随着科技的进步，电力成为人们不可或缺的能源。为提升电力行业的经济效益，反窃电检查成为企业节约成本的有力手段。随着大数据技术被各行业广泛应用，电力营销大数据有效地促进了反窃电检查工作质量的提升。基于此，论文分析了电力营销大数据在反窃电检查中的应用现状及存在的问题，探究加强应用的策略，以期为电力企业稳定发展提供些许帮助。
1 电力营销大数据的特征与来源
电力营销是电力企业实现可持续发展的重要途径，随着科学技术的研究深入与快速发展，电力行业借助大数据技术强大的信息收集能力，依据信息内容进行精准性营销，此种方式有效地提升了客户满意度。近年来，电力企业也在应用营销大数据信息提高监管质量。电力行业由于其自身的特殊性，会涉及大量的设备和生产调度等，通常都会产生庞大的数据量，电力企业数据信息变化速率极快，为满足大众的生产生活需要，应保障电力企业平稳供电，这些特点使得企业对于数据处理的精准度以及速率有更高的要求。基于此，电力营销大数据的应用具有很高的应用价值。除此之外，电力营销大数据的信息内容主要来源于用电信息采集系统和营销业务应用系统，用电信息采集系统的主要功能便是收集某范围内用电用户相关信息及进行数据处理，并结合相关信息内容，有效地开展节约用电活动，提高用电检查效果。而营销业务应用系统基于用电档案和用电信息数据内容开展工作。此系统结合电力营销全过程，可将业务划分为多个部分，另外，在电费管理中发挥了重要作用，可以结合往期数据信息进行快速筛选，进一步确定不合理电量应用情况。
2 应用电力营销大数据开展反窃电检查的必要性
2.1 符合电力营销体系建设的要求
结合实际情况分析可知，电力企业为了更好地服务用户，实现可持续发展，积极顺应时代变化，采用科技手段提升用电安全检查工作质量。基于市场的变化，供电企业为了调整当前的电力营销体系，不断加强业务集约化发展，在这过程中，较为重要的是反窃电检查，通过应用大数据技术有效地提升了检查效率和准确性，对于电力营销活动有促进作用。基于新技术的强大功能，以大数据为基础的反窃电检查代替了传统的检查方式，对促进电力企业核心竞争力的提升有重要作用，促进以用户需求为导向的电力营销模式的建设与完善。
2.2 促进反窃电检查工作方式转变
电力企业在电力营销体系建设过程中，各项业务集约化程度越来越高，实现了业务的智能化操作，有效地节约了人力资源。通过应用智能化手段，工作人员不必频繁地联系用户，仅定期参与走访、检查设备是否存在隐患以及询问用户的需求变化等即可，这不仅减轻了工作人员的工作量，也有效地节约了用户的时间。随着反窃电检查更加省时省力，电力企业有更多的时间和资源完善供电系统，改善客户的体验，从而为客户提供更加优质的服务。
2.3 智能解决传统抄表业务的弊端
传统的反窃电检查手段受到技术等条件的限制，存在很多缺陷，无法全面保证检查质量，同时，需要耗费大量的人力、物力以提供支撑，使得企业的运营成本消耗较大。另外，传统的工作方式以人力为主，容易受到主观思维的影响，影响判定公平。而随着科技的发展，大数据技术的应用，有效地解决了上述问题，且对于工作人员的安全性有了更好的保证。
3 电力营销大数据在反窃电检查中应用的现状
近年来，在新技术的支持下，应用电力营销大数据开展反窃电检查成为常见措施。从宏观角度来看，此技术的大范围应用，对供电企业而言十分重要。电力企业通过应用大数据有效提升反窃电检查质量，节约了作业成本。从技术实际应用现状分析，结合上文的电力营销活动大数据信息内容来源进行分析，电力企业的大数据信息主要基于企业内部系统收集得到，因此，从参考价值、完善性等方面进行思考，此技术在应用时会存在一定的局限性，无法全面、准确地评估窃电行为，想要更好地监督窃电行为，需要采取相关措施提升该技术的应用水平。
4电力营销大数据在反窃电检查中应用的问题
4.1 流程的规范性问题
目前，应用营销大数据开展反窃电检查的作业流程缺乏规范性，具体表现在：现阶段大部分企业都缺乏完善的作业规范和作业制度以及完善的监督管理制度，没有形成完善的管理体系，在实际开展工作过程中很多细节难以落实，导致结果精准度存在差异，监督管理的缺失导致结果易受到主观因素影响而失去公正性，对反窃电检查工作的质量管控造成了不良影响。
4.2 工作人员经验问题
电力营销大数据主要是由用户消耗电量和购买电量数据构成，由于市场因素的变化以及各企业之间政策的差异，在不同阶段，用户的购电量和用电量等都会存在差距，这就要求提升反窃电检查工作的精确度和公正性。在开展工作时，人员是必不可少的因素，人员的经验是重要的影响因素，人员经验不足，记录数据时误差较大、记录数据不全面等都会对最终的结果产生极大的影响，同时，人员经验不足，在处理部分事务时，容易和用户之间产生误会，对企业的稳定发展产生负面影响。
4.3 应用数据来源问题
在反窃电检查中，数据来源问题的影响也比较大，具体表现为：与传统的大数据概念存在差异，电力营销大数据主要来源是各级电网的总表、分表等，以及用户的购电记录明细等内容，从数据来源的角度分析，数据准确性较为真实，但不够全面，且数据收集反馈时间较长，仅凭这些信息难以形成切实有效的参考。例如，甲客户在2020年1月至4月平均用电为100±30度，在5月至8月的用电量为20度、30度、10度和50度，系统评定收集的数据认定存在窃电行为，但人工实际探查后，发现由于电表出现故障才导致数据下降，使得误判为窃电。基于上述例子，可知仅凭数据来判定窃电行为存在误差，对于此方面的研究还需继续加强。
5 结语
综上所述，当前电力企业通过电力营销大数据来增强反窃电检查效果，还有很多方面需要加强研究。例如，营销大数据应用过程中技术体系、技术流程规范、数据来源等方面均存在缺陷，这需要企业不断结合实际情况进行调整，寻找更加有效的应用电力营销大数据提升反窃电检查水平的途径，从而助力电力企业稳定健康发展。
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