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对电费回收数据的可用性和价值性进行了深入挖掘，并将电费回收管理中的用户费用与电费回收管理相结合，构建了电费回收数据模型。它的主要过程是首先从事务和数据两个层面认识，然后对企业管理系统中的用户缴款时间、缴款频率以及用户事务变化等基础数据进行剖析。水电表远程抄表
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第二，收集这些基础数据。将这些采集到的数据再用大数分解整理后，探讨了用户缴费方式、缴费频率等变量与电费风险影响变量之间的联系。利用模型算法对各变量数据进行基本探查，如空值数、单值数、最小最大值数的计算和数据质量检查等。广州写字楼水电表集中抄表方案
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最后参考用户缴费行为数据进行核算，运用决策树和回归剖析法，采用神经网络相关核算算法，对不同用户缴费情况进行评价。由于不同群体的客户在电费缴纳方面存在不同的缴纳模式，因此，在不同群体的客户中，对时间利用率数据和支付模式的预测使用了不同的数据，但这些数据是基于盯梢、核算、客户数量、电费和用电量等方面的不同。远程抄表
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