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電力營銷系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)優(yōu)秀論文
1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用及特點
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種新型的技術(shù),在現(xiàn)代數(shù)據(jù)存儲以及測量技術(shù)的迅猛發(fā)展過程中,人們可以進(jìn)行信息的大量測量并進(jìn)行存儲。但是,在大量的信息背后卻沒有一種有效的手段和技術(shù)進(jìn)行直觀的表達(dá)和分析。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn),是對目前大數(shù)據(jù)時代的一種應(yīng)急手段,使得有關(guān)計算機(jī)數(shù)據(jù)處理技術(shù)得到加快發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最早是從機(jī)器學(xué)習(xí)的概念中而產(chǎn)生的,在對機(jī)器的學(xué)習(xí)過程中,一般不采用歸納或者較少使用這種方法,這是一種非常機(jī)械的操作辦法。而沒有指導(dǎo)性學(xué)習(xí)的辦法一般不從這些環(huán)境得出反饋,而是通過沒有干預(yù)的情況下進(jìn)行歸納和學(xué)習(xí),并建立一種理論模型。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是屬于例子歸納學(xué)習(xí)的一種方式,這種從例子中進(jìn)行歸納學(xué)習(xí)的方式是介于上述無指導(dǎo)性學(xué)習(xí)以及較少使用歸納學(xué)習(xí)這兩種方式之間的一種方式。因此,可以說,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特征在出自于機(jī)器學(xué)習(xí)的背景下,與其相比機(jī)器主要關(guān)心的是如何才能有效提高機(jī)器的學(xué)習(xí)能力,但數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要關(guān)心如何才能找到有用、有價值的信息。其第二個特征是,與機(jī)器學(xué)習(xí)特點相比較而言,機(jī)器關(guān)心的是小數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所面臨的對象則是現(xiàn)實中海量規(guī)模的數(shù)據(jù)庫,其作用主要是用來處理一些異,F(xiàn)象,特別是處理殘缺的、有噪音以及維數(shù)很高的數(shù)據(jù)項,甚至是一些不同類型數(shù)據(jù)。以往的數(shù)據(jù)處理方法和現(xiàn)代的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相比較而言,其不同點是以往的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法前提是把理論作為一種指導(dǎo)數(shù)據(jù)來進(jìn)行處理,在現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出發(fā)角度不同,主要運(yùn)用啟發(fā)式的歸納學(xué)習(xí)進(jìn)行理論以及假設(shè)來處理的。
2、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要步驟
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)首先要建立數(shù)據(jù)倉庫,要根據(jù)實際情況而定,在易出現(xiàn)問題的有關(guān)領(lǐng)域建立有效的數(shù)據(jù)庫。主要是用來把數(shù)據(jù)庫中的所有的存儲數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,而目前的一些數(shù)據(jù)庫雖然可以進(jìn)行大量的存儲數(shù)據(jù),同時也進(jìn)行了一系列的技術(shù)發(fā)展。比如,系統(tǒng)中的在線分析處理,主要是為用戶查詢,但是卻沒有查詢結(jié)果的分析能力,而查詢的結(jié)果仍舊由人工進(jìn)行操作,依賴于對手工方式進(jìn)行數(shù)據(jù)測試并建模。其次,在數(shù)據(jù)庫中存儲的數(shù)據(jù)選一數(shù)據(jù)集,作為對數(shù)據(jù)挖掘算法原始輸入。此數(shù)據(jù)集所涉及到數(shù)據(jù)的時變性以及統(tǒng)一性等情況。然后,再進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理,在處理中主要對一些缺損數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)齊,并消除噪聲,此外還應(yīng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的處理。隨后,再對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維和變換。如果數(shù)據(jù)的維數(shù)比較高,還應(yīng)找出維分量高的數(shù)據(jù),對高維數(shù)數(shù)據(jù)空間能夠容易轉(zhuǎn)化為檢點的低維數(shù)數(shù)據(jù)空間進(jìn)行處理。下一步驟就是確定任務(wù),要根據(jù)現(xiàn)實的需要,對數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)進(jìn)行確定,并建立預(yù)測性的模型、數(shù)據(jù)的摘要等。隨后再決定數(shù)據(jù)挖掘的算法,這一步驟中,主要是對當(dāng)前的數(shù)據(jù)類型選擇有效的處理方法,此過程非常重要,在所有數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中起到較大作用。隨后再對數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行具體的處理和結(jié)果檢驗,在處理過程中,要按照不同的目的,選擇不同的算法,是運(yùn)用決策樹還是分類等的算法,是運(yùn)用聚類算法還是使用回歸算法,都要認(rèn)真處理,得出科學(xué)的結(jié)論。在數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果檢驗時,要注意幾個問題,要充分利用結(jié)論對照其他的信息進(jìn)行校核,可對圖表等一些直觀的信息和手段進(jìn)行輔助分析,使結(jié)論能夠更加科學(xué)合理。需要注意的是要根據(jù)用戶來決定結(jié)論有用的程度。最后一項步驟是把所得出的結(jié)論進(jìn)行應(yīng)用到實際,要對數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行仔細(xì)的校驗,重點是解決好以前的觀點和看法有無差錯,使目前的結(jié)論和原先看法的矛盾有效解除。
3、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法以及在電力營銷系統(tǒng)中的應(yīng)用和發(fā)展
數(shù)控挖掘技術(shù)得到了非常廣泛的應(yīng)用,按照技術(shù)本身的發(fā)展出現(xiàn)了較多方法。例如,建立預(yù)測性建模方法,也就是對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并歸納總結(jié),從而建立成預(yù)測性模型。根據(jù)此模型以及當(dāng)前的其他數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)。如果推斷的對象屬于連續(xù)型的變量,那么此類的推斷問題可屬回歸問題。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析和檢測,再做出科學(xué)的架設(shè)和推定。在常用的回歸算法以及非線性變換進(jìn)行有效的結(jié)合,能夠使許多問題得到解決。電力營銷系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用中關(guān)聯(lián)規(guī)則是最為關(guān)鍵的技術(shù)應(yīng)用之一。這種應(yīng)用可以有效地幫助決策人員進(jìn)行當(dāng)前有關(guān)數(shù)據(jù)以及歷史數(shù)據(jù)的規(guī)律分析,最后預(yù)測出未來情況。把關(guān)聯(lián)規(guī)則成功引入電力營銷分析,通過FP-Growth算法對電力營銷的有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析,從中得出各種電量銷售的影響因素以及外部因素、手電水平等的關(guān)聯(lián)信息,以便更好地為電力的市場營銷策略提供參謀和決策。對電力營銷系統(tǒng)的應(yīng)用中,時間序列挖掘以及序列挖掘非常經(jīng)典、系統(tǒng),是應(yīng)用最為廣泛的一種預(yù)測方法。這種方法的應(yīng)用中,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究非常之多。因此,在現(xiàn)實中應(yīng)用主要把時間序列挖掘以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩者進(jìn)行有效地結(jié)合,然后再分析有關(guān)電力營銷數(shù)據(jù)。此外,有關(guān)專家還提出應(yīng)用一種時間窗的序列挖掘算法,這種方式可以進(jìn)行有效地報警處理,使電力系統(tǒng)中的故障能夠準(zhǔn)確的定位并診斷事故。此算法對電力系統(tǒng)的分析和挖掘能力的提高非常有效,還可判定電力系統(tǒng)的運(yùn)行是否穩(wěn)定,對錯誤模型的分析精度達(dá)到一定的精確度。
4、結(jié)語
目前,對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在整個電力營銷系統(tǒng)中的應(yīng)用還處于較低水平上,其挖掘算法的單一并不能有效地滿足實際決策需要。但是,由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對一些潛在的問題預(yù)測能力較強(qiáng),特別是對電力營銷系統(tǒng)中較大規(guī)模的非線性問題,具有較強(qiáng)的處理能力,在未來的發(fā)展中會成為營銷領(lǐng)域中重要的應(yīng)用工具。
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