[關鍵詞] C5．0決策樹算法；電力營銷；識別；異常；數(shù)據(jù)

引言

電力營銷作為電力企業(yè)的核心經(jīng)營板塊，其數(shù)據(jù)的精準無誤和全面完整性對于企業(yè)的經(jīng)濟效益提升以及市場競爭力的塑造具有舉足輕重的影響。確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，是電力企業(yè)保持市場競爭優(yōu)勢、實現(xiàn)經(jīng)濟效益持續(xù)增長的關鍵所在。然而，在實際運營過程中，由于各種原因（如數(shù)據(jù)采集設備故障、人為操作失誤等），電力營銷數(shù)據(jù)中往往存在著異常數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅會影響企業(yè)的決策分析，還可能導致經(jīng)濟損失。由此，高效且實用的電力營銷數(shù)據(jù)異常識別方法，對于提升電力企業(yè)的運營效率和經(jīng)濟表現(xiàn)具有顯著而深遠的價值。然而，當前傳統(tǒng)的電力營銷數(shù)據(jù)異常識別方法在實際應用中仍然存在一定的缺陷。其中，文獻[2]提出方法利用孤立森林算法通過構(gòu)建一組孤立樹來檢測異常值，但是存在大量噪聲數(shù)據(jù)的情況下，孤立森林算法可能會受到干擾，導致誤判。文獻[3]提出方法通過優(yōu)化和改進深度學習模型來識別數(shù)據(jù)中的異常模式，但是需要大量的計算資源，會增加研究和應用的成本。

C5．0決策樹算法作為一種高效、穩(wěn)定的分類算法，通過構(gòu)建決策樹模型，對數(shù)據(jù)進行分類和預測，具有直觀易懂、計算速度快、準確率高等優(yōu)點。將C5．0決策樹算法應用于電力營銷數(shù)據(jù)異常識別，可以充分利用算法的優(yōu)勢，實現(xiàn)對異常數(shù)據(jù)的準確識別和分類。因此，本文利用C5．0決策樹算法，開展了電力營銷數(shù)據(jù)異常識別研究。

一、電力營銷數(shù)據(jù)異常識別方法設計

（一）電力營銷數(shù)據(jù)采集與集成處理

根據(jù)電力企業(yè)的業(yè)務需求，明確需要采集的數(shù)據(jù)類型，包括但不限于用電量、電壓、電流、功率等關鍵性能參數(shù)，以及節(jié)能減排、電力消費等方面的數(shù)據(jù)。選擇將傳感器作為電力營銷數(shù)據(jù)采集設備，其性能參數(shù)與采集的數(shù)據(jù)類型如下表1所示。

根據(jù)采集的數(shù)據(jù)類型，部署相應的采集設備，并與主站系統(tǒng)建立通信連接。通過傳感器實時采集電力營銷數(shù)據(jù)。在此基礎上，為了統(tǒng)一處理并存儲各類數(shù)據(jù)，定義數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則，將源系統(tǒng)中格式各異、結(jié)構(gòu)不同的數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為一種標準化的數(shù)據(jù)格式，確保數(shù)據(jù)的一致性和可查詢性，為后續(xù)在目標系統(tǒng)中的存儲和查詢操作奠定了堅實基礎。在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的過程中，利用ETL工具來高效執(zhí)行數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換和加載操作。ETL工具能夠自動化地從源系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，根據(jù)預定義的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則進行必要的格式和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換，并最終將數(shù)據(jù)加載到目標數(shù)據(jù)倉庫中。將轉(zhuǎn)換集成處理后的數(shù)據(jù)以圖表、報告等形式呈現(xiàn)出來，便于企業(yè)決策層直觀地了解業(yè)務情況和數(shù)據(jù)變化，為后續(xù)電力營銷數(shù)據(jù)異常識別提供數(shù)據(jù)支持。

（二）電力營銷數(shù)據(jù)異常特征提取

電力營銷數(shù)據(jù)采集與集成處理完畢后，接下來，從集成的數(shù)據(jù)中提取異常特征。電力營銷數(shù)據(jù)異常特征提取是一個關鍵步驟，旨在從大量的數(shù)據(jù)中識別出異?；虿环险ＤＪ降臄?shù)據(jù)點。首先，提取與時間相關的特征，如日用電量、周用電量、月用電量等，以發(fā)現(xiàn)用電量的周期性變化。其次，統(tǒng)計用電量的變化率，以捕捉用電量的快速變化。提取用戶的用電行為特征，如電費繳納習慣、投訴頻率等，以反映用戶的用電習慣和滿意度。在此基礎上，利用Z-score統(tǒng)計公式，通過衡量一個數(shù)據(jù)點與均值之間的標準偏差數(shù)，描述數(shù)據(jù)的分布情況，如下所示：

Z=x-μ/σ（1）

其中，x表示電力營銷數(shù)據(jù)點；μ表示電力營銷數(shù)據(jù)均值；σ表示電力營銷數(shù)據(jù)標準差。Z-score可以用來識別偏離均值的數(shù)據(jù)點，針對非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，采用IQR四分位距，衡量數(shù)據(jù)的離散程度，識別異常特征。IQR四分位距公式如下所示：

IQR= Q3 - Q1（2）

其中，Q3表示上四分位數(shù)；Q1表示下四分位數(shù)。通常認為落在[QI-1.5×IQR，Q3 +1.5×IQR]之外的數(shù)據(jù)點為異常特征。深入研究電力營銷的業(yè)務流程，了解用戶用電行為、電費結(jié)算、客戶服務等關鍵環(huán)節(jié)，明確業(yè)務目標和潛在風險點?；跇I(yè)務知識和經(jīng)驗，獲取可能導致數(shù)據(jù)異常的潛在特征。根據(jù)業(yè)務分析的結(jié)果，篩選出對異常識別具有重要影響的關鍵特征。這些特征能夠全面反映數(shù)據(jù)異常的情況，包括用戶用電行為的變化、電費結(jié)算的異常情況或客戶服務的質(zhì)量問題等。

通過上述流程，實現(xiàn)電力營銷數(shù)據(jù)異常特征提取目標，為后續(xù)數(shù)據(jù)異常識別奠定良好的基礎。與此同時，將提取到的關鍵特征集成到電力營銷數(shù)據(jù)異常識別系統(tǒng)中，實現(xiàn)自動化的異常檢測和預警功能，為電力營銷業(yè)務決策提供有力支持。

（三）基于C5．0決策樹算法的數(shù)據(jù)異常識別

電力營銷數(shù)據(jù)異常特征提取完畢后，在此基礎上，利用C5．0決策樹算法，對電力營銷數(shù)據(jù)異常進行全方位識別。首先，根據(jù)特征的重要性和缺失情況，刪除含有缺失值的記錄。針對分類特征進行標簽化處理，即對分類特征中的每一個獨特的類別值，賦予一個特定的整數(shù)標識符。設分類特征C有n個唯一類別值，則每個類別值c。被映射為一個整數(shù)li，其中i=1，2，…，n。通過標簽編碼，將原本的非數(shù)值型分類特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)，使得不同類別之間的差異性得以數(shù)值化體現(xiàn)，進而提高了數(shù)據(jù)處理的效率和準確性。在此基礎上，設置C5．0決策樹算法的相關參數(shù)。設置C5．0決策樹的停止條件：（1）最小子樹大小為20：限制決策樹的最小葉子節(jié)點樣本數(shù)，防止過擬合。（2）最大深度為10：限制決策樹的最大深度，避免決策樹過于復雜。其次，設置剪枝參數(shù)：（1）剪枝強度為0.25：控制剪枝的程度，較大的值會導致更多的子樹被剪枝。（2）置信度閾值0．75：用于確定是否剪枝某個子樹，當子樹的置信度低于0.75時，該子樹將被剪枝。

根據(jù)使用的編程語言和數(shù)據(jù)分析工具，加載相應的C5．0算法庫。使用電力營銷數(shù)據(jù)訓練集作為輸入數(shù)據(jù)，調(diào)用C5.0算法進行模型訓練。將上述設置的算法參數(shù)傳遞給C5.0算法，以控制模型的構(gòu)建過程。C5.0算法根據(jù)訓練數(shù)據(jù)集中的特征和目標變量，通過遞歸地選擇最佳分割點來構(gòu)建決策樹。在每個節(jié)點上，計算每個特征的信息增益，公式如下：

其中，H（T）表示電力營銷數(shù)據(jù)集丁的熵；Tv表示根據(jù)特征A的取值v分割后的子集。信息增益用于衡量按照特征A進行分割后，數(shù)據(jù)集不確定性減少的程度。C5．0算法在構(gòu)建決策樹時，優(yōu)先選擇信息增益最大的特征進行分割。

將訓練好的C5．0決策樹模型應用于實際電力營銷數(shù)據(jù)中，對每條數(shù)據(jù)進行異常識別。模型會根據(jù)特征變量的取值，按照決策樹的規(guī)則進行判斷，輸出異常標識（如正常、異常）。遞歸地重復上述過程，直到滿足停止條件（達到最小子樹大小或最大深度），實現(xiàn)電力營銷數(shù)據(jù)異常識別目標。

二、實驗分析

（一）實驗準備

本次實驗選取了一家電力公司的營銷數(shù)據(jù)作為樣本對象。數(shù)據(jù)涵蓋了用戶的基本信息、用電量、電費繳納情況等多個維度，共計10，000條記錄。其中，包含正常數(shù)據(jù)9，000條，異常數(shù)據(jù)1，000條。異常數(shù)據(jù)包括用電量異常高、電費長期未繳納等情況。將實驗樣本數(shù)據(jù)導入實驗環(huán)境后，進行電力營銷數(shù)據(jù)清洗和特征選擇，去除了重復、缺失和無關特征的數(shù)據(jù)，保留了與異常識別相關的關鍵特征。

將處理后的數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集。其中，訓練集包含8，000條記錄（7，200條正常數(shù)據(jù)，800條異常數(shù)據(jù)），用于訓練C5.0決策樹模型；測試集包含2，000條記錄（1，800條正常數(shù)據(jù)，200條異常數(shù)據(jù)），用于評估模型的性能。

（二）結(jié)果分析

使用C5.0決策樹模型對測試集進行異常識別，對識別結(jié)果進行分析。選擇了三種不同的異常識別方法進行對比實驗，分別為本文提出的基于C5．0決策樹算法的識別方法（實驗組）、文獻[2]方法（對照組1）、文獻[3]方法（對照組2）。將電力營銷數(shù)據(jù)異常識別的誤報率作為實驗對比指標，即將正常樣本錯誤地識別為異常樣本的比例。在本次實驗中，測試樣本數(shù)據(jù)分布情況如表2所示。

在每種方法應用后，分別統(tǒng)計了識別的正常樣本數(shù)據(jù)數(shù)量與異常樣本數(shù)據(jù)數(shù)量，計算誤報率，并進行了對比，結(jié)果如圖1所示。

由圖1的對比結(jié)果可以看出，在測試樣本數(shù)量逐漸增加的情況下，三種識別方法表現(xiàn)出了不同的性能結(jié)果。其中，本文提出的識別方法應用后，數(shù)據(jù)異常識別誤報率明顯低于另外兩個對照組，最高不超過1%。由此對比結(jié)果可以得知，本文提出的基于C5．0決策樹算法的識別方法能夠更好地區(qū)分正常樣本和異常樣本，減少不必要的誤判和誤操作，在識別異常數(shù)據(jù)方面具有較高的準確性。

結(jié)語

綜上所述，本文提出的基于C5．0決策樹算法的電力營銷數(shù)據(jù)異常識別方法充分展現(xiàn)了其在異常檢測領域的優(yōu)勢和應用潛力。通過深入研究和實驗，發(fā)現(xiàn)C5.0決策樹算法在處理復雜的電力營銷數(shù)據(jù)時，能夠準確地識別出異常模式，為企業(yè)的風險管理和決策支持提供了有力的工具。然而，雖然C5．0決策樹算法在大多數(shù)情況下都能取得較好的效果，但在面對某些特殊的數(shù)據(jù)分布或異常模式時，仍可能存在一定的局限性。因此，在未來的研究中，將繼續(xù)完善該方法，以適應不斷變化的營銷數(shù)據(jù)環(huán)境。