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摘 要：近年来，信息技术的发展规模不断扩大，大数据方面的研究也有了长足的进展。本文首先介绍了标签画像技术的特点，并根据这种技术的内容，探讨了使用方法以及应用场景，希望能够为相关的工作提供借鉴和参考。
关键词：电力；大数据；标签画像；定位
中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1004-7344（2018）33-0045-02
引 言
虽然电力部门的信息化程度不断加深，但是在应用大数据方面还存在诸多问题。比如数据信息地累积导致系统运行不畅，同时数字信息对于人员的水平和素质提出了更高的要求，这些都成为阻碍电力行业发展的瓶颈。
1 标签画像技术的相关特点
标签是根据固定的规则，对一个状态进行定性的描述，这和以往的数值定义有着根本的区别，它对特征进行高度地提炼和浓缩，并通过形象表达的方式，成为了用户画像的基础。标签具有鲜明的特点，人们能够根据语义直接理解标签所包含的内容，而且一个标签只对应一个含义，同时方便机器进行提取和分析。而用户画像指的是，参照用户的社会地位、生活情况以及消费习惯等信息建立的模型，这种模型相当于为用户贴上了标签，其用途主要有市场营销、评估产品以及提升服务等。但是如何完成标签的定义，是标签画像技术的难点。由于标签的关键在于把握用户的触点，也就是说，用户触点的内容是标签信息的主要组成部分，但是因为每个人的需求不同，感兴趣的地方也纷繁复杂，所以如何找到合适的词汇进行表述，一直是标签定义需要解决的问题。同时概括程度的深浅和宽窄，也要与用户的需求相吻合，而且不同标签之间的优先级需要根据所占权重进行衡量，有些时候可能会出现重复或者交叉。
2 标签画像技术的大致内容
2.1 形成思路
基于电力大数据的标签画像技术的思路主要是，将系统的数据进行分析，变成生活中常见的语言，也就是将抽象的数据变成形象的事物，使得整个信息产生和流通的环节变得透明，从而使得电力大数据在生产和实践中发挥应有的作用。经过对用户和设备进行画像，可以对这些对象包含的信息进行整合，并且集中进行展示，从而避免了信息的碎片化带来的不利影响，方便对系统进行全面的了解。一般而言，标签画像主要有三种：个体画像、群体画像以及整体画像，标签画像技术如图1所示。
2.2 具体定位
电力行业信息化发展的必由之路是标签画像的准确定位，只有将电力大数据进行系统的解释，借助日常语言，集中克服大数据应用中的困难，从而加快信息系统和用户之间的融合。要想做好定位，需要完善大数据平台的相关建设，只有这样，才能够保证画像的准确与全面。企业通过标签画像，能够完整简洁地展现业务的内容和流程，同时信息系统的优化能够丰富采样的种类，使得结果更接近实际情况，而且大数据平台为数据的分析和预测提供了实现的可能[1]。
2.3 基本框架
标签画像技术的基本框架是数据源、定义和展示三部分，其中数据源主要指的是电力系统的数据以及分析结果，而定义指的是标签的管理以及定义库，通过固定的规则对标签进行画像，之后进行共享。在对标签进行定义时，可以从聚类和分类的角度考虑，并结合数据特征，制定相应的定义规则。
3 标签画像技术的基本方法
3.1 规范操作流程
通过规范操作流程，能够很好地解决标签定义困难的问题。①着重分析业务人员、客户以及系统之间存在的冲突和矛盾，梳理出哪些是由于系统功能引起的障碍，哪些是由于数据原因产生的困扰，并融入具体的场景，形成需求。②组织专家对客户的标签进行评审工作，争取将客户标签的语言变得简明扼要和通俗易懂，并及时对标签的效果进行测试和验证。③收集设计的结果以及具体的反馈意见，结合实际情况对标签进行审批，确定使用范围，之后纳入标签库。④需要对标签的效果进行追踪，不断调整和优化，争取发挥标签最大的效益。另外，也需要与时俱进，对于过时的标签要及时删除，也要不断添加新的标签[2]。
3.2 完善业务分类
一般而言，定义好的通用标签都存储在标签规则库内，随时能够根据具体的规则进行定义。对业务对象进行分类，其意义和作用在于将管理中相近的对象进行标签画像处理，之后完成对这一类对象的描述，方便后期决策。举个简单的例子，电力行业的业务对象分为社会用电、居民用电、企业用电以及工商业用电等。对于居民用电，又可以细分为缴费的模式、用电量的多少等。不同类型的画像都需要才能够规则库中选出特定的规则，从而形成标签体系。
3.3 丰富处理办法
标签生成的方法主要有以下几方面：①对于客户的名称，一般没有进行分类的必要，其主要作用也只是为了区分不同个体，但是并不能代表特有的性质，所以直接使用，不需要定义。②对于男女或者是机械设备，本身具有固定的属性，并且特征明显，同时不可分割，所以就不需要再进行定义。③如果对象产生的原因有很大区别，则需要进行分析，可以进行数据的挖掘，明确原因的关系，根据程度和内容的不同做好分类，同时合理分配权重。④比如年龄的问题，那么就需要根据具体的业务需求，进行边界的划分，用离散的思想解决问题。⑤对于一些连续的或者是有规律的数值和曲线，可以根据变化情况，做好标签定义[3]。
3.4 进行数据挖掘
在对客户进行分类时，可以按号入座，根据现有的标签进行分类，增大标签的覆盖范围。对于不是十分明确的属性，需要使用聚类算法进行分析和挖掘，确保标签的准确。另外，对于一些关联性比较强的基础标签，要深度挖掘，找到潜在的客户标签，实现标签升级，典型的标签画像数据挖掘如图2所示。
3.5 展示管理畫像
标签画像涵盖的内容很多，数据种类也比较多样，所以需要根据每一个标签生成的结果，围绕权重展开计算，合理生成画像，并且根据不同的需要进行适当的调整。至于画像的存储和共享，其格式涉及图像处理技术，而在其他系统和终端共享，需要提高快捷的访问链接。 4 标签画像技术的主要应用
4.1 创新应用模式
标签画像能够完成业务数据的归纳和描述，保证业务人员进行交流和沟通，同时将生产数据转换为日常使用的语言，能够方便业务人员理解和接受相应的对策，而且通俗和标准的语言在不同群体和客户之间能够灵活地运用，不会产生歧义。以往很多业务人员在工作中不适应信息化的处理模式，通过转换语言，能够帮助业务人员顺利完成工作。
4.2 实现随机访问
通过标签画像技术，企业使用数据的模式有了重大变化，以往都是直接查询，而如今可以实现随机的搜索和访问。标签画像技术大力应用之后，企业的所有信息就变成了文字报告，而且用户在搜索时，可以举一反三，将信息形成一个整体，可以由点到面进行引申和拓展。而且数字并无区别，只是语境起着重要的作用，所以使用语言直接表达逻辑思维，能够明确其中的含义。标签画像技術能够省去很多繁琐的步骤，不再需要逐层逐页地寻找菜单，极大地节省了成本。尤其是标签画像技术还在不断优化和升级，能够反映管理的问题和不足，从而进行必要的调整[4]。
4.3 优化服务体系
标签画像技术能够对不同的业务对象进行科学和准确的描述，这样能够不断完善业务的进展情况，而且根据业务的变化，可以实时进行改进。用户搜索一个点的时候，可以发现整个业务的进展，这样完整的框架能够保证知识的统一。而且基于电力大数据的标签画像技术能够做到监控客户的动态，保证服务的准确和到位，并给可以针对性地进行服务。比如通过对电量的使用情况进行监控和分析，了解用户的用电习惯，从而更好地认识用户需求，这样不仅能够优化服务，还能为电力企业做出决策提供科学的依据。虽然电力用户数量很多，不易分析，但是通过标签画像技术，能够形成直观的印象，这样极大地提高了服务效率。
5 结 论
综上所述，信息技术提高了企业的生产和管理的效率，而大数据的应用更是为企业的发展提供了强大的动力。通过分析电力大数据的标签画像技术，能够找到电力行业发展的方向，并且优化工作内容，为人们的日常生活提高方便。
参考文献
[1]王庭婷，杨 成，周 滨.客户标签及员工画像应用对供电服务管控的成效与展望[J].大众用电，2017，32（06）：16～17.
[2]杜 伟，蒋 鹏，王文浩，林 敏，陆晓峰，崔竹叶.基于变压器大数据画像技术与应用研究[J].电力大数据，2017，20（08）：10～14.
[3]裘华东，涂 莹，丁 麒.基于标签库系统的电力企业客户画像构建与信用评估及电费风险防控应用[J].电信科学，2017，33（S1）：206～213.
[4]赵永柱，马霁讴，张可心.基于电力资产全寿命周期的标签画像技术研究[J].电网与清洁能源，2018，34（01）：51～58.
收稿日期：2018-10-8
作者简介：李永健（1988-），男，工程师，本科，主要从事电力信息化运维工作。
关键词：电力；大数据；标签画像；定位
中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1004-7344（2018）33-0045-02
引 言
虽然电力部门的信息化程度不断加深，但是在应用大数据方面还存在诸多问题。比如数据信息地累积导致系统运行不畅，同时数字信息对于人员的水平和素质提出了更高的要求，这些都成为阻碍电力行业发展的瓶颈。
1 标签画像技术的相关特点
标签是根据固定的规则，对一个状态进行定性的描述，这和以往的数值定义有着根本的区别，它对特征进行高度地提炼和浓缩，并通过形象表达的方式，成为了用户画像的基础。标签具有鲜明的特点，人们能够根据语义直接理解标签所包含的内容，而且一个标签只对应一个含义，同时方便机器进行提取和分析。而用户画像指的是，参照用户的社会地位、生活情况以及消费习惯等信息建立的模型，这种模型相当于为用户贴上了标签，其用途主要有市场营销、评估产品以及提升服务等。但是如何完成标签的定义，是标签画像技术的难点。由于标签的关键在于把握用户的触点，也就是说，用户触点的内容是标签信息的主要组成部分，但是因为每个人的需求不同，感兴趣的地方也纷繁复杂，所以如何找到合适的词汇进行表述，一直是标签定义需要解决的问题。同时概括程度的深浅和宽窄，也要与用户的需求相吻合，而且不同标签之间的优先级需要根据所占权重进行衡量，有些时候可能会出现重复或者交叉。
2 标签画像技术的大致内容
2.1 形成思路
基于电力大数据的标签画像技术的思路主要是，将系统的数据进行分析，变成生活中常见的语言，也就是将抽象的数据变成形象的事物，使得整个信息产生和流通的环节变得透明，从而使得电力大数据在生产和实践中发挥应有的作用。经过对用户和设备进行画像，可以对这些对象包含的信息进行整合，并且集中进行展示，从而避免了信息的碎片化带来的不利影响，方便对系统进行全面的了解。一般而言，标签画像主要有三种：个体画像、群体画像以及整体画像，标签画像技术如图1所示。
2.2 具体定位
电力行业信息化发展的必由之路是标签画像的准确定位，只有将电力大数据进行系统的解释，借助日常语言，集中克服大数据应用中的困难，从而加快信息系统和用户之间的融合。要想做好定位，需要完善大数据平台的相关建设，只有这样，才能够保证画像的准确与全面。企业通过标签画像，能够完整简洁地展现业务的内容和流程，同时信息系统的优化能够丰富采样的种类，使得结果更接近实际情况，而且大数据平台为数据的分析和预测提供了实现的可能[1]。
2.3 基本框架
标签画像技术的基本框架是数据源、定义和展示三部分，其中数据源主要指的是电力系统的数据以及分析结果，而定义指的是标签的管理以及定义库，通过固定的规则对标签进行画像，之后进行共享。在对标签进行定义时，可以从聚类和分类的角度考虑，并结合数据特征，制定相应的定义规则。
3 标签画像技术的基本方法
3.1 规范操作流程
通过规范操作流程，能够很好地解决标签定义困难的问题。①着重分析业务人员、客户以及系统之间存在的冲突和矛盾，梳理出哪些是由于系统功能引起的障碍，哪些是由于数据原因产生的困扰，并融入具体的场景，形成需求。②组织专家对客户的标签进行评审工作，争取将客户标签的语言变得简明扼要和通俗易懂，并及时对标签的效果进行测试和验证。③收集设计的结果以及具体的反馈意见，结合实际情况对标签进行审批，确定使用范围，之后纳入标签库。④需要对标签的效果进行追踪，不断调整和优化，争取发挥标签最大的效益。另外，也需要与时俱进，对于过时的标签要及时删除，也要不断添加新的标签[2]。
3.2 完善业务分类
一般而言，定义好的通用标签都存储在标签规则库内，随时能够根据具体的规则进行定义。对业务对象进行分类，其意义和作用在于将管理中相近的对象进行标签画像处理，之后完成对这一类对象的描述，方便后期决策。举个简单的例子，电力行业的业务对象分为社会用电、居民用电、企业用电以及工商业用电等。对于居民用电，又可以细分为缴费的模式、用电量的多少等。不同类型的画像都需要才能够规则库中选出特定的规则，从而形成标签体系。
3.3 丰富处理办法
标签生成的方法主要有以下几方面：①对于客户的名称，一般没有进行分类的必要，其主要作用也只是为了区分不同个体，但是并不能代表特有的性质，所以直接使用，不需要定义。②对于男女或者是机械设备，本身具有固定的属性，并且特征明显，同时不可分割，所以就不需要再进行定义。③如果对象产生的原因有很大区别，则需要进行分析，可以进行数据的挖掘，明确原因的关系，根据程度和内容的不同做好分类，同时合理分配权重。④比如年龄的问题，那么就需要根据具体的业务需求，进行边界的划分，用离散的思想解决问题。⑤对于一些连续的或者是有规律的数值和曲线，可以根据变化情况，做好标签定义[3]。
3.4 进行数据挖掘
在对客户进行分类时，可以按号入座，根据现有的标签进行分类，增大标签的覆盖范围。对于不是十分明确的属性，需要使用聚类算法进行分析和挖掘，确保标签的准确。另外，对于一些关联性比较强的基础标签，要深度挖掘，找到潜在的客户标签，实现标签升级，典型的标签画像数据挖掘如图2所示。
3.5 展示管理畫像
标签画像涵盖的内容很多，数据种类也比较多样，所以需要根据每一个标签生成的结果，围绕权重展开计算，合理生成画像，并且根据不同的需要进行适当的调整。至于画像的存储和共享，其格式涉及图像处理技术，而在其他系统和终端共享，需要提高快捷的访问链接。 4 标签画像技术的主要应用
4.1 创新应用模式
标签画像能够完成业务数据的归纳和描述，保证业务人员进行交流和沟通，同时将生产数据转换为日常使用的语言，能够方便业务人员理解和接受相应的对策，而且通俗和标准的语言在不同群体和客户之间能够灵活地运用，不会产生歧义。以往很多业务人员在工作中不适应信息化的处理模式，通过转换语言，能够帮助业务人员顺利完成工作。
4.2 实现随机访问
通过标签画像技术，企业使用数据的模式有了重大变化，以往都是直接查询，而如今可以实现随机的搜索和访问。标签画像技术大力应用之后，企业的所有信息就变成了文字报告，而且用户在搜索时，可以举一反三，将信息形成一个整体，可以由点到面进行引申和拓展。而且数字并无区别，只是语境起着重要的作用，所以使用语言直接表达逻辑思维，能够明确其中的含义。标签画像技術能够省去很多繁琐的步骤，不再需要逐层逐页地寻找菜单，极大地节省了成本。尤其是标签画像技术还在不断优化和升级，能够反映管理的问题和不足，从而进行必要的调整[4]。
4.3 优化服务体系
标签画像技术能够对不同的业务对象进行科学和准确的描述，这样能够不断完善业务的进展情况，而且根据业务的变化，可以实时进行改进。用户搜索一个点的时候，可以发现整个业务的进展，这样完整的框架能够保证知识的统一。而且基于电力大数据的标签画像技术能够做到监控客户的动态，保证服务的准确和到位，并给可以针对性地进行服务。比如通过对电量的使用情况进行监控和分析，了解用户的用电习惯，从而更好地认识用户需求，这样不仅能够优化服务，还能为电力企业做出决策提供科学的依据。虽然电力用户数量很多，不易分析，但是通过标签画像技术，能够形成直观的印象，这样极大地提高了服务效率。
5 结 论
综上所述，信息技术提高了企业的生产和管理的效率，而大数据的应用更是为企业的发展提供了强大的动力。通过分析电力大数据的标签画像技术，能够找到电力行业发展的方向，并且优化工作内容，为人们的日常生活提高方便。
参考文献
[1]王庭婷，杨 成，周 滨.客户标签及员工画像应用对供电服务管控的成效与展望[J].大众用电，2017，32（06）：16～17.
[2]杜 伟，蒋 鹏，王文浩，林 敏，陆晓峰，崔竹叶.基于变压器大数据画像技术与应用研究[J].电力大数据，2017，20（08）：10～14.
[3]裘华东，涂 莹，丁 麒.基于标签库系统的电力企业客户画像构建与信用评估及电费风险防控应用[J].电信科学，2017，33（S1）：206～213.
[4]赵永柱，马霁讴，张可心.基于电力资产全寿命周期的标签画像技术研究[J].电网与清洁能源，2018，34（01）：51～58.
收稿日期：2018-10-8
作者简介：李永健（1988-），男，工程师，本科，主要从事电力信息化运维工作。