引言

大数据技术的应用范围在拓宽，而且应用人群也逐步增多。在当前的电力企业发展过程中，大数据技术与电力企业管理之间的融合是大势所趋，但是大数据技术在应用过程中却存在着一些问题，尤其在电力营销管理方面存在着营销手段，营销管理体系的不足，这一现象将会造成电力企业发展的制约。因此，在电力企业发展中为了更好地实现营销指标，提升发挥自身的管理效果，需要结合当前的管理情况加大创新管理模式的应用，满足内外资源价值的体现，实现电力营销与大数据之间的配合，促进电力企业长久发展。

1电力营销业扩预测模型的理论基础

1.1大数据分析技术

采用大数据分析技术,

包括数据采集、数据预处理、特征提取和模型建立等环节。其中,数据采集使用了多种数据源,包括电力市场数据、企业财务数据、用户行为数据等。数据预处理使用了数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等方法,以保证数据的准确性和完整性。特征提取使用了统计学和机器学习方法,以从海量数据中提取出有效的特征。模型建立使用了多种算法,包括回归分析、决策树、神经网络等。

1.2电力营销业扩预测模型相关理论

基于电力营销业扩预测模型的相关理论,包括需求预测模型、企业业务拓展模型和营销策略制定模型等。其中,需求预测模型使用了时间序列分析、回归分析等方法,以预测未来电力市场的需求量。企业业务拓展模型使用了市场占有率模型、市场增长率模型等方法,以预测企业的业务拓展情况。营销策略制定模型使用了SWOT分析、市场细分、差异化营销等方法,以制定有效的营销策略。

2电力营销信息化建设的重要意义

2.1满足客户需求

在全新时代背景下，得益于人工智能等高新技术的应用推广，用电设备总量、总耗电量逐年稳步提升，客户用电需求迅猛增加。从电力营销角度来看，客户群体总量和客户需求的增多，对工作质量提出了更高要求，传统营销方式及管理模式缺乏适用性，存在工作负担重、效率低下、时效性差等多项问题有待解决。通过信息化建设，灵活运用大数据等多项技术手段，未来将由大数据平台替代人工开展绝大多数的电力营销工作，从而做到对电力营销质量、效率与时效性的全面提升。例如，从营销质量角度来看，大数据平台可以根据客户历史用电习惯来推演分析用电需求，针对性提供营销服务。从营销效率角度来看，大数据平台具备强大的数据处理能力，可以在短时间内有效处理海量信息、动态掌握市场情况，并对既定营销方案提出优化改进建议。

2.2满足供电调配需要

现代电网有着结构复杂、服务范围大、供电调配跨度大的特征，且不同区域的用电量存在明显差异。为切实增强供电调配能力，满足各区域客户的用电需求，并把过剩电力转移至供电缺口较大的地区，电力企业必须应用到大数据技术，凭借大数据卓越的决策分析能力，根据已掌握信息来科学制定电网调度方案，后续仅需对方案进行人工审核、细微调整即可。这既可以减少电网运行期间产生的经济损失，同时，也可以向客户提供优质的供电服务，降低停电等事故的出现率。

3基于大数据在电力营销管理中的问题

3.1大数据营销体系中的问题

利用大数据进行数据处理，可以将数据处理的方式和结论渗透到各个行业、各个领域，利用大数据构建出一个比较稳固的数据，同时也能获取相应的数据。根据数据的统计，可以判断哪种市场战略最具实际意义。然而，目前我国的大数据市场营销系统中存在着大量的不完全信息。组织、流程、人员配置都有问题。结果就是，在使用了大量的数据之后，却没有达到自己想要的结果。所以，它的实用性并不强。在电力公司应用大数据时，必须建立一个完整的工作程序。若员工没有实践的工作经历，很可能会造成操作上的阻碍，从而造成系统的不适用性。

3.2营销管理信息数据不安全

电力营销数据作为营销管理的重要数据，数据价值较高，但受限于信息化平台系统安全性的影响，数据存储存在风险性。营销数据作为企业电力营销的重要依据，信息数据的存储风险使得数据存在丢失、篡改等可能性，严重影响着电力营销安全。因此，在营销管理系统不健全、技术难以保障的前提下，电力企业大数据系统应用存在安全隐患。

3.3管理信息有待提升

现阶段大数据电力营销管理工作中管理信息有待提升，影响着营销工作的优化与创新。从电力营销管理模式与流程来讲，电力营销流程守旧，在缺乏营销制度与途径创新的情况下，大数据技术优势难以彰显，这也就导致电力企业难以对用户需求信息及时进行抓取与分析，因此，在无法满足用户需求的情况下，电力企业营销服务质量难以得到进一步提升。

3.4创新管理意识不够

电力营销管理工作过程中，部分人员缺乏对大数据等现代化信息平台的重视，仍然依靠传统电力营销管理工作模式开展工作，因此影响着电力营销管理创新力度的加大。导致此类现象的主要因素为电力营销管理人员自身创新工作意识不足，电力营销管理工作模式难以创新，在上述状况无法缓解时大数据技术等现代化平台价值难以体现。

4电力营销业扩预测模型的建立

4.1特征工程

特征工程是指从原始数据中提取出有用的特征,以便于后续的建模和分析。在本文中,我们使用了统计学和机器学习方法,以从海量数据中提取出有效的特征。1)统计学方法主成分分析(PCA)是一种常用的降维方法,可以将高维数据转化为低维数据,同时保留原始数据的大部分信息。我们使用PCA对企业财务数据进行降维处理,提取出与业务拓展相关的主成分,作为模型的输入特征。相关系数分析是一种常用的统计分析方法,可以用来衡量两个变量之间的相关程度。我们使用相关系数分析来探究不同变量之间的相关性,并选择与业务拓展相关的变量作为模型的输入特征。2)机器学习方法决策树是一种常用的分类和回归算法,可以根据数据的特征进行划分,得到一个树形结构,以实现对数据的分类或预测。我们使用决策树算法对电力市场数据进行分析,提取出与需求量相关的特征,作为模型的输入特征。支持向量机(SVM)是一种常用的分类和回归算法,可以将数据映射到高维空间中,并寻找一个超平面,以实现对数据的分类或预测。我们使用SVM算法对用户行为数据进行分析,提取出与用电量相关的特征,作为模型的输入特征。

4.2模型选择与建立

1)回归分析

回归分析是一种常用的统计学方法,可以用来预测一个变量与其他变量之间的关系。我们使用线性回归和多元回归等方法,以建立电力市场需求量和企业业务拓展情况的预测模型。通过对各个特征变量的权重进行分析,我们可以得出不同特征变量对预测结果的影响程度,从而制定相应的营销策略。

2)决策树

决策树是一种常用的分类和回归算法,可以根据数据的特征进行划分,得到一个树形结构,以实现对数据的分类或预测。,我们使用CART算法、ID3算法等方法,以建立电力市场需求量和企业业务拓展情况的预测模型。通过对决策树的分析,我们可以得出不同特征变量之间的关系,从而制定相应的营销策略。

3)神经网络

神经网络是一种常用的机器学习方法,可以模拟人脑神经元之间的连接关系,以实现对数据的分类或预测。我们使用BP算法、RBF算法等方法,以建立电力市场需求量和企业业务拓展情况的预测模型。通过对神经网络的训练和调整,我们可以得出不同特征变量之间的非线性关系,从而制定相应的营销策略。

5电力营销业扩预测模型的应用

5.1电力市场需求预测

在电力营销中,电力市场需求预测是非常重要的一环。通过对未来电力市场需求的预测,电力企业可以制定相应的营销策略,提前做好产能规划和资源配置,以满足市场需求。我们使用了时间序列分析、回归分析等方法,以预测未来电力市场的需求量。具体来说,我们首先对历史电力市场数据进行分析和处理,得出电力市场需求量的趋势和规律。然后,我们使用回归分析等方法,建立电力市场需求量的预测模型,并利用该模型对未来市场需求量进行预测。

5.2电力计量与经营效率的优化

电费回收机制的科学合理应用，更为有利于增强电力营销管控，可以将电力企业的经营效益更为高效地发挥出来。所以，在电力企业单位运营的过程当中，需要切实将电力回收工作进一步做好，积极转变以往先用电后付费的经营模式，防止用电用户穷困潦倒。很大程度上是功劳问题，为电力企业的实际经济效益提供进一步的保障。在大数据时代背景之下，需要对电费征收工作模式进行积极转变，保证电力企业的营销环境可以得到优化。对于潜力企业而言，进一步增强用户节约电费的自觉意识，是进一步降低企业单位经营风险的关键举措。与此同时电力企业需要在电力营销当中融入成本保障机制，在电费预存措施的基础之上，充分结合质押留存等等方式，进一步降低电力企业的经营风险。

5.3开发多源数据库

在电力营销系统运行期间，需要持续采集海量数据，面临数据总量过大、数据类型复杂的问题，如果把全部数据均导入单个数据库内存储，会加重平台系统运行负担，还有可能出现数据重复、数据文件损毁等情况。因此，电力企业需要在平台系统内搭建多源数据库，提前对原始数据进行预处理，去除重复、失真数据，再把剩余数据整理为若干类别，分类存储到结构化数据库、半结构化数据库和非结构化数据库当中。同时，也可选择应用云存储技术，把云端作为电力营销数据存储平台，采取数据并行存储方式，把具备保密需求、重要程度较高的少量数据在平台本地数据库中存储，把剩余的海量普通数据提交至云端平台存储。这既可以满足数据存储需要和信息安全防护需要，还可以减轻系统运行负担，无需电力企业投入大量资金来建设过高规格的电力营销信息化系统。

5.4落实数字化电力营销管理模式

大数据时代电力营销管理工作的开展需要以大数据等现代化技术手段为支撑，不断优化当下电力企业数字化营销管理体系。数字化作为大数据环境的重要构成部分，数据价值的挖掘能够为电力营销管理工作的开展提供依据。基于此，数字化作为大数据时代电力企业发展的前提，企业需要不断就数字化电力营销管理模式进行落实，对电力营销工作人员数字化理念提出要求，进而强化数字化工作体系，利用高科技软件完成相关分析任务，以充分发挥电力营销管理功能，实现高效的工作模式和工作内容。

5.5差异化营销

我们使用差异化营销方法,制定了相应的营销策略,以提高电力企业的市场竞争力。具体来说,我们针对不同市场细分的特点和需求,提供差异化的产品和服务。例如,在工业市场中,我们提供稳定的电力供应,并降低成本;在商业市场中,我们提供灵活的电力供应,并提高服务质量;在家庭市场中,我们提供安全、可靠、节能环保的电力供应。此外,我们还可以通过差异化的营销手段,如品牌建设、促销活动、售后服务等,提高产品的附加值和客户满意度。例如,在品牌建设方面,我们可以通过品牌形象塑造、宣传推广等手段,提高品牌知名度和美誉度;在促销活动方面,我们可以通过打折、赠品等方式,提高产品的吸引力和竞争力;在售后服务方面,我们可以提供优质的客户服务,以提高客户满意度和忠诚度。

结语

总的来说,在大数据背景下，信息化已成为电力营销体系的必然发展趋势，也为电力企业带来了全新发展契机。通过对多种数据源进行数据采集和预处理,提取有效特征,并运用多种算法建立模型,实现了电力市场需求预测、电力企业业务拓展预测和营销策略制定。该研究成果为电力企业提高市场竞争力和实现业务拓展提供了重要支持。未来,我们将继续深入研究电力营销领域,不断完善模型和方法,为电力企业和其他行业的发展做出更大的贡献。同时,我们也希望通过本研究的成果,推动大数据技术在营销领域的应用和发展,为企业创造更大的商业价值。

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