关联规则挖掘技术在电力市场营销分析中的应用
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关联规则挖掘技术在电力市场营销分析中的应用
Form: 论文之家 作者:侯雪波 Publish: 2006-5-24 Hits:-
【中文题名】 关联规则挖掘技术在电力市场营销分析中的应用
【英文题名】 Application of Mining Techniques Based on Association Rules in Electric Marketing Analysis
【学科专业】 电力系统及其自动化
【论文级别】 硕士论文
【投稿时间】 2006-5-24
【中关键词】 电力市场营销,数据挖掘,关联规则,聚类分析,,
【英关键词】 electric marketing,data mining,association rules,clustering,
【分类导航】 工业技术>电工技术>输配电工程、电力网及电力系统>电力系统的自动化>电子计算机在电力系统中的应用>
【论文摘要】 随着电力体制市场化改革的深入进行,当前电力企业所面临的一个重要问题就是如何树立起现代的市场营销观念,因为它决定了电力企业能否在激烈的市场竞争环境下获得生存和发展。然而在目前的电力营销分析领域中,多数侧重于营销数据的管理和汇总,或者是对数据进行简单的统计分析。这些分析方法在面对日益庞大的电力营销数据库时,往往难以高效、深入地提取其中对营销决策有意义的信息。 针对上述问题,本文以现代市场营销、数据挖掘为基本的理论基础,结合电力行业的具体特点,将关联规则技术运用于对电力营销数据的分析之中。首先将售电市场按照行业、月份的角度进行市场细分,然后针对不同的细分市场,运用关联规则技术研究其售电行为与各种影响因素(如电价、降水、温度等)之间的关联关系,并且使用一定的度量指标(如支持度、可信度等)来具体量化这种关联关系。根据最终所挖掘出来的关联关系,营销分析人员可以对电力市场的关联特征有准确的判断和把握,从而进一步做出相应的营销策略。 根据以上基本思路,本文将电力营销数据和各种影响因素数据进行整合,构建了以电力市场营销分析为主题的数据仓库;为了实现更高效的挖掘分析,运用聚类技术对原始数据进行了离散化的处理;最后运用关联...
【论文题纲】
第一章 绪论 7-9
1.1 本课题的研究背景 7-8
1.2 本课题的研究内容 8-9
第二章 电力市场营销理论 9-13
2.1 市场营销基本概念 9-10
2.2 电力市场营销概述 10-12
2.2.1 电力市场营销的概念 10-11
2.2.2 电力市场营销的特点 11-12
2.2.3 电力市场营销分析的内容 12
2.3 本章小结 12-13
第三章 数据挖掘技术 13-24
3.1 数据挖掘的基本概念 13-19
3.1.1 数据挖掘的产生背景 13-14
3.1.2 数据挖掘的定义和分类 14-16
3.1.3 数据挖掘系统 16-18
3.1.4 数据挖掘的发展前景 18-19
3.2 数据挖掘在电力系统中的应用 19-20
3.3 关联规则理论 20-23
3.3.1 基本模型描述 20-22
3.3.2 关联规则挖掘的一般过程 22
3.3.3 常用算法 22-23
3.4 本章小结 23-24
第四章 关联规则分析的实现 24-38
4.1 基本目的与实现步骤 24-25
4.1.1 售电主题的关联规则 24
4.1.2 关联规则挖掘的实现步骤 24-25
4.2 系统数据仓库的构建 25-27
4.2.1 数据来源与结构 25-26
4.2.2 数据预处理 26-27
4.3 基于聚类技术的数据概化 27-31
4.3.1 K-Means聚类原理 27-28
4.3.2 实现流程 28-30
4.3.3 分类概化 30-31
4.4 FP-Growth算法的程序实现 31-37
4.4.1 原理和实现步骤 31-33
4.4.2 算法的优点 33
4.4.3 STL的应用 33-34
4.4.4 COM组件技术 34-37
4.5 本章小结 37-38
第五章 相关分析对关联规则的补充 38-41
5.1 “支持度-可信度”框架的不足 38-39
5.2 相关度的引入 39-40
5.3 本章小结 40-41
第六章 挖掘算例分析 41-47
6.1 数据来源 41-42
6.2 概化结果与FP-Tree 42-44
6.3 结果分析 44-46
6.4 本章小结 46-47
第七章 结论 47-48
参考文献 48-50
发表论文和科研情况说明 50-51
致谢 51
【DOI】 LunWen.ID:2.2008.142643
付费论文:有参考文献 300元
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