【摘 要】
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电力营销稽查是电力营销环节的主要组成部分,是电力营销风险管理的重要内容和有效途径.在当前的电力营销稽查工作中,当稽查风险点较为灵活时,需要进行人工二次分析,而人工分析耗费的人力物力较大,且存在分析结果参差不齐的问题,因此文章提出了基于机器学习开展电力营销稽查工作的新策略.该策略结合现有机器学习对分类问题的处理方法,制定了基于机器学习的稽查异常用户辨识步骤,并进行应用价值分析.后续将选取实际工作中的典型应用场景和案例进行验证,从而实现对电力营销稽查过程中的疑似问题进行精准定位,提升稽查效率.
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电力营销稽查是电力营销环节的主要组成部分,是电力营销风险管理的重要内容和有效途径.在当前的电力营销稽查工作中,当稽查风险点较为灵活时,需要进行人工二次分析,而人工分析耗费的人力物力较大,且存在分析结果参差不齐的问题,因此文章提出了基于机器学习开展电力营销稽查工作的新策略.该策略结合现有机器学习对分类问题的处理方法,制定了基于机器学习的稽查异常用户辨识步骤,并进行应用价值分析.后续将选取实际工作中的典型应用场景和案例进行验证,从而实现对电力营销稽查过程中的疑似问题进行精准定位,提升稽查效率.
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