在我国经济新常态背景下,电力企业也在逐渐的打破原有的框架成为经营型的企业。电力企业经营结构在调整的过程中,重点在于优化市场营销策略,而市场营销侧重于对用电客户行为的分析和预测,从这方面来说,电网用户的行为分析成为了经营型电力企业的工作重点。随着互联网技术的发展,整个电力行业的信息化水平不断提高,在信息化建设中大多数的电网企业也积累了大量的用户数据,这些用户数据有着巨大的挖掘价值,但是从目前的情况来看,其利用程度还远远不足,所以如何运用数据挖掘技术实现对用电客户信息的深度挖掘成为了本论文重点探讨的内容。目前大多数电力企业的管理系统对用户信息的利用还停留在浅层次的查询方面,很少利用这些数据进行深层次的关系和规则方面的挖掘和利用,更是无法利用这些数据实现对用电客户行为的分析和预测。基于这样的不足,本论文重点研究电力企业中用户行为的分析和预测,利用数据挖掘算法、技术对电力企业数据库中的大量用户资料进行深度挖掘,找到其深层次的关联规则信息,利用这些信息对用户的行为进行预测,最终为电力企业的重大决策提供有价值的参考,提高电力行业的服务水平。本论文的重点研究内容有三个部分,分别是用电客户细分、用电客户信用等级评估和欠费高风险客户预测。在研究方法上,采用了朴素贝叶斯、ID3决策树、层次分析法、KNN和K-means等多种数据挖掘算法。在研究过程中,首先对数据仓库和数据挖掘技术进行了介绍,重点介绍了这些数据挖掘方法在用电客户分析中的应用。其次是论文重点探讨了电力企业发展的需求,以实现电力企业效益最大化和提高服务质量为基础,结合了用户的行为特征,对电力企业进行了需求分析。在分析过程中,论文增加对电力营销相关术语的学习并简单的介绍了电力营销的业务流程,通过梳理和归纳整理出了一系列的公式,通过公式对所需要的数据进行整合,最终利用数据挖掘算法来实现对用电客户细分、客户信用等级评估和欠费高风险客户预测等功能。和以往的客户用电行为分析相比,本论文的创新之处在于实现了对客户数据的深度挖掘,提高了用户行为分析的精准度,同时还实现了对用电客户行为的定量化描述。正是在这些方面的深入探讨,本论文在解决用电客户风险预测方面有着重要的参考意义,有助于电力企业提升运营效率,提高服务水平。