基于自然语言处理技术的电力客户投诉工单文本挖掘分析

本文主要结合浙江湖州电力业务需求,旨在打破客户对用电诉求存在的盲区,从而提高对用户用电需求的管理程度,实现热点投诉业务工单的原因挖掘。为了更好的深入挖掘投诉工单背后所蕴含的信息,研究基于自然语言处理技术出发,对电力客户投诉工单进行深入文本挖掘,利用隐马尔可夫模型等分词技术分析投诉工单中的受理内容,进行词频统计,通过TF-IDF算法计算关键词重要性权重值,提取权重值大的关键词频作为客户投诉文本挖掘的最终结果,并运用词云分析技术进行分析结果可视化展示;通过文本分类分析,构建文本分类器模型,实现对"热点词频"在不同业务中的分布情况的研究,并根据结果开展相应改进措施。把控住当下电力客户投诉的主要问题,针对性的为不同类型的电力客户提供差异化的服务策略,从而提高客户满意度和忠诚度。专题的推广应用,能够很好的提升客服部门的工作效率,落在实处的为客户解决难题。     

基于自然语言处理技术的电力客户投诉工单文本挖掘分析

本文主要从自然语言处理技术出发,对电力客户投诉工单进行深入文本挖掘,利用分词技术分析投诉工单中的受理内容,并进行词频统计,运用词云分析技术进行分析结果可视化展示,把控住当下电力客户投诉的主要问题,针对性的为不同类型的电力客户提供差异化的服务策略,从而提高客户满意度和忠诚度。     

基于自然语言处理技术的电力客户投诉工单文本挖掘分析

本文主要结合浙江湖州电力业务需求,旨在打破客户对用电诉求存在的盲区,从而提高对用户用电需求的管理程度,实现热点投诉业务工单的原因挖掘。为了更好的深入挖掘投诉工单背后所蕴含的信息,研究基于自然语言处理技术出发,对电力客户投诉工单进行深入文本挖掘,利用隐马尔可夫模型等分词技术分析投诉工单中的受理内容,进行词频统计,通过TF-IDF算法计算关键词重要性权重值,提取权重值大的关键词频作为客户投诉文本挖掘的最终结果,并运用词云分析技术进行分析结果可视化展示;通过文本分类分析,构建文本分类器模型,实现对 “热点词频”在不同业务中的分布情况的研究,并根据结果开展相应改进措施。把控住当下电力客户投诉的主要问题,针对性的为不同类型的电力客户提供差异化的服务策略,从而提高客户满意度和忠诚度。专题的推广应用,能够很好的提升客服部门的工作效率,落在实处的为客户解决难题。     

分布式光伏不同并网方式下的用户侧功率因数分析

为研究分布式光伏电源接入电网后对用户功率因数的影响,结合实际工程情况甄选典型案例,基于用电信息采集系统分析了不同并网方式下用户功率因数的情况,指出当前功率因数电费调整办法未能考虑分布式光伏接入的影响,并从光伏并网容量、接入点选择和并网方式3个方面提出功率因数优化方案。