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對電費回收數據的可用性和價值性進行了深入挖掘，并將電費回收管理中的用戶費用與電費回收管理相結合，構建了電費回收數據模型。它的主要過程是首先從事務和數據兩個層面認識，然后對企業管理系統中的用戶繳款時間、繳款頻率以及用戶事務變化等基礎數據進行剖析。水電表遠程抄表
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第二，收集這些基礎數據。將這些采集到的數據再用大數分解整理后，探討了用戶繳費方式、繳費頻率等變量與電費風險影響變量之間的聯系。利用模型算法對各變量數據進行基本探查，如空值數、單值數、最小最大值數的計算和數據質量檢查等。廣州寫字樓水電表集中抄表方案
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最后參考用戶繳費行為數據進行核算，運用決策樹和回歸剖析法，采用神經網絡相關核算算法，對不同用戶繳費情況進行評價。由于不同群體的客戶在電費繳納方面存在不同的繳納模式，因此，在不同群體的客戶中，對時間利用率數據和支付模式的預測使用了不同的數據，但這些數據是基于盯梢、核算、客戶數量、電費和用電量等方面的不同。遠程抄表
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