电力大数据分析技术在房地产行业中的应用论文_赵东华

电力大数据分析技术在房地产行业中的应用论文_赵东华

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摘要:当前房地产行业的用电量信息、报装信息、零电量客户信息等信息可以直接反应该行业的发展状况,应用大数据分析技术开展电力客户所属行业发展分析,指导供电企业的业扩报装工作、电网投资方向、合理安排计划停电,保证售电市场开放后的竞争地位。

关键词:

一 分析背景及思路

通过运用电力数据的分析对某一行业类别客户的用电情况,可以从侧面反映出该行业的发展状况。通过行业发展趋势的预测分析还可以指导供电公司对电网建设的投资方向、合理制定计划停电任务和提升业扩报装管理水平等。根据分析背景,分析现有电力客户所属行业状况。从数据完整性、数据准确性以及方便建立模型考虑,并结合186系统中电力客户的行业分类,选取热门行业-房地产行业,开展业务场景分析。

二、与房地产行业发展相关的因素分析

房地产行业的发展受国家调控、市场需求、人均收入等众多因素影响。但本次预测分析重点是该行业与电力行业的相关性,最终通过电力大数据的分析预判出房地产行业的发展趋势,为了保证预测结果的准确性会适当借助其他行业的数据进行分析。挖掘电力数据与房地产行业相关的因素主要有以下几方面:

根据初步确定的影响因素,房屋工程建筑用电量、全社会用电量、房屋工程建筑新装销户后结存容量、房屋工程建筑开工率、高、低压城镇居民生活零度户数量的数据源在营销业务应用系统中有,水泥产量在国家统计局网站中有

从国家统计局网站、电力营销业务支持系统中收集相应的数据并与目标值进行相关性计算,为使相关因素与目标值之间的相关系数达到最大值,对抽取的数据进行了合理处理,收集商品住宅新开工面积的数值,但由于国家统计局网站无商品住宅新开工面积每年的数据,从电力营销业务应用系统中收集房屋工程建筑行业的月度用电量(因超前目标值2期),收集全社会用电量、房屋工程建筑新装销户后结存容量、房屋工程建筑开工率、高低压城镇居民生活用电零度户数量的数据。

期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆房屋工程建筑用电量数据未处理的相关系数-0.1242,数据处理后的相关系数-0.6865;全社会用电量数据未处理的相关系数0.1793,数据处理后的相关系数0.5874;房屋工程建筑新装销户后结存容量数据未处理的相关系数0.3120,数据处理后的相关系数0.6059;房屋工程建筑开工率数据未处理的相关系数-0.0509,数据处理后的相关系数0.5625;高、低压城镇居民生活零度户数量数据未处理的相关系数-0.1947;数据处理后的相关系数0.2419;

三、模型预测完善建议

从参考目标与相关因素选择分析,以商品住宅新开工面积代替房地产行业整体发展景气度,二者在发展趋势上是一致的,但二者本身存在不完全一致的因素,所以在一定程度上会影响模型的预测结果,也是导致模型预测结果与实际值不一致的主要原因。因此,需要进一步修正参考目标的选择和完善相关因素的选择,提升模型构建的准确性。

从模型构建应用的数据量分析,各相关因素的数据仅抽取数据,对各数据样本的统计、处理等存在人为干预,在一定程度上导致模型预测的不准确。当模型应用于计算机进行运算时,应采用全样本数据预测且减少不必要的人为干预数据。

四、结论:“零度户数量”对商品住宅销售的影响分析

同一街道或同一小区内,城镇居民生活用电的零度户数量可以从一定程度上反映该区域商品住宅的可销售情况。当该区域的“零度户”数量逐渐增加时,反映房屋空置情况在增加,不利于商品住宅的销售。反之,当该区域的“零度户”在减少,说明该区域房屋供需开始紧张,有利于商品住宅的销售。同时,城镇居民生活用电的零度户数量也可以反映出一片区域内的生活配套设施的健全情况。

从购房者角度分析,购房者属于公司的电力客户,向购房者提供零度户分析结果,可以帮助购房者对商品房的选择。

五、 结果应用

对于业扩报装工作,通过房地产行业发展趋势预测分析,应在每年的5-9月份为房地产行业客户开通绿色服务通道,最短时间内为客户提供电力供应,实现了业扩报装的灵活性,同时可以达到降本增效的目的。

房地产行业在每年的年底至第二年年初相对比较低迷,而在每年的4-11月份相对景气。整体比较,2013年6月-2016年5月份的房地产行业景气程度呈下降趋势。通过电力数据分析,形成了专业的行业景气指数的预测分析报告。可以将与该行业相关的预测分析结果推送给电力vip客户(所属行业客户或其他相关行业客户),进一步提升了国家电网的服务能力。

通过行业发展景气度分析,形成电力行业专业性分析报告,可以支撑政府部门对地方经济发展状况的预测、制定地区经济发展规划。同时,可以支撑政府掌控本地区的产业结构,实现企业与政府部门的互联互通。

参考文献:

[1] 何晓群,刘文卿.应用回归分析[M].中国人民大学出版社,2011.8

[2] 欧魏海.广东电子行业景气指数编制及预测研究[J].中国知网,2015.4

[3] 陈迪红,李华中.行业景气指数建立的方法选择及实证分析[J]. 中国知网,

论文作者:赵东华

论文发表刊物:《防护工程》2017年第25期

论文发表时间:2018/1/2

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