基于DM的供电企业经济活动分析系统的设计

缪四锋

(江苏省电力公司如东县供电公司，江苏　南通　226400)

基于DM的供电企业经济活动分析系统的设计

缪四锋

(江苏省电力公司如东县供电公司，江苏南通226400)

摘要：本文通过在现实中总结经验，以提高企业经济发展为目标，将数据挖掘技术充分利用于企业管理之中。将有关领导的要求和从事经济分析活动的技术人员的建议有机的结合在一起。满足企业需求的应用软件将利用特定的数据挖掘技术和软件平台来编写，以此来促使供电系统信息化管理迈入一个新的阶段，实现不同环境下的转换。本篇论文根据国内外数据挖掘的有关情况和深入的分析，可以判断在实际中的软件设计和经济管理，数据挖掘技术可以使经济活动分析模型据有一定的实用价值，也使软件设计据有推广性。

关键词：数据挖掘；供电企业；经济活动

1.引言

数据挖掘作为一种新型的收集加工数据手段，在企业发展进程中是十分重要的。虽然数据挖掘手段尚未成熟，处在探索阶段，但是在不久的以后，数据挖掘将作为主要的收集加工信息的手段，融入我们的生活。

2.DM的概述

数据挖掘是在大量的商业务数据中提取有用的信息，经过精密的分析之后，将其转化成其他模型，以此来实现数据的意义。通过数据挖掘之后的数据的实际商业价值将远远超过普通数据，同时也更具有说服力和真实性。

一言而总之，数据挖掘就是原本存在的信息加工处理转换成可利用的信息。其实在很久以前，数据挖掘就已经被许多科学家青睐，不可否认，数据挖掘对于科学研究来说是一种既方便又可靠的研究手段。但数据挖掘需要对数字的敏感性，在许多信息中提取有用的信息也需要具有高超的计算能力。在当时社会科技并不发达的社会，由于计算的困难，使得数据挖掘本身的价值并不能完全发挥出来，可以说大部分的价值还在开发之中。如今，商业一直处于一种主导的地位，科学也在不断进步，计算问题不再是制约数据挖掘发展的一种因素了。在商业运作中，决策是通过数据分析之后，才能在实际运用中使用，而一个决策往往能左右一家企业的命运。因此一个必须要考虑的问题摆在企业的面前，在如今这个信息全球化的时代，数据的收集来源于各个方面，数据的复杂程度也在与日俱增，提取有利于商业发展的数据显得尤为重要。而数据挖掘正是通过严密的分析，精确计算之后，提取其中有参考价值信息[1]。数据就像一张白纸，在经过笔的镌刻之后才能变成一幅丰富多彩的图画。而数据挖掘就是将数据进行雕琢之后，将数据最美的一面展现给我们。而数据挖掘正是由于其可信赖而受到追捧。

数据挖掘不仅仅是简单的对信息进行提取，它还可以对信息进行加工。经过处理后的信息，还原成它本来的面目，使人能更清晰的看到它的变化。它依据需要将信息打磨成我们所需要的模样。信息是各种各样的，如何在各种各样的信息中找到有用的信息，必须要有一双慧眼和敏锐的观察能力，数据挖掘就是一双帮助识别信息的慧眼。

直接挖掘是将所有有用的数据利用起来建立一个屏障，将那些不符合要求的数据排除，以此来达到对数据的一种归纳，是数据具有特定名称。间接挖掘是先确定一个要求，然后根据要求将数据进行分类，分类之后的数据将依据要求被选择，让进入的所有数据都是属于同一类别。尽管直接挖掘和间接挖掘方法看起来有不同之处，但是其本质都是通过让数据更真实来达到目的的。综上所述，数据挖掘在商业中可以认为是依照企业目前的发展趋势和在企业发展中的实际情况为依据来做出更合理的企业规划。

3.DM技术应用于供电企业经济活动分析系统的意义

3.1 数字挖掘技术有利于提升供电企业的分析报告的准确性

在社会发展的今天，电力作为社会的主要生产能源，电力企业更需要飞速发展才能跟上社会发展的脚步。数据挖掘技术在供电企业的改革，发展，应用等方面势在必行。电力在实际生活中的地位居高不下，对电力的需求量也在与日俱增，供电企业经济活动分析也越来越复杂。原有的分析系统不能适应如今的社会发展，数据挖掘的出现显得尤为重要。数据挖掘通过将信息的转化处理，使得供电企业工作更为简单快捷，稳固企业的自身发展。

供电企业经济活动分析具有一定的模式和结构，一般，在月度分析中可以清楚的看到整个月的改变，总季度是对一个季节业绩的分析，年度分析是至关重要也是十分[2]。月度分析主要是根据每月的实际情况，实际电使用情况，逐个点介绍，凸显实际生活中的不定项因素。同时根据某些因素对下个月的工作做出调整。季度分析是对一个阶段的工作进行总结，综合考虑各种因素，迅速调整工作状态。而年度分析就较为复杂，需要考虑季度分析结果，对月度分析结果中的特别因素作为专项突破，并且确定下一年的工作目标和工作改进。对于供电企业，它们一年所记录的数据是非常复杂的，要从中提取有用的数据，其困难程度是不容小觑的。而分析是需要反应迅速敏捷的，利用人力计算是一种浪费，同时对人才也是一种耽误。那么如何解决这种人才浪费呢？或许有人说可以利用软件解决问题。目前，很多软件都是尚未成熟的，它的计算具有一定的局限性。随着对电力越来越多的需求量，那些简单的软件不能满足供电企业对庞大的数据进行处理。一个企业要想发展迅速，提高自己的竞争力，就必须保证分析报告的准确性和时效性。此时，企业就需要一个成熟的经济活动系统来作为分析报告的强大后盾。而数据挖掘技术对构建一个经济活动系统无疑是十分重要的。

3.2 数字挖掘技术能有效地避免信息浪费

当然许多供电企业也拥有自己的经济活动分析系统，但其存在许多劣势。比如对数据的分析方法并不那么完善，甚至是十分单一的，大多数是利用比较的方法得出结论。同时分析模式不能跟上时代的发展，在经济活动分析中大部分模式以量本利为主，这种分析模式使得供电企业并不能客观的找到自己的短处，不能提高企业的质量，制约了企业的发展。还有在经济分析活动中只有部门经济活动分析，部门经济活动分析只是整体中的一部分，并不能起到很好的引导作用，而加入专题分析就可以使得整体分析更具有突破性，提高工作效率。专题分析正是目前的经济分析系统所缺少的。在分析数据的过程中，图表等工具有时可以更加生动形象的突出问题，但目前的紧急活动系统只有单纯的文本输出，整体比较单一，并不能满足如今的需求。在分析数据的过程中，不能只注重于个体，或者说只着眼于整体，更重要的是整体与个体之间的联系。在把握全局的条件下同时不忘个体，在调整整体的过程中也对个体进行改变。这种分析方法才是比较全面的。在陈旧的经济活动分析系统不能满足如今的需求的状态下，一个新的经济活动系统的出现必将为供电企业带来全新的面貌。

在这个信息不断扩散，信息不断更新的时代，大量的信息冲击着整个时代。面对铺天盖地的各种信息，如何从中提取有用的信息，并加以利用，是我们每个人都将面临的问题。对于一个企业来说，信息是至关重要的，相对于那些所谓的经验，数据无疑是更具有说服力的。有用的数据对于企业来说是一份宝藏，相反，那些无用的数据对于企业来说可能就是一份垃圾。如果一个企业不能发现垃圾中的宝藏，最终可能会在时代的冲击下变成一个垃圾场。只有充分利用数据中的有用信息，并根据信息做出相应的决策才能不被社会所淘汰。

3.3 数据挖掘有利于供电企业找准自己的位置

在目前的发展中，数据库逐渐成为企业收集信息的主要手段。不可置否数据库作为一种收集信息的手段是完全可以的。但是收集信息之后如何处理，如何去其糟粕取其精华，才是最重要的。数据库中包含大量信息，但由于缺乏数据挖掘，导致出现信息虽多，但却不能加以利用，这无疑是一种资源浪费[3]。数据挖掘就是通过分析处理之后，在无数的信息中找到其中最有用的信息。当然，数据挖掘并不是简单的检索信息的工具，而是将面向实际应用软件中必不可少的部分，它包括人工智能，数理统计，数据库，可视化等多种学科。通过严密的分析，精确的计算之后所获得的信息，无疑是具有价值的。在未来的发展中，数据挖掘还将利用个体与整体之前的联系将对企业的发展做出大胆而又切换实际的推算。

将数据挖掘技术与供电企业经济活动分析系统有机的结合起来，对企业来说，必将对其企业产生巨大影响。在不久的将来，一定可以看到这样的结果。

4.在企业经济管理系统中DM的应用

4.1 数字挖掘技术选择的条件

4.2 数据挖掘的预处理

使数据没有具体的标准为提纲，使数据与其他的数据没有可比性，经过数据挖掘后的数据明显具有优越性，数据的类型更加清晰明朗。同时数据是经过无数次运算提炼出来的，准确性自然是略高一筹，几乎可以算是零误差。上述几种方法，各有利弊，需要我们根据需要权衡各方的利弊，才能更好的做出判断。最大值和最小值法只能看到峰值和谷值，平均值法只能分析大概的情况，却不能对特例做出分析解释。

供电经济活动是包括一元数据整理，数据预处理，系统分析(子系统划分，数据流程图，数据范式与数据字典)。同时供电经济活动包括经济，经济又分为技术经济方法和经济指标。此时元数据的预处理显得至关重要，指标体系一般会由于各种不定性因素而有所改变，测量的标准，优劣的比较等等都会造成或多或少的误差，这也会对评价对象造成误差，因此一个具体而又合理化的标准才能保证数据的统一性。在预处理之前，必须对研究对象做出一个合理的分析，同时也是为接下来的数据流程分析埋下伏笔，将整合后的信息通过输出系统传递给企业，企业依照压缩后的信息，调整经营模式和运营状态。

4.3 数据挖掘技术的数据处理

数据库的建立主要体现在输入方式，用户界面，输入文本等。数据挖掘技术是以数据库为搜索库，对数据库中的信息进行加工处理。加工之后，数字挖掘技术以其独特的方式，进行深入分析，对接下来的结果进行预测。

数据挖掘是根据企业需要，挖掘出有用的信息来发现自己的企业是否存在问题，同时也需要在主要问题上有自己的主见[5]。数据是一份非常真实而又没有活力的东西，要想让数据说话，不仅仅是需要数据挖掘技术，更需要别具一格的眼光，需要用谨慎的思维方式去思考数据分析数据，才能看清数据的真实面目，才能依据数据做出正确的判断。

5.结语

社会在不断发展，科技在不断进步，用高超的技术手段来解放人类双手的进程，也在不断深入。本篇论文通过对DM的深入浅出的分析让我们更加了解DM的基本含义，DM对供电企业经济活动分析系统的贡献，最后概括了DM主要运用于供电经济活动的有关方面。

参考文献：

[1] 左晓维.基于.NET的电力企业经济活动分析系统的开发[D].复旦大学，2011.

[2] 马德国.数据挖掘在电力需求预测中的应用研究[D].河北工业大学，2013.

[3] 刘海峰.智能电网框架下晋城供电分公司经济活动分析方案研究[D].华北电力大学(北京)，2011.

[4] 彭辉.某企业的电力营销风险管理系统设计与实现[D].电子科技大学，2013.

[5] 赵逢秋.供电公司营销数据挖掘及信息系统建设研究[D].华北电力大学，2014.