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一种基于大数据挖掘的电费回收风险预测技术研究

作者:钱正浩; 吴广财电费回收电费风险风险预测大数据数据挖掘

摘要:电费回收是供电企业最终效益的体现,电费回收率也是供电企业内部考核的一项重要经济指标。每年全国电力用户拖欠电网企业电费现场比较严重,导致企业资金周转不畅,同时也使国家资产蒙受巨大损失。随着国家产业结构的不断调整,部分行业产能过剩,给电力企业电费回收带来诸多风险,尤其电力大客户(主要是企业用户、商业用户等)是电费回收工作的主要风险,本文通过对大客户历史用电数据、行业数据、企业法人征信、宏观经济环境等数据的收集,基于大数据挖掘技术对电费回收风险进行预测分析,及早发现电费回收风险,针对性采取相应措施提高电费回收率。

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电子世界

《电子世界》(CN:11-2086/TN)是一本有较高学术价值的大型半月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《电子世界》全方位推崇E时代大众电子科学意识,传播电子与信息领域的新知识、新技术,发表最新科研成果和展示技术进展状况,始终注重扶持学术新人,尤其关注广大青年科技工作者,优先发表理工科青年教师和研究生中的优秀学术稿件。

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