用数据说话：迎接电力营销服务的大数据时代-JobPlus

[书籍] 用数据说话：迎接电力营销服务的大数据时代

作者: 江克宜，薛冰等

出版社: 中国电力出版社

简介: 大数据：改变正山雨欲来蓄势待发在您阅读这本书之前，让我们先做这样一个小测试！请先思考这个问题：到电力营业厅办理缴费业务的客户最多来自哪里？请花一分钟时间来思考，如果已经锁定了自己的答案，请您开始阅读本书的内容。电力营业厅与电信、银行、邮政等营业厅性质十分相似，都是为了满足客户的业务需求。但是，经过仔细对比分析却又发现，电力营业厅与其他营业厅又不尽相同。假设您需要存缴电话费，是会选择去电信营业厅窗口办理缴费业务，还是选择购买电话卡、网上充值等方式呢？需要小额存取款时，您是会选择去银行窗口排长队办理，还是会选择ATM机自助存取款呢？仔细罗列下来，电力企业也提供了多种电费缴纳方式，例如银行托收、电费卡充值、易办事自助终端、网上缴费（支付宝、网页等）、电话缴纳、银行柜台等。那为何常常有客户仍选择排长队在营业厅窗口缴纳电费呢？本书对某供电企业辖区内营业厅办理缴费业务的381,736条客流数据进行了分析，绘制成气泡式数据图如图0-1所示。气泡式数据图是一种常见的数据地图，它是在地图上相应位置显示相应的气泡，以气泡的大小代表各区域指标值的大小。该图中通过气泡的大小来代表该区域在营业厅办理缴费业务的客流量。数据分析结果出乎我们的意料。在传统观念里，到营业厅办理缴费业务的客户大多来自人口流动快的城中村，事实上，根据图0－1中看出，到营业厅办理缴费业务的客户主要集中在片区E和片区F两个区域，而该供电企业辖区内共设立了两个营业厅，正属于片区E和片区F。通过对这两个区域的客流作进一步分析，发现这两个区域前往营业厅办理缴费业务的客户都集中分布在营业网点的周围。用分档填色型势力地图分析片区F营业厅、片区E营业厅缴费业务量分布，将各区域按数值分为几个层级填充不同的颜色，如图0-2、图0-3所示，图中五角星标注处为营业厅位置。图0－2和图0－3中由浅到深的颜色表示该区域到营业厅办理缴费业务的客流量分布由少至多。与缴费业务相比，营业厅过户业务办理客流量呈现出了截然不同的信息，所有的过户业务客流量均匀分布在各个区域，见图0-4。由此可以看出，排除停电催费模式（停电催费的模式下，前往营业厅办理缴费业务的客流量分布与各区域欠费情况呈现正相关关系）的影响，前往营业厅办理缴费业务对客户而言并非刚性需求。我们大胆地设想，能否在正确的引导下，以自助终端、销售电费卡等方式取代电力营业厅收费业务窗口？该供电企业根据数据分析结果大胆尝试关闭部分营业厅后，对第三方客户满意度的指标并未造成负面影响。他们的决策是建立在大数据的基础之上的。这是当今社会所独有的一种新型能力：通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。这样的技术理念和数据储备，对于供电企业乃至整个社会的发展而言，将成为一种更好的辅助决策工具。随着互联网技术及信息技术的飞速发展，在web2.0的时代，人们从信息的被动接受者变成了主动创造者。全球每秒钟发送290万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息地读5.5年…… 每天会有2.88万个小时的视频上传到Youtube，足够一个人昼夜不息的观看3.3年…… Twitter上每天发布5000万条消息，假设10秒钟浏览一条信息，这些消息足够一个人昼夜不息地浏览16年…… 每天亚马逊上将产生630万笔订单…… 每个网民在Facebook上要花费7千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.63EB…… Google上每天需要处理24PB的数据…… 根据美国互联网数据中心（IDC）检测，人类产生的数据量正在呈指数级增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020年之前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。我们的国家，我们的社会，我们的企业，已经从包含数据的时代迈进了被数据包含的时代。这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理的范围。事实上，在某些方面，我们依然没有完全意识到自己拥有了能够收集和处理更大规模数据的能力，而是习惯于在制定制度、处理过程和激励机制中尽可能地减少数据的使用。大多还是遵循着传统的方式，通过尽可能少的样本数据获取预期（即提前设定好并带有主观意识）的信息，通过多次筛选多方验证以获取我们认为最精确的数据，通过人工选择一个关联物或者一小部分相似数据来逐一分析事件产生的原因。如今，计算和制表不再像过去一样困难。感应器、手机导航、网站使用收集了大量数据，而计算机可以轻易地对数据进行处理，我们进入大数据时代。那么，为什么是大数据而不是数据？什么是大数据？它从何而来？大数据有何不同？大数据又有什么特征呢？关于大数据的含义，目前主要有如下几种： “增长如此之快，以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭，困难存在于数据的获取、存储、搜索、共享、分析和可视化等方面。” ——维基百科 “任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。” ——约翰?罗瑟亚马逊大数据科学家 “大数据=海量数据+复杂类型的数据。” ——但彬 Informatica中国区首席产品顾问

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