简析多维数据分析及其在电力营销决策中的应用

赵伟

摘 要：随着国家经济建设的逐渐推进，我国电力营销行业得到一定程度的发展。人们在日常的生产和生活过程中对用电体验和服务也提出了更多的要求。如何在这样的发展背景下，促进电力营销企业决策的科学推进，将多维数据分析方法应用其中，就成为行业发展过程中的重点内容。因此，本文将以多维数据分析为文章阐述的主要内容，通过对电力营销行业的发展现状进行阐述，谈谈企业多维数据分析的特点，进而给出具体应用，以供参考。

关键词：多维数据；分析；特点；电力营销决策；应用

中图分类号：TM755 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）23-0118-01

供电系统营销管理手段，是促进企业实现集约型管理的主要表现。从行业目前的发展形式来看，很多自动化系统的建立使用使电力业务逐渐向一体化方向发展，有效的提高了行业的工作效率，积累了大量的业务数据。在电力营销管理工作中，业务数据是其中的重要内容，如何在具体的工作过程中，通过一定的方法，将相关的业务数据转化为电力营销的管理数据，为营销决策做出基础奠定，促进企业管理水平的提升，就成为电力营销行业工作中的主要内容。

1 电力行业营销现状

1.1 垄断模式

从电力行业的发展情况来看，在供电模式上世界大多数国家都基本采取集发电，输电和配电为一身的垄断模式，并由国家进行垄断经营，而用电用户是相应的消费者。这样的垄断经营模式，可以在短期的运营管理中为电力工业聚集大量的周转资金，促进电力行业的长效发展，并有效避免电力设施出现重复现象，为电力行业的发展建设和推进做出了积极贡献。

1.2 竞争模式

就电力营销行业来说，它在发展的过程中遵循一定的发电竞争模式。其竞争性主要表现在相应的发电环节，对应的输电和配电过程依然采取垄断的经营模式。在电力营销行业的日常发展中，将电力市场进行开放，引入相应的发电企业，并在市场发展中由垄断企业向发电企业所生产出来的电力进行买断，然后再促进电力用户到垄断企业手中进行购买。这样的营销模式，促进了市场中的电力的供给量，能够有效促进行业的发展推进。

1.3 电力运转模式

所谓的电力运转，就是将相关的发电，输电和配电过程进行合理的分离，使每一个发电厂都能成为一个相对独立的企业，进行自主的经营管理，然后促进各个企业之间进行公平的竞争。就电力市场中的用电大户来说，他们可以实现低价购买电力，然后通过统一电网，促进电力运转过程的实现。在进行电力云状模式的经营过程中，相应的竞争市场，垄断市场和竞争市场出现同时存在的现象。

1.4 配电网开放模式

配电网开放模式，其主要也是将发电，输电和配电三个环节进行适当的分离。但是在具体的工作过程中，这三个环节都是各自相对独立的经营体系，不存在电力买卖等关系。这样的经营模式，打破了传统的电力运营管理，使得相应的电力市场形成了多种商家相互竞争的形式。增强了行业内的竞争力，进一步提高了客户满意度，使他们能够根据自身的需求对相关的发电商家进行选择。而且这样的经营模式使消费者和生产者之间形成了真正意义上的买卖格局，为电力行业的发展提供基础奠定。

2 电力营销的数据分析需求

2.1 客户分析

就电力营销管理来说，它所面对的对象是繁多的，不同地区的工作重点也是不相同的。将多维数据分析应用在电力营销工作中，需要分为多个方面进行。首先在客户方面进行分析。需要相关的电力营销企业对客户的新装，减容，暂停和销户等方面的信息需求进行掌握，并对他们的变化情况和原因进行分析。

2.2 购电分析

要想促进电力营销决策的有效出现，就应该对用户的购电需求进行分析，将企业的购电量进行掌握，对购电电价，平均电价和主要的购电电价等信息进行明确和分析，并对其变化情况进行及时的掌握，保证对用户的购电需求进行满足。

2.3 售电分析

要想保证自身企业的推进，就需要企业在进行营销分析的过程中，对相应的售电情况进行分析。需要企业对自身的竞争对手，用电容量，电压等级，用电性质等进行分析。对当前的售电信息进行了解，对其变化情况进行分析，保证企业的健康发展。

2.4 电价分析

对电价进行分析，需要从供电单位，用电性质，用电容量和电压等进行分析，对相应的等级，行业，产业和相应的优惠类别等信息进行掌握，促进企业的健康发展，为电力营销企业决策的高效做出打下坚实基础。

3 系统实现

3.1 构建多维数据模型

对多维数据模型进行构建，促进它在店里营销系统中的应用。需要将Designer工具进行应用，在Business Objects平台中进行构建。在具体的构建过程中，要将各项数据源进行连接，并在数据中将相应的二维表进行提取，也可以通过利用SQL查询语句来实现，从而将需要的业务数据进行有效的获取。根据派生表和相应原生表之间存在的相互关系，促进关联查询的建立，从而使业务数据模型得以形成。在模型的建立过程中，依据相应的建立，将依据查询的上下文进行建立，并将断层，环形和扇形等陷阱问题进行解决，促进多维分析效率的提高。与此同时，还应该将业务数据结构模型进行建立，促进企业对自身业务进行更好的了解。在具体的建立过程中，将企业机构，地点和时间等已知数据进行利用，促进多维数据模型维度的构建，将相关数据构成多维数据度量，使模型得以建立。这样的模型，有利于促进用户工作的便捷，促进数据的直观表现，促进管理水平的提升。

3.2 促进多维数据分析功能的实现

在工作开展的过程中，在将多维数据模型进行建立后，需要根据具体的分析目标，对具体的观察角度和所对应的观察对象进行确定，对数据进行分析和筛选，将重要的信息进行确立，从而促进多维数据分析工作的推进。例如：在对多维数据进行分析的过程中，可以将相关的电费结余信息通过曲线图的形式或是以列表的方式进行展现，然后管理员根据具体的截止日期，将其确定为特定的一天。这样的多维数据模型在实际的应用过程中，对有效的维和对象数据进行选取和查看，然后根据用户的具体需求和选择，对相应维度的数据进行处理。例如：相关客户的需求为维度维年月日的时间层次和相关的电费结余维，就时间层次维来说，它在多维数据的分析过程中处于最低层，是不需要进行汇总的，这就可以直接将数据进行传送，传输到相关用户所在单位的层次内。然后利用相关的超链接，可以实现对下级数据的汇总。就多维数据来说，它的分析功能是相对独立的，将其应用在电力营销系统中，可以充分发挥其作用效能。为电力营销决策做出基础奠定。

4 结语

在将多维数据分析方法应用在电力营销决策工作的过程中，需要相关工作人员根据多维数据的应用特点，结合企业的發展现状，改变传统的经营模式，严格按照相应的操作规定和方法开展分析活动，促进数据的准确性，保证为营销决策工作做到基础作用，从而促进行业的发展进步，为国家电力建设做出积极贡献。

参考文献

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