设定阈值来进行排序。
如果采取正向排列，研宄者可以更加快捷的了解了掌握指标高的研宄对象，如果采取逆向排列，可以更快的掌握指标低的研宄对象。
3、电力数据挖掘过程
电力大数据的分析技术是指利用统计学和计算机科学等学科中的关联分析、机器学习、数据挖掘、模式识别、神经网络、遗传算法等分析技术从电力系统的海量数据中找出潜在的模态与规律，为决策人员提供决策支持。
数据挖掘过程是分为多个数据阶段，其过程比较复杂，主要分为如下阶段：（1）数据挖掘中挖掘对象的确定。
通过了解特定的数据对象，从而提出问题，确定挖掘目标的定义。
认识数据挖掘的目的，是数据挖掘中的一个重要的步骤。
一般来说，不可能预测数据挖掘的最终结果，然而对于数据挖掘的问题具有预见性，也就是说数据挖掘的目标是确定的。
（2）数据准备。
准备数据的目的是为数据挖掘提供较高质量的数据输入，这事实上也是数据挖掘成功的基础。
数据准备包括数据的选择、预处理、转换三个阶段。
数据选择指的是筛选与挖掘相关的内外部数据信息，选择适宜进行数据挖掘的数据，进而进行数据仓库的构建；数据预处理则指的是对于数据的初步整理，进行数据噪声的去除，从而使得数据能够和数据挖掘的要求相符合。
转换数据指的是，基于数据挖掘使用的方法，把数据转变成容易进行数据挖掘的存储方式。
（3）数据挖掘。
挖掘数据的关键是模式发现，基于数据挖掘的方法以及工具，分析全部的经转换的数据，对某个特定的数据集或者感兴趣的模式进行搜索。
（4）结果分析。
数据挖掘结果的分析和验证，以确保模型的准确性被发现，然后找到有价值的信息。
（5）知识表示。
向用户直观的将挖掘的规则，模式进行呈现。
比如进行分类挖掘树挖掘的结果一般表示形式为“ｉｆ．．．ｔｈｅｎ．．”。
结束语
本章主要是对电力大数据营销分析的基本理论进行了概述，首先对电力大数据分析的定义和数据特征进行了描述，从４Ｖ（Ｖｏｌｕ
ｍｅ、Ｖａｒｉｅｔｙ、Ｖｅｌｏｃｉｔｙ、Ｖａｌｕｅ）和３Ｅ（Ｅｎｅｒｇｙ、Ｅｘｃｈａｎｇｅ、Ｅｍｐａｔｈｙ）两个方面描述了电力大数据的特征，然后研宄了大数据背景下，电力营销方式的改变，以及产生的影响，得出了客户服务需求越来越高、电费回收风险越来越大的结论，为研宄大数据背景下营销分析做好铺垫。
最后对电力营销常用的分析方法、模型和电力数据挖掘过程进行了分析，为课题的研宄打下理论基础。
参考文献：
[1]张刚.基于大数据的电力营销探讨[J].中国新通信，2017，19（22）：151-152.
[2]夏春艳，刘飞.大数据在电力营销中的运用[J].企业改革与管理，2017（15）：72.
[3]刘少斌.基于大数据的电力营销创新研究[J].科技创新与应用，2017（12）：194.。