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摘要：在电力营销过程中，智能化信息处理技术有利于提高电力营销的智能控制能力和信息化管理能力。大数据在电力营销中的应用，是建立在电力营销数据的特征分析和筛选基础上，结合对电力营销远程大数据的统计分析，构建电力营销大数据在电力营销中的应用的大数据分析模型，通过电力营销大数据的云存储技术，实现营销特征分析，并根据用户消费个性化需求，进行电力营销远程控制，分析电力营销策略，提高电力营销的智能化分析和控制能力，同时提高电力营销大数据管理和自适应调度能力。研究大数据在电力营销中的应用的优化设计方法，对提高电力营销的智能信息管理和统计分析能力方面具有重要意义。鉴于此，文章结合笔者多年工作经验，对大数据在电力营销中的应用提出了一些建议，仅供参考。
关键词：大数据；电力营销；应用大数据在电力营销中的应用
引言
现如今，随着互联网的发展，大数据的出现，传统电力供应商的营销系统受到了巨大冲击。大数据在电力营销中的应用，以电力企业为例，在经济改革过程中处于领先地位，电力营销从被动变为主动，快速改变工作思维，不断改变思维方式，应用不同的渠道和方法，有效应对大数据的快速发展，进行更多的创新，进一步完善和优化营销系统，使电力企业在市场竞争中保持自身的竞争优势，将大数据应用于电力营销，实现利润最大化的目标。
1、电力营销大数据的特征及其数据来源
电力营销大数据本身的数据量比较大，电力行业所涉及到的设备和生产调度等都会产生较多的数据，并且这些数据的增长速度比较快。电力营销大数据的处理速度比较快，电力企业具有维持用电量和发电量平衡的作用，所以，为了确保工作的快速展开，为用户用电提供保障，需要进一步提高数据处理速度。电力营销大数据具有一定的应用价值，电力营销大数据不仅可以反应电力行业的规律，还可以指导电力企业发展。电力营销大数据的表现形式比较多，现在电力营销大数据有视频和音频等多种表现形式，电力系统所涉及到的数据比较多，并且具有一定的数据支持，这就使得数据具有较高的准确性。电力营销大数据主要来源于用电信息采集系统，该系统主要是用来收集处理和监控用户用电信息的，通过对用电信息进行采集和处理，展开用电检查和节约用电成本等工作。
2、大数据在电力营销中的应用现状
大数据价值挖掘以及产品设计理念缺失，供电企业还没有面临不同类型的客户群体的全生命周期价值挖掘以及建立产品的设计理念，如:电费风险防控应用没有做好客户基础档案、用电行为以及电费点亮等数据的强化，没有针对小微客户进行合理的细分，并且也没有对优质的大客户做好对应的识别，无法进行分类化设计。同时，目前的工作作坊化、零散化相对明显，没有做好全局规划和体系化理念，分析深度不到位，影响其数据的挖掘价值，无法体现数据应用成效。
3、大数据在电力营销中应用
3.1构建大数据电力营销体系
在当前大数据时代，信息数据是最重要的信息，大数据的收集和收集是电力营销应用中大数据的基础。大数据应用于电力营销，企业构建专业大数据电力营销系统。在电力营销中应用大量数据时，数据管理部门首先收集、选择和分析信息。电力营销中有大数据的应用需要正确理解数据管理职务的重要作用，增加后处理，将有经验的人才吸引到这个部门。致力于电力营销的大企业应加强与专门机构的合作，推进信息技术、信息管理、营销等专业人才的招聘，设立专门经营部门等。将大数据应用于电力营销2，构建完整的数据技术开发系统，构建数据挖掘系统。将大量数据应用于电力营销数据挖掘系统与用户缴费、电力警报、营销和客户关系模块等密切相关，并利用相应的算法深入分析用户的偏好。
3.2个性化服务模式的营销管理
在大数据时代，要发展供电企业的电力营销管理模式，必须改善自己的服务理念，引入个性化服务模式，提高电力营销的管理水平。在现阶段的供电企业电力营销管理中，企业对客户的整体消费水平和电力需求缺乏控制。因此，企业必须更准确地定位客户组，广泛收集客户的信息和电力使用情况，分析客户的整体消费能力，制定定制营销战略，以满足客户的电力消费需求，提高客户享受特殊电力营销服务，提高服务水平，建立良好的电力营销管理口碑，促进供电企业的发展。
3.3可视化技术提高电力抢修的质量
在大数据时代，要发展供电企业电力营销管理模式，供电企业必须引入可视化技术，顺应当前的发展趋势，对数据信息进行可视化管理。在电力营销管理的实际过程中，企业员工可以结合具体的数据信息，分析具体问题，明确问题类型，及时提出解决方案，防止不良影响，防止事态发展。工人可以结合具体的数据信息，构建供电企业的电力故障维修平台，在平台上总结和分析维修数据，提高维修水平和质量。
3.4电费的回收风险管理
在大数据时代背景下，供电企业电力营销管理模式的发展需要实现对电费回收管理模式的优化处理，这样才能够为供电企业的发展奠定坚实的基础。供电企业还需要结合以往的情况，将电费的回收作为重点，实现回收模式的创新，并且可以针对不同客户提出电费担保管理方法，最终将其落实到电力营销管理中去。企业通过大数据技术的使用，对数据加以分析，如面对高压用电客户，还需要提出五年及以上的用电担保付费方案，通过大数据技术的合理使用，就可以满足企业电费回收风险管理能力的提高，以此来有效的规避风险，帮助企业提升核心竞争力，最终推动供电企业的良性发展。
3.5大数据在反窃电检查中的应用
利用已有的数据进行用电量数据的分析和统计。在数据分析过程中，反窃电检查工作人员需要收集数据并且对数据进行整合处理，这样就可以发现其中存在的问题，才能采取恰当的措施处理问题。在用户用电量数据处理过程中，需要计算用户用电量的平均值和标准差，在此基础上根据负荷值的变化计算差值，这样就可以为供电企业提供参考信息，判断用户是否存在窃电行为。反窃电检查工作人员需要在认识用户用电量的波动状况的基础上进行判断和分析，找出用电量变化比较大的用户。针对用电量变化比较大的用户，需要分析他们最近一段时间的用电量，对实际用电量进行核实，这些用户的电量有一定的损耗，所以，如果在一段时间内用电量变化不大代表着不存在窃电行为。如果用电量变化比较大，需要对其用电量进行进一步的核实，判断其是否存在窃电行为，数据差值越大，窃电的可能性越大。
结束语
综上所述，大数据时代的来临对传统企业以及互联网企业都带来了较大的冲击，越来越多的企业开始选择利用大数据来实施营销管理。作为电力企业也需要做到与时俱进，能够合理进行改革，在当前大数据时代下做好营销管理体系的重构，这样才能够促进核心竞争力的不断提升，同时也能够显著提高经济效益
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