產(chǎn)品詳情
基于電力交易大數(shù)據(jù)的市場用戶畫像體系架構如圖5所示。圖5 電力市場用戶畫像標簽體系基于電力市場行為數(shù)據(jù)的精準化推送服務。精準化推送服務以用戶歷史屬性、行為特征數(shù)據(jù)為基礎，選取具備廣泛代表意義的訓練樣本和測試樣本用于模型構建和驗證，確定樣本用戶屬性特征與服務之間的匹配關系，形成模型訓練樣本數(shù)據(jù)庫，然后通過算法與人工相結合的方式對樣本用戶屬性特征數(shù)據(jù)和服務數(shù)據(jù)進行整理清洗，基于訓練樣本基礎數(shù)據(jù)，采用隨機森林和梯度提神決策樹算法對每一類服務的用戶屬性特征進行學習，完成用戶屬性特征與精準服務模型的構建，利用模型預測測試樣本服務推薦結果，并對服務推薦結果的準確率進行評估。電力市場主體征信評估與分析。海量市場注冊、交易、履約及結算信息與市場主體信用狀況密切相關，基于大數(shù)據(jù)技術挖掘分析海量數(shù)據(jù)信息，利用大數(shù)據(jù)算法構建電力市場主體信用評估模型，采用感受性曲線下面積（ROC_AUC）、區(qū)分度指標（KS）、群體穩(wěn)定指數(shù)（PSI）等分析方法評估分析模型效果，為應對新形勢下電力市場多重信用風險問題、防范電力市場主體信用風險、建立相應的信用風險防范機制提供了重要支撐。圖6 基于大數(shù)據(jù)的電力市場主體信用信息分析模型多源異構環(huán)境下電力市場運營大數(shù)據(jù)挖掘分析。 
基于電力交易大數(shù)據(jù)的市場用戶畫像體系架構如圖5所示。圖5 電力市場用戶畫像標簽體系基于電力市場行為數(shù)據(jù)的精準化推送服務。精準化推送服務以用戶歷史屬性、行為特征數(shù)據(jù)為基礎，選取具備廣泛代表意義的訓練樣本和測試樣本用于模型構建和驗證，確定樣本用戶屬性特征與服務之間的匹配關系，形成模型訓練樣本數(shù)據(jù)庫，然后通過算法與人工相結合的方式對樣本用戶屬性特征數(shù)據(jù)和服務數(shù)據(jù)進行整理清洗，基于訓練樣本基礎數(shù)據(jù)，采用隨機森林和梯度提神決策樹算法對每一類服務的用戶屬性特征進行學習，完成用戶屬性特征與精準服務模型的構建，利用模型預測測試樣本服務推薦結果，并對服務推薦結果的準確率進行評估。電力市場主體征信評估與分析。海量市場注冊、交易、履約及結算信息與市場主體信用狀況密切相關，基于大數(shù)據(jù)技術挖掘分析海量數(shù)據(jù)信息，利用大數(shù)據(jù)算法構建電力市場主體信用評估模型，采用感受性曲線下面積（ROC_AUC）、區(qū)分度指標（KS）、群體穩(wěn)定指數(shù)（PSI）等分析方法評估分析模型效果，為應對新形勢下電力市場多重信用風險問題、防范電力市場主體信用風險、建立相應的信用風險防范機制提供了重要支撐。圖6 基于大數(shù)據(jù)的電力市場主體信用信息分析模型多源異構環(huán)境下電力市場運營大數(shù)據(jù)挖掘分析。 
基于電力交易大數(shù)據(jù)的市場用戶畫像體系架構如圖5所示。圖5 電力市場用戶畫像標簽體系基于電力市場行為數(shù)據(jù)的精準化推送服務。精準化推送服務以用戶歷史屬性、行為特征數(shù)據(jù)為基礎，選取具備廣泛代表意義的訓練樣本和測試樣本用于模型構建和驗證，確定樣本用戶屬性特征與服務之間的匹配關系，形成模型訓練樣本數(shù)據(jù)庫，然后通過算法與人工相結合的方式對樣本用戶屬性特征數(shù)據(jù)和服務數(shù)據(jù)進行整理清洗，基于訓練樣本基礎數(shù)據(jù)，采用隨機森林和梯度提神決策樹算法對每一類服務的用戶屬性特征進行學習，完成用戶屬性特征與精準服務模型的構建，利用模型預測測試樣本服務推薦結果，并對服務推薦結果的準確率進行評估。電力市場主體征信評估與分析。海量市場注冊、交易、履約及結算信息與市場主體信用狀況密切相關，基于大數(shù)據(jù)技術挖掘分析海量數(shù)據(jù)信息，利用大數(shù)據(jù)算法構建電力市場主體信用評估模型，采用感受性曲線下面積（ROC_AUC）、區(qū)分度指標（KS）、群體穩(wěn)定指數(shù)（PSI）等分析方法評估分析模型效果，為應對新形勢下電力市場多重信用風險問題、防范電力市場主體信用風險、建立相應的信用風險防范機制提供了重要支撐。圖6 基于大數(shù)據(jù)的電力市場主體信用信息分析模型多源異構環(huán)境下電力市場運營大數(shù)據(jù)挖掘分析。
基于電力交易大數(shù)據(jù)的市場用戶畫像體系架構如圖5所示。圖5 電力市場用戶畫像標簽體系基于電力市場行為數(shù)據(jù)的精準化推送服務。精準化推送服務以用戶歷史屬性、行為特征數(shù)據(jù)為基礎，選取具備廣泛代表意義的訓練樣本和測試樣本用于模型構建和驗證，確定樣本用戶屬性特征與服務之間的匹配關系，形成模型訓練樣本數(shù)據(jù)庫，然后通過算法與人工相結合的方式對樣本用戶屬性特征數(shù)據(jù)和服務數(shù)據(jù)進行整理清洗，基于訓練樣本基礎數(shù)據(jù)，采用隨機森林和梯度提神決策樹算法對每一類服務的用戶屬性特征進行學習，完成用戶屬性特征與精準服務模型的構建，利用模型預測測試樣本服務推薦結果，并對服務推薦結果的準確率進行評估。電力市場主體征信評估與分析。海量市場注冊、交易、履約及結算信息與市場主體信用狀況密切相關，基于大數(shù)據(jù)技術挖掘分析海量數(shù)據(jù)信息，利用大數(shù)據(jù)算法構建電力市場主體信用評估模型，采用感受性曲線下面積（ROC_AUC）、區(qū)分度指標（KS）、群體穩(wěn)定指數(shù)（PSI）等分析方法評估分析模型效果，為應對新形勢下電力市場多重信用風險問題、防范電力市場主體信用風險、建立相應的信用風險防范機制提供了重要支撐。圖6 基于大數(shù)據(jù)的電力市場主體信用信息分析模型多源異構環(huán)境下電力市場運營大數(shù)據(jù)挖掘分析。 基于電力交易大數(shù)據(jù)的市場用戶畫像體系架構如圖5所示。圖5 電力市場用戶畫像標簽體系基于電力市場行為數(shù)據(jù)的精準化推送服務。精準化推送服務以用戶歷史屬性、行為特征數(shù)據(jù)為基礎，選取具備廣泛代表意義的訓練樣本和測試樣本用于模型構建和驗證，確定樣本用戶屬性特征與服務之間的匹配關系，形成模型訓練樣本數(shù)據(jù)庫，然后通過算法與人工相結合的方式對樣本用戶屬性特征數(shù)據(jù)和服務數(shù)據(jù)進行整理清洗，基于訓練樣本基礎數(shù)據(jù)，采用隨機森林和梯度提神決策樹算法對每一類服務的用戶屬性特征進行學習，完成用戶屬性特征與精準服務模型的構建，利用模型預測測試樣本服務推薦結果，并對服務推薦結果的準確率進行評估。電力市場主體征信評估與分析。海量市場注冊、交易、履約及結算信息與市場主體信用狀況密切相關，基于大數(shù)據(jù)技術挖掘分析海量數(shù)據(jù)信息，利用大數(shù)據(jù)算法構建電力市場主體信用評估模型，采用感受性曲線下面積（ROC_AUC）、區(qū)分度指標（KS）、群體穩(wěn)定指數(shù)（PSI）等分析方法評估分析模型效果，為應對新形勢下電力市場多重信用風險問題、防范電力市場主體信用風險、建立相應的信用風險防范機制提供了重要支撐。圖6 基于大數(shù)據(jù)的電力市場主體信用信息分析模型多源異構環(huán)境下電力市場運營大數(shù)據(jù)挖掘分析。
