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稽查问题多维定位模式

作者:张文冰 杨悦群

  摘 要:随着国民经济的快速发展,科技水平的日益提升,国家审计署、国家电力监管机构等对电力业务的执行提出了更严厉的要求,同时客户对服务品质的要求越来越高。随着时代的日新月异,电力相关部门也紧跟着快速的发展,如今的电力营销方式渐渐趋向多元化,但是随着业务信息化进程不断推进,数据量不断增大,导致稽查难度越来越高。稽查工作是营销工作的重要组成部分。目前在稽查工作中稽查问题的定位是割裂的,单个问题进行分析,无法一览样本的全貌,导致问题分析不全面不到位,不深入,从而无法精准定位到问题的根源。采用知识图谱的稽查问题多维定位,将一个样本通过环形散发以及链式结构进行问题定位展示,实现样本问题的可视化精准定位。

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  关键词:稽查问题;多维;精准定位
  中图分类号:F274 文献标志码:A 文章编号:2095-2945(2019)03-0069-02
  Abstract: With the rapid development of the national economy and the increasing level of science and technology, the National Audit Office and the State Electricity Regulatory Authority have put forward more stringent requirements for the implementation of the power business, and customers have higher and higher requirements for the quality of service. With the rapid development of the times, the power related departments are also following the rapid development. Nowadays, the power marketing methods gradually tend to be diversified, but with the process of business informatization, the amount of data continues to increase, which makes auditing more and more difficult. Audit work is an important part of marketing work. At present in the audit work, the inspection question localization is split, the analysis carried on the single question is unable to list the sample the complete picture, which makes the question analysis not complete or thorough, thereby cannot precisely position the cause of the question. Multidimensional positioning of audit problems based on knowledge graph is adopted, and a sample is displayed through circular distribution and chain structure, so as to realize the visualization and accurate positioning of sample problems.
  Keywords: audit problems; multidimensional; accurate positioning
  1 概述
  隨着营销稽查中心稽查工作纵深开展以及逐年的创新,对营销稽查中心提出了更高的工作要求,而目前稽查工作主要是依靠省公司的营销系统在线稽查模块基于省公司142条稽查规则对营销全业务域数据进行稽查。目前每条稽查规则对应的问题都是割裂的,单个问题进行分析,无法一览样本的全貌,导致问题分析不全面不到位,不深入,从而无法精准定位到问题的根源。因此通过构建稽查知识图谱来进行稽查问题多维定位,稽查知识图谱类似于棋谱,通过总结历年的稽查结果及经验,系统性地梳理智能稽查规则,形成智能稽查规则体系。随着稽查规则中积累的“棋谱”的增多,智能稽查解决业务问题的能力越来越精准。

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  1 概述
  隨着营销稽查中心稽查工作纵深开展以及逐年的创新,对营销稽查中心提出了更高的工作要求,而目前稽查工作主要是依靠省公司的营销系统在线稽查模块基于省公司142条稽查规则对营销全业务域数据进行稽查。目前每条稽查规则对应的问题都是割裂的,单个问题进行分析,无法一览样本的全貌,导致问题分析不全面不到位,不深入,从而无法精准定位到问题的根源。因此通过构建稽查知识图谱来进行稽查问题多维定位,稽查知识图谱类似于棋谱,通过总结历年的稽查结果及经验,系统性地梳理智能稽查规则,形成智能稽查规则体系。随着稽查规则中积累的“棋谱”的增多,智能稽查解决业务问题的能力越来越精准。
  2 构建稽查知识图谱
  目前在营销稽查过程中,每条稽查规则对应的问题都是割裂的,单个问题进行分析,无法一览样本的全貌,导致问题分析不全面不到位,不深入,从而无法精准定位到问题的根源。通过对规则的特征提取,判断规则间的相关性,再通过将相关性高的稽查规则进行分类组合,形成知识图谱。如将业扩超时相关的稽查规则和电费差错相关的稽查规则进行组合,形成客户满意度知识图谱;将业扩报装相关的稽查规则与客户档案相关的稽查规则进行组合和细化,形成客户档案知识图谱。

稽查问题多维定位模式相关参考属性评定
有关论文范文主题研究:关于多维定位的论文答辩大学生适用:2500字自考毕业论文
相关参考文献下载数量:52写作解决问题:毕业论文怎么写
毕业论文开题报告:标准论文格式、论文前言职称论文适用:技师论文、中级职称
所属大学生专业类别:定位模式的论文题目推荐度:免费模式问题题目

  首先对现有的规则进行特征提取,主要针对规则对应的问题类型,影响的程度,发生的频率和样本的数据源等特征。将原始特征转换成一组具有明显物理意义或者统计意义的特征数据。使用PCA即主成分分析,PCA是一种较为常用的降维技术,PCA的思想是将维特征映射到维上,这维是全新的正交特征。这维特征称为主元,是重新构造出来的维特征。分析步骤:(1)去平均值,即每一位特征减去各自的平均值;(2)计算协方差矩阵;
  (3)计算协方差矩阵的特征值和特征向量;

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