反竊電檢查中電力營銷大數據應用研究范文

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摘要：本文分析了營銷大數據的應用場景，探究反竊電檢查中電力營銷大數據應用的必要性，同時提出如何將營銷大數據應用于反竊電檢查，為電力企業管理及反竊電檢查工作人員提供參考。

關鍵詞：反竊電檢查；電力營銷；大數據

隨著我國社會經濟發展，用電需求量增大，用電客戶數量增多，給電力企業的服務管理及用電監測帶來挑戰。在互聯網大數據技術發展，為反竊電檢查效率及質量的提升問題，提供良好的解決方案。

一、營銷大數據的應用場景分析

大數據技術，其產生的戰略意義不是獲取更多的數據信息，而是將獲取的信息進行專業處理，從海量信息中，精準篩查出與企業服務、未來發展相匹配的信息，將數據轉化作為一種產業或是工作崗位，為信息增值，最終實現企業營收。營銷大數據可以應用在生活、生產中的各種場合，涉及到餐飲、醫療、保險、貿易、教育等諸多領域。如外賣訂餐平臺，通過用戶填寫的注冊信息，圈定用戶人群是學生、白領、工人、待業人員等等。以工作人員為例，通過工作日的午餐配送地址，推算出用戶的工作地點，結合用戶點餐記錄，初步推算出用戶消費水平、消費觀念，再將推算出的信息分享給廣告主，實現廣告主的定向推送，使廣告效益最大化。對大數據技術的應用，使用途徑不同，所得到的結果也有很大差異。通常情況下大數據技術會應用于為用戶提供更優質的服務，為廣告主做更為精準的投放，挖掘市場需求，為企業發展指引方向。但也有部分公司，忽視平臺的社會價值以及應履行的社會責任，應用大數據殺熟手段，賺取更高利潤，或通過買賣用戶信息非法牟利，企業丟失用戶好感，同時網民對大數據安全性也失去信心。

二、反竊電檢查中電力營銷大數據應用的必要性分析

（一）我國反竊電檢查工作的現狀我國電力系統復雜，形式多樣，大部分地區的反竊電檢查工作存在諸多不完善因素，難以實現對用戶的竊電行為進行有效管理和監控，從而對偷電漏電風險損失控制效果不明顯。為解決傳統竊電檢查模式下，人員支出大、人為干預、發現不及時等問題，電力企業先后研發出智能電表等設備，通過自動化讀取及遠程傳輸等技術，將用戶的用電量信息遠程傳送至電力公司核算系統，再由人工進行監控，將用電信息反饋給用戶。此方法極大的節省了傳統抄表模式的人力支出，解決了人力資源浪費的問題，但用電單位或個人想要通過不法手段偷電漏電，其工序并不復雜，同樣會給電氣企業帶來損失，因此還有很大的改進空間。

（二）應用電力營銷大數據開展反竊電檢查的必要性分析1.符合電力營銷體系建設要求在電力營銷體系的大環境下，需要做到各個業務環節的集約化，反竊電檢查也不例外，應用營銷大數據推動反竊電檢查工作，有利于電力營銷體系發展提升。通過大數據形勢下的反竊電檢查，逐步取代傳統竊電檢查工作，以滿足電力企業的市場發展需求，建立起以客戶為導向的營銷模式。2.促進反竊電檢查工作方式的轉變電力企業工作方式在大數據背景下向集約化發展，節約了大量的人力支出，電力工作者不必再隨時隨地的開展檢查工作，也無須于用戶有過多的接觸引發矛盾，只需定期或不定期的進行線下走訪，檢查設備的運行情況，了解用戶使用情況及訴求。大數據形勢下，反竊電檢查工作效率及質量得到極大提升，電力工作者也有更多的時間投入到提升用戶體驗工作中，為用戶提供及時高效的用電支持，維護電力系統穩定性。電力公司業務由以電能為交易“貨物”轉變為提供給用戶更好的服務和用電體驗。3.電力抄表核算智能化解決了傳統抄表業務的弊端傳統反竊電檢查存在以下幾點弊端：（1）需要大量的人力支出，增加電力公司運營成本；（2）檢查工作過易出現疏漏且難以發現用戶偷電行為；（3）反竊電檢查，存在人員干預行為，難以控制和問責；（4）抄表人員的安全難以保障。應用大數據手段能夠良好的解決現有問題，同時節省反竊電檢查環節支出，提升檢查效益，為企業發展保駕護航。

三、反竊電檢查中電力營銷大數據的應用策略

（一）做好電力營銷大數據的前期準備工作首先建設大數據信息平臺，平臺對數據執行收集、整理、分析、存儲等操作，這些操作都需要優質的硬件支撐，包括收集、分析所用到的計算機及服務器，信息存儲所需的本地存儲介質和連接的云端存儲服務等等，做好平臺基礎硬件的采購及架設，為大數據反竊電檢查打好硬件基礎。其次是要招募、培養、儲備好大數據領域人才，初期做好人才招募工作，確保滿足大數據分析及應用要求；工作期間做好人才培訓工作，執行動態技術、理念更新，同時做好考核；當今時代缺乏人才，大數據領域更是如此，因此要做好人才儲備工作，提升員工的企業忠誠度，才能在當前環境下做到長遠發展。最后要做好信息安全管理工作，大數據時代下，信息的數量成爆炸式增長，信息的價值也在不斷提升，大數據的共享性要求企業在實現信息共享的情況下，保障用戶信息安全。因此要建立起防護系統、方案以及應急對策，全方位避免因信息泄露造成的損失。

（二）應用營銷大數據促進反竊電檢查水平提升1.執行電量數據分類前文說到，應用營銷大數據手段能夠提升反竊電檢查的效率及準確性，供電企業應以電力系統統計的數據為基礎，同時根據用電客戶類別進行分類。如分析不同類別線路的用電特點，應用客戶用電負荷曲線波動與實際值進行自動化對比，通過對比數據模式及算法中顯現出的差異分析運行中的異常現象，從而判斷用戶是否存在竊電或偷改線路的行為。對大數據進行分類時，要求數據分析或參數設置人員了解不同供電線路的特征，避免將外部干擾產生的數值波動現象納為用戶竊電行為產生誤判。因此要求大數據系統內接入智能化電力設備返回的用電數據，通過專業人員或自動化系統分析用電系統本身是否存在問題，在確定問題為用戶個人因素造成時，要啟動監測方案，收集現場證據，啟動法律程序，待執法人員取證后切斷供電降低損失。在此過程重要保障人員安全。此外監管人員還要根據用電特征分析用電數據，如運營管理區域并未執行階梯計價，則會有部分企業以個人用電名義開展生產活動，此時監管人員可以直接通過用電量判斷該用戶是否為企業用戶；當企業用戶的用電量過小時，也要考慮是否存在竊電行為。2.分析用電數據分析人員可將近期用電信息與過往收集的用電量進行比對，模擬出近期用電走向，從而能夠精準計算出該期間內用戶用電量的平均值。此外還要計算概率，計算平均電量和標準之間的插值，通過正態分布表達負荷變化規律，計算平均值與標準差內的概率，最后應用評價函數對用電量變化進行判斷，從中篩選出用電波動較大的用戶，對其加強監管，分析該用戶可能存在的竊電行為類型以及竊電動機，甚至可以有監管人員進入用戶內部進行檢查，同時收集相關證據。用電的監察也要發揮主觀能動性，如炎熱夏季企業用戶的中央空調會增加耗電支出，如果在夏季企業用電仍保持較小波動，此時可懷疑其是否存在竊電行為。對于小微企業而言，因為辦公場地較小，室內人員較少，在夏季強降雨情況下可能對冷氣需求較小，此時用電量降低則不考慮盜竊電可能性之內。結束語綜上，大數據的普及與應用為各行業發展提供動力，同時為公司客戶提供更為個性化的定制服務。將營銷大數據應用于反竊電監測環境，幫助電力企業充分了解用戶用的用電信息，為竊電行為判斷提供輔助。要充分做好數據準備及人才培養工作，加強工作創新，同時保證監管人員安全，以有效降低電力企業損失。

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作者：林曉新 單位：國網福建省電力有限公司泉州供電公司