李英芳
内蒙古电力（集团）有限责任公司乌兰察布电业局商都供电分局
摘要：本文主要对用户行为分析进行了系统的研究，从系统流程、系统设计以及系统实现三大方面细致的展开研究，为实际的用户行为分析提供了充足的依据和参考。另外，本文选了文献研究法，通过筛选和查阅大量的相关文献内容，并以此内容作为理论支撑，从而展开研究。
关键词：电力客服中心；用户行为；分析研究；实现策略
引言：数字信息化时代来临，大数据信息量也呈指数趋势上涨，由此，电力行业的信息化也得到了发展，电力大数据的应用将会不断地提升企业发展和管理的水平，其中客户服务中心是企业结合各类服务资源，进而提供高水准综合服务的供电服务平台，进而更好的研究了用户的行为分析。
一、系统流程
首先，以大数据作为基础平台在其中进行数据手机，具体的数据源是通过短信、网址、手机软件、电视等各种服务渠道产生的客服数据，具体包括用电情况查询、电费支付、办理业务、信息订阅、服务激活等。然后是对采集到的数据进行数据约减、转变等数据建模，形成可以使用的标准化数据，例如统一标准服务功能的访问记录。建模数据通过Sqoop工具提取并汇集到Hadoop大数据平台上的分布式数据库HBase中。接着利用数据挖掘技术，从多个方面进行具体的群体特征、服务途径特征等用户行为分析。最后进行柱状图、曲线图形、饼图、条形图等可视化结果的显示，支持进一步的决策[1]。
二、系统设计
第一，对于数据的采集，具体应该包含，数据来源的选择、数据来源的维护等，所谓选择数据源是指在系统中选定一个需要进行处理的数据来源，通过这种数据接口对其进行采集。数据源的维护主要是对网站名称、连接地址、用户名、密码等所有与数据源有关信息进行修改。
第二，数据建模主要目的就是对数据采集中所需要选用的数据来源进行处理，其中包含数据清洁、数据集成、数据归约以及数据转换四种基本功能。数据清洗过程就是在确定了清洗数据的特点和属性后，对一个已经筛选好的数据来源进行清洗和处理的一种简单过程，数据缩减指的是直接删掉或者通过信息扩展与流程无关属性的数据源，数据转换主要涉及到数据的标准化和数据泛化，在一个数据源中，连续值可以通过采用标准化来实现，这种方式可以被认为是一种进行数据转移的技术。
第三，数据挖掘模块可以选择统计分析方法、K-means聚类算法等对用户行为进行仔细地分析和预判。统计分析方法实质是一种数据发掘法，而K-means可用于用户分类、用户细分等，首先随机选取k个点作为第k个簇的中心，根据剩余点与第k个簇中心的相似度将剩余的点分配到相应的簇中，更新每个簇的中心，重复进行直到收敛。
第四，通过可视化显示结果，进行挖掘结果的数据分布、数据比较和报告创建。数据分布可以根据客户类别、渠道、特征等各种分类标准，输出相应的统计数据，并以直观的饼图或柱状图的形式展示。
数据比对可以根据通道的不同比对属性输出相应的比对信息，并以柱状图的形式输出比对结果，报表生成分为年报和月报，根据渠道的各种属性生成相应的报表[2]。
三、系统实现
（一）统计分析
电力客户服务管理中心的用户行为统计分析主要包括以下几项指标：计算服务渠道指标、每一个服务渠道的使用人数、访问频率和总体访问期。单一服务功能性指标是统计各项服务功能的使用者人群、访问期限与时间。功能总体指标是统计各种服务特性的服务使用者总量、访问频数及总访问时长。一个接入用户偏好的指标，从三个方面统计用户偏好：接入渠道、接入时长、接入业务特征。使用者区域分布指数系统地统计了使用者所属区域在不同时期内的分布情况，并显示了分布图和各个区域的比例。
数据的分布与对比：首先是两个时间指标的分布，包括两个指标在相应的时间粒度上(天、周、月、年)上的分布，分布比较主要是指同一个指标在不同的时间粒度上进行环比和不同的指标在相应的时间粒度上进行环比。二是指标的空间分布，包含一个国家或地区的不同指标之间的分布和相关性的比较。三是时空相互结合，不同的区域各个指标之间联合分布，同一个区域各不同的时间指标之间联合分布，相互比较。
用户偏好分析包括渠道、时间、业务等方面，具体来说就是渠道偏好，用户在一段时间内访问某个渠道的次数就是用户探访某渠道的衡量标准。二是时间偏好，以用户在每个时间段内的访问时间作为衡量用户时间偏好的指标。三是功能爱好，以一定时期内对各个服务功能的访问次数作为用户对该功能偏好的衡量标准。
系统实现有五种分析模式，渠道分析将每个渠道的用户个数、访问时间、频率等向系统使用者分别以统计图形和表格两种方式展示出来。在服务功能综合指标分析中，将各服务的用户数、访问次数、总访问时间按渠道显示在统计图表中。在年度服务趋势分析中，系统使用者选择起止时间，选定一个指标之后就会产生一个趋势走向图。客户访问时间分析中，系统使用者在开始和结束时选择有待分析服务，然后再点击等待分析图。对客户区域的分布进行分析其结果采用的是两种格式进行显示：饼状图形和表格[3]。
（二）用户细分
客户细分就是根据特殊的标准把客户群划分成不同的客户，以便于有针对性的执行各种市场化的营销战略。具体的客户细分指标主要包括使用者的不同行为，使用者的不同行为习俗或使用者的不同需求。电力事业公司制订营销战略的基本出发点就是对其顾客和消费者的正确细分，目前电力事业公司的各种静态分类管理方法，如行业的分类、使用电量分类、使用电量分类、供应方式、供电电量等级，但还没有充分地反映顾客的各种行为习惯和动态要求，客户忠诚度、各种渠道服务应用情况、客户对公司利益的贡献等指标受到越来越多的关注。
结论：总而言之，当前时代背景下，应当对用户行为进行分析，分析用户行为可以办证过户企业科学的进行资源的整合，使资源能够最大限度满足客户的各种需求，将本钱降至最低，还可以帮助企业为客户提供更加有针对性的服务，为客户提供便利。
参考文献：
[1]陈俐冰,何容,邱林,王颖,孙天昊.电力客服中心用户行为分析研究与实现[J].计算机技术与发展,2017,27(02):116-119+124.
[2]冯丹彤,钟英.基于聚类的用户用电行为分析研究[J].科技经济导刊,2020,28(35):77-78.
[3]吴昆霖.基于电力大数据及算法挖掘技术的用户用电行为分析研究[J].现代农机,2020(05):56.