大连理工团队构建电费敏感度模型：基于95598工单数据的比赛策略

客户画像比赛解决方案1由大连理工大学信息检索研究室参赛，该队伍由林鸿飞教授指导，费鹏为主要队员，他们的目标是利用电力用户的95598工单数据、电量电费营销数据等来构建电费敏感客户特征模型。这项比赛旨在帮助供电企业识别并精确区分电费敏感用户，以便提供个性化的用电服务。 在数据预处理阶段，团队面临的主要挑战是数据的完整性和缺失值。他们注意到在低敏感度用户中，有2815个用户在表2中没有数据，其中训练集中有1548个。经过综合评估，他们选择了表1、表2和表9这三个数据表进行特征工程，因为这些表包含关键信息如工单记录、客户通话信息和应收电费信息，对敏感用户识别具有显著影响。其他数据表由于缺失率较高或对模型影响较小，被排除在外。 具体来说，表1（95598工单信息）是核心数据，提供了所有训练集和测试集用户的基础；表2（客户通话信息记录）尽管有2.9%的缺失，但由于其包含大量用户数据，依然被纳入使用；而表9（应收电费信息表）虽然有26.4%的测试集缺失，但考虑到其与敏感度评估的相关性，也作为关键数据源。 项目总体思路是从95598工单数据入手，通过深入挖掘工单数量、通话记录等信息，寻找与电费敏感度之间的关联。可能的步骤包括数据清洗、特征提取、异常值检测、模型选择（如机器学习算法如决策树、随机森林或深度学习模型）以及模型训练和验证。他们可能会利用交叉验证确保模型的泛化能力，并通过特征重要性分析来确定哪些特征对敏感用户识别最有帮助。 在实施过程中，团队可能会遇到数据不平衡问题，即敏感度较高的用户相对较少，这可能需要采用数据增强、重采样或调整模型策略来应对。同时，他们还需要关注隐私保护，确保在处理敏感数据时遵循相应的法规和隐私标准。 这个解决方案聚焦于数据的有效利用和特征工程，以建立一个能够精准识别电费敏感客户的模型，以提升供电企业的客户服务质量和效率。