【摘 要】
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数据挖掘作为一种发现大量数据中潜在信息的数据分析方法和技术,己经成为各界关注的热点。电力行业信息化建设积累了大量历史数据,迫切需要利用数据挖掘技术研发分析决策系统
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数据挖掘作为一种发现大量数据中潜在信息的数据分析方法和技术,己经成为各界关注的热点。电力行业信息化建设积累了大量历史数据,迫切需要利用数据挖掘技术研发分析决策系统,以解决供电企业运营管理中关键和突出的问题。本文对各种数据挖掘算法进行了详细的比较、分析,针对电力营销的特点,重点讨论了决策树算法和聚类分析,并根据实际需要提出了能有效弥补一般决策树不足的智能决策树算法。通过聚类,能够识别密集和稀疏的区域,因而发现全局的分布模式,以及数据属性之间的相互关系。实验表明,智能聚类决策树在处理混合类型数据时具有良好的挖掘效果,对电力客户数据聚类分析,可以得到很好的分类,预测客户的购买行为。
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