基于电力数据的商圈经济发展研究

张海岩

摘要：电力数据的分析关系着整个电力系统的调节和规划，对用电量数据的精准分析影响电网运行安全和经济安全。因此，基于电力数据的商圈经济发展分析引起了国内外学者的关注，分析电网运行的电力数据，从而降低电网系统各环节运行的成本。基于此，本篇文章对电力数据的商圈经济发展进行研究，以供参考。

关键词：电力数据;商圈;经济发展

引言

国家正全面推进“数字中国”和“信用中国”建设，促进数据开放融合和资源整合，服务经济社会发展。电力大数据具有价值密度高、实时准确性强、盖范围广等优势，如何深度挖掘电力大数据蕴含的经济价值，探索其在人工智能技术下的应用场景值得深思。在全球疫情的影响下，全球经济出现下滑的趋势，对于企业运营风险的预警显得尤为重要。国内外在电力数据的挖掘和应用上还局限于电力行业，传统的企业风险预警都是基于企业本身的财务数据，而电力数据包括用电客户档案信息、电量信息、电费信息、业扩报装信息、用电检查信息等多种维度的记录，能够很好地反映企业生产运营的真实状况，蕴含着巨大风控价值。本文旨在深度挖掘电力数据在企业风险预警层面的应用价值。具体实现方法为：首先对企业基于电力数据进行用户画像，通过电力视角对企业运行态势进行可视化呈现，宏观观测企业生产运营情况;接着，通过持续采集企业用电信息，构建风险监测量化指标体系，并结合评分卡模型，基于行业经验，设定合理的阈值对企业的运营风险得分进行加权求和，计算出企业运营风险评级标签，结合以上步骤实现了对企业运营风险的持续性监测，客观反映企业在运营生产活动中产生的异动，提前揭示企业运营风险。研究发电力数据可以展现出信用评级不同的企业在用户画像和风险评分中有较大差异，可以起到一定的风险预作用。

1数据商业运营模式研究

1.1产品运营模式

以商业模式设计为中心，深入挖掘市场对电力数据的需求。全面开展电力数据需求调研，对需求客户主体进行全面分析，合理归类，并对各类客户主体存在的实际需求进行发掘、梳理，探索强化商业模式策划与设计，开放贯通深化跨域运营，创造新的价值点，推动商业互联。整体上数据增值服务的服务模式大致可分为4类，分别是基础数据类、产品服务类、解决方案类、合作共赢（生态共建）类，运营模式关系如图1所示。

1.2盈利方式研究

盈利模式研究，主要包括盈利途径分析、经济效益评价、财务评价等3个方面。其中盈利途径分析主要分析同业已有盈利途径、可能的各类盈利途径，根据业务特点、预期业务量等，估算各类盈利途径的成本构成与收入来源;经济效益评价主要针对企业自身、产业链上下游、产业生态相关方的经济效益增值进行分析，根据全生命周期分析投入产出，估算企业自身与各利益相关方预期回报;财务评价分析是否具有持续财务生存能力，使用内部收益率、资本保值增值率、总资产增长率、现金流充裕度等进行财务指标的评价。

1.3产品定价策略

根据数据增值服务的各类服务模式，按照“成本补偿、合理收益、与市场接轨、兼顾经济效益与社会效益”的原则，以用户需求为导向，综合考虑成本投入、市场定价状况及用户承受能力等因素，同时结合数据的层次级别和潜在价值，对数据增值服务进行定价，整体遵循核心价值数据高定价、半边缘价值数据次之、边缘价值数据低定价或免费机制，进而形成初步的价格体系。根据数据增值服务的特点，经各领域专家综合论证，确定了以“市场倒退法”为主、兼顾服务成本的定价方法。

1.4商业模式研究

目前数据的商业化运营方面，存在内外部业务市场拓展不深、覆盖面较窄、创新能力不足的问题，建议充分挖掘能源全产业链的数据市场价值，持续研发产品和创新商业模式，开展租赁云、数据交易共享、政府补贴、基础资源共享等商业运营，探索适应市场的商业运营模式。

1.5市场拓展策略研究

根据前期调研结果，运用多种运营组织方式，如发布会、国网新闻稿、公众号等渠道，开展营销宣传，通过一系列运营活动，在充分树立行业认知度的基础上，将潜在重点客户转化为合约客户，实现价值变现的落地。

2商圈

商圈，是指商店以其所在地点为中心，沿着一定的方向和距离扩展，吸引顾客的辐射范围，简单地说，也就是来店顾客所居住的区域范围。无论大商场还是小商店，它们的销售总是有一定的地理范围。这个地理范围就是以商场为中心，向四周辐射至可能来店购买的消费者所居住的地点。

3商圈经济发展分析

以某省经过数据清洗后的百个重点商圈为例，对该省商圈经济发展情况进行说明。商圈经济发展分析是按照时间（年、月、日）、区域（全省、地市）、行业（零售、餐饮、居民服务、住宿、娱乐等）等不同维度，运用关联分析、比对分析等方法，构建多维应用分析场景，辅助开展商圈经济发展水平、区域发展走向等方面的分析和研判。

3.1商圈经济区域分析

各地区商圈经济的发展是不平衡的，通过商圈经济活力指数的排名可以直观反映出各地区商圈经济发展水平的高低。某省各地市商圈经济活力指数情况见表1。

从表1可以看出，A市商圈经济活力指数为92.87、全省最高，B市商圈经济活力指数为76.32、全省第二，C市为76.01、全省第三。A、B、C三市商圈整体处于领先地位，也说明这三个地市经贸发达，商圈经济展相对较好。I市商圈经济活力指数为66.55，排名最后，说明该市商圈经济发展相对落后，与A市商圈经济的发展水平相比有很大的差距。

3.2商圈经济基础分析

通过商圈的商戶数量以及商圈包含的零售、餐饮、居民服务、住宿、娱乐等行业种类可以反映商圈的经济基础情况。下面主要通过E市商圈的商户数量来分析各商圈的经济基础。其中：a商圈为538户，全市最高;b商圈次之，为336户;c商圈为155户，排第三位;然后是d商圈，为114户;排在末位的e商圈为68户。将各商圈商户的数量与商圈经济活力指数排名进行对比分析，可以看出商户数量与指数排名顺序基本是一致的，因此可以看出商圈的经济基础是商圈的经济活力的一个重要影响因素。

3.3商圈发展潜力分析

通过商圈经济活力指数的散点分布可以看出全省各商圈规模情况及发展潜力。该省商圈经济活力指数散点分布见图2。

从图2中可以看出，该省商圈中经济规模突出的商圈相对较少，用电量处于中、下规模的商圈依然占有较大的比例。其中，a商圈的经济规模和商圈经济结构发展最好，a、b两市商圈整体趋势处于领先地位。

结束语

综上所述，本文基于电力数据的商圈经济发展进行分析。目前研究存在的问题在于电力数据尚处于轻度挖掘的状况，基于商圈经验打分可能过于主观，电力数据的深度价值还有待挖掘，后续可以对电力数据与其他行业的数据进行融合，构建标签体系，利用监督学习进行深度挖掘。

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