随着电力营销积累大量的基础数据,如何加强对这些数据的应用,从而提升电力企业的营销和服务水平,成为目前思考的重点。对此,针对电力企业服务水平提升的需求,以电力营销系统等作为基础,提出一种基于数据挖掘的客户细分模型。对此,在对数据挖掘过程中,结合电力销售中的风险客户,提出决策树算法和回归预测两种方法对客户进行分类,并通过数据清洗、数据挖掘、结果评估等过程,对上述的算法分类结果进行验证和比较,最终得出在客户细分模型构建中的建议,以此为电力营销数据挖掘提供借鉴和参考。
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