[发明专利]客户价值等级预测模型建立方法、装置、介质及设备

说明书

本发明实施例公开了一种客户价值等级预测模型建立方法、装置、存储介质及电子设备，包括：获取客户样本集；其中，所述客户样本集中包括至少两个样本客户的关联用电数据；确定所述客户样本集中各个样本客户的客户价值等级；基于所述客户价值等级对所述客户样本集进行样本标记，并将样本标记后的客户样本集作为训练样本集；基于所述训练样本集对预设机器学习模型进行训练，生成客户价值等级预测模型。通过本发明实施例提供的技术方案，能够充分利用客户关联的用电数据，构建客户价值等级预测模型，从而通过客户价值等级预测模型预测各个客户的价值等级，以挖掘电力能源的新客户与潜在客户的价值。

技术领域

本发明实施例涉及电力能源技术领域，尤其涉及一种客户价值等级预测模型建立方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

目前，中国经济逐步转向数字化经济发展方向，以“大云物智移链”为代表的数字化技术将逐渐释放新的价值活力，能源电力作为保障日常民生的重要基础资源，是经济创新和文明进步的催化剂，随着电力需求增加，能源电力市场有着更大的发展潜力，而当前能源电力行业在市场上仍有被动，需主动发掘潜在市场，预测能源电力的新客户与潜在客户的价值，把握市场发展方向。

发明内容

本发明实施例提供一种客户价值等级预测模型建立方法、装置、存储介质及电子设备，能够充分利用客户关联的用电数据，构建客户价值等级预测模型，从而通过客户价值等级预测模型预测各个客户的价值等级，以挖掘电力能源的新客户与潜在客户的价值。

第一方面，本发明实施例提供了一种客户价值等级预测模型建立方法，包括：

获取客户样本集；其中，所述客户样本集中包括至少两个样本客户的关联用电数据；

确定所述客户样本集中各个样本客户的客户价值等级；

基于所述客户价值等级对所述客户样本集进行样本标记，并将样本标记后的客户样本集作为训练样本集；

基于所述训练样本集对预设机器学习模型进行训练，生成客户价值等级预测模型。

第二方面，本发明实施例还提供了一种客户价值等级预测模型建立装置，包括：

客户样本集获取模块，用于获取客户样本集；其中，所述客户样本集中包括至少两个样本客户的关联用电数据；

价值等级确定模块，用于确定所述客户样本集中各个样本客户的客户价值等级；

训练样本集生成模块，用于基于所述客户价值等级对所述客户样本集进行样本标记，并将样本标记后的客户样本集作为训练样本集；

预测模型生成模块，用于基于所述训练样本集对预设机器学习模型进行训练，生成客户价值等级预测模型。

第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例提供的客户价值等级预测模型建立方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例提供的客户价值等级预测模型建立方法。

本发明实施例提供的客户价值等级预测模型建立方案，获取客户样本集；其中，所述客户样本集中包括至少两个样本客户的关联用电数据；确定所述客户样本集中各个样本客户的客户价值等级；基于所述客户价值等级对所述客户样本集进行样本标记，并将样本标记后的客户样本集作为训练样本集；基于所述训练样本集对预设机器学习模型进行训练，生成客户价值等级预测模型。通过本发明实施例提供的技术方案，能够充分利用客户关联的用电数据，构建客户价值等级预测模型，从而通过客户价值等级预测模型预测各个客户的价值等级，以挖掘电力能源的新客户与潜在客户的价值。

附图说明