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J-GLOBAL ID：201802238864186991   整理番号：18A0188413

電力マーケティングにおける細顧客クラスタ化アルゴリズムの研究と応用【Powered by NICT】

Research and application of subtilized customer clustering algorithm in power marketing

著者 (8件)： Xiao Zhanhui (Network Information Department Guangdong Power Grid Corporation Guangzhou, China) ,  Feng Xinyao (Network Information Department Guangdong Power Grid Corporation Guangzhou, China) ,  Dang Li (Institute of Economic Technology Bailing Data Company Guangzhou, China) ,  Qiu Ronggong (Institute of Economic Technology Bailing Data Company Guangzhou, China) ,  He Shuyun (The Collage of Electrical and Information Engineering Hunan University, HNU Changsha, China) ,  Chen Pengyuan (The Collage of Electrical and Information Engineering Hunan University, HNU Changsha, China) ,  Hu Bo (The Collage of Electrical and Information Engineering Hunan University, HNU Changsha, China) ,  Li Canbing (The Collage of Electrical and Information Engineering Hunan University, HNU Changsha, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EI2  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 顧客指向多様化サービスは新しい電力改革の背景の下で効率的で正確なグルーピングを欠いていた。本論文では,確率クラスタリングに基づく論理回帰モデルは,電力リスク予防と管理業務における滞納リスクのグループの微細化を実現するために提案した。顧客グループ,精製,誘導,およびセグメント顧客特性の解析と位置決めにより,顧客微細化の目的を達成することができる。次に正確な分化を開発サービス戦略と効果判定法。事例解析はモデルの実際的条件が既に利用可能であり,モデルは電力系統の高品質サービスとリーン管理のための重要な支援として使用できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデル ,  *クラスタ化 ,  精密化 ,  電力系統 ,  *アルゴリズム ,  *マーケティング ,  回帰モデル ,  多様化 ,  *電力
準シソーラス用語： 高品質 ,  事例分析 ,  効果判定 ,  業務管理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： マーケティング ,  顧客 ,  クラスタ化 ,  アルゴリズム ,  研究 ,  応用