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。
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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.。