标题：基于决策树算法的电力营销管理信息平台数据深度挖掘方法
作者：武融 徐晓红 张晓龙 赵岩
作者单位：内蒙古电力（集团）有限责任公司数字研究分公司，内蒙古 呼和浩特 010020
关键字：决策树算法；电力营销系统；用户电力数据；数据挖掘；深度挖掘
摘要：由于电力营销系统数据包含大量多维度、多层次的复杂数据，使得在数据挖掘过程中难以准确捕捉数据间的内在规律和关联性，产生Kappa系数较低的现象。针对上述现象，提出基于决策树算法的电力营销系统数据深度挖掘方法。对电力营销系统数据进行预处理，基于电力营销系统的数据存储模型，采用分层数据特征提取策略，从各层数据中提取并融合最具代表性和预测能力的特征子集。基于构建的组合特征集，通过逐层选择分裂属性和确定最佳分割点构建决策树模型，并利用剪枝技术避免过拟合，实现对电力营销系统数据的深度挖掘。实验结果表明，挖掘方法能够显著提高Kappa系数，可更准确地预测和解析电力营销数据中的模式和趋势。