數據簡介：電力用戶的95598工單數據、電量電費營銷數據等為基礎，綜合分析電費敏感客戶特征，建立客戶電費敏感度模型，對電費敏感用戶的敏感程度進行量化評判，幫助供電企業快速、準確的識別電費敏感客戶，從而對應的提供有針對性的電費、電量提醒等精細化用電服務。

數據下載鏈接：https://www.datafountain.cn/competitions/242

賽題任務

在初賽中，參賽者需要以電力用戶的95598工單數據、供電搶修服務數據、停電信息數據為基礎，結合對受理工單文本內容的分析挖掘，建立客戶停電敏感度模型，對客戶對于停電事件的敏感程度進行量化分析，確定用戶對停電事件是否敏感。

在復賽中，參賽者需要以電力用戶的95598工單數據、電量電費營銷數據等為基礎，綜合分析電費敏感客戶特征，建立客戶電費敏感度模型，對電費敏感用戶的敏感程度進行量化評判，幫助供電企業快速、準確的識別電費敏感客戶，從而對應的提供有針對性的電費、電量提醒等精細化用電服務。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【数据挖掘实例】构建Xgboost模型，在电力用户的95598工单数据中的电费敏感用户预测（高敏用户模型）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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