[发明专利]基于主成分分析法的大客户价值评价指标权重确定方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于主成分分析法的大客户价值评价指标权重确定方法，属于电力大客户价值评价领域。

背景技术

随着电力市场的发展，电力大客户的用电需求呈现出多样化、小众特征，传统的一致化服务竞争力下降。为以应对复杂多变的市场环境，如何正确评价客户价值，识别和管理客户，维持客户资源，提升价值客户忠诚度，从而实现在不提高成本的情况下充分进行合理的资源配置，提升业务和服务水平，已经成为创新以电力营销体系的重要内容，也是传统电网公司未来核心能力培育和客户满意度提升的首要一环和重要抓手。

运用一个完整的电力客户价值评级体系，并对每一个或每一类电力客户进行价值评价时，需要对评价体系中的各个指标的权重进行确定，从而反映不同指标对于指标评价体系的重要程度大小，也是客户价值评价行之有效的基础工作。

当前客户价值评价方法有很多种，其中进行指标权重确定的方法主要包括：层次分析法、德尔菲分析法(专家打分法)和主观赋权法。层次分析法和主观赋权法较为主观，受到人的偏好、知识结构、经验等主观影响较大，通常容易引起争议；德尔菲分析法也有明显缺点，其更加适合定性指标较多的情况，而且操作过程比较复杂，耗费时间、人力、物力均较多。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了基于主成分分析法的大客户价值评价指标权重确定方法。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

基于主成分分析法的大客户价值评价指标权重确定方法，包括，

在一统计周期内，从电力营销信息管理系统中抽取若干大客户价值评价指标和对应的评价指标数据；

将评价指标数据导入主成分分析软件，先进行适用性检验，检验合格后，进行主成分分析，获得主成分、总方差解释表和主成分载荷矩阵；

根据总方差解释表和主成分载荷矩阵，确定各评价指标在不同主成分线性组合中的系数；

计算各评价指标的权重，

其中，ω_i为第i个评价指标的权重，n为主成分的个数，σ_j为第j个主成分的方差贡献率，p_ij为第i个评价指标在第j个主成分线性组合中的系数。

大客户价值评价指标分为发展价值评价类指标、经济价值评价类指标、信用价值评价类指标、安全价值评价类指标和社会价值评价类指标。

评价指标数据在导入主成分分析软件之前，对评价指标数据进行清洗。

在总方差解释表中，选取特征根大于1的成分为主成分。

主成分线性组合公式为，

F_j＝p_1jx₁+…+p_ijx_i+…+p_mjx_m

其中，F_j为第j个主成分，m为评价指标的个数，x_i为第i个评价指标值。

计算获得所有评价指标权重后，进行归一化处理。

本发明所达到的有益效果：本发明采用主成分分析法确定大客户价值评价指标权重，不仅可以避免人为因素带来的偏差，同时相对于现有的方法更加简单。

附图说明

图1为本发明的流程框图；

图2为主成分碎石图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

如图1所示，基于主成分分析法的大客户价值评价指标权重确定方法，包括以下步骤：

步骤1，在一统计周期内，从电力营销信息管理系统中抽取若干大客户价值评价指标和对应的评价指标数据。

大客户选择：需要统筹考虑电压等级、容量和行业等分布特点，即不同的电压等级抽取若干，不同的容量抽取若干，不同的行业抽取若干。

评价指标选择：首先选择与客户价值直接相关，且对客户价值评价影响有重要作用的评价指标；由于客户价值在不同区域、不同群体、不同时间的特点并不完全一致，甚至存在较大差异，因此选取的评价指标需要满足后续可以持续改进的要求。