래피드마이너(RapidMiner) 유틸리티 산업 분야 데이터분석 사례 유틸리티 산업 분야는 어떤 데이터 분석을 해서 활용할까요?? ※래피드마이너 공식 홈페이지(www.rapidminer.com) 사이트 화면 고객들은 종종 그들의 구매력에 대해서 다시 한번 생각하지 않습니다.그들이 그것을 깨닫지 못할 수도 있지만 그것을 막는 시스템과 프로세스가 점점 더 똑똑해 져가고 있기 때문입니다.기계학습및 인공지능의 잠재력을 수용하는 공익사업 분야는 고객들에게서 좀더 저렴하고 안정적인서비스를 제공할 것 입니다.현명한 수요관리에서 날씨 및 기타 장애에 대한 더 나은 예측, 완전히 새로운 에너지원과 시장을 찾는 것까지공익사업을 하는 기업들은 비즈니스를 혁신할 수 있는 무척 많은 방법들을 앞에 두고 있습니다.래피드마이너는 유틸리티 산업을 하는 기업이 데이터과학을 활용하여 원활한 제공, 수익성 있는 운영 및 훌륭한 고객환경을 보장하도록 지원합니다. **수익 창출 효과** 기계학습을 사용하여 수요예측을 개선하여 가용 가능한 용량을 확보 하였습니다.발전기의 도난발생과 행동에 대한 패턴을 분석하여 적절한 조치를 취함으로 서 도난방지를 통한수익을 증대 시켰습니다.부정확하게 측정되는 계량기에서 잠재된 부정확함을 식별하고 신속하게 조치하여 수익을 증가시켰습니다.**비용 절감 효과** 고객 서비스 부서는 예측분석을 활용하여 수신 통화량에 따른 최적화 인원배치로 인력예측을 개선 했습니다.한 정비부서는 다음번에 수리해야 할 전송장비를 사전에 예측하여 가장 저렴한 수리방법을 계획했습니다.한 유틸리티 기업은 정전의 근본원인을 분석하고 예방조치를 취하여 운영의 중단 빈도와 중단 지속시간을 줄여고객 만족도를 높였습니다.어떤 고객 서비스 부서는 결과를 분석하여 콜센터가 지침대로 모범사례를 따르고 있는지 확인합니다.**위험 요소 감소효과** 한 과금부서는 연체 가능성을 예측하여 이를 통한 적절한 차단을 실시하여 청구서의 미납을 줄였습니다.한 보안팀은 의심스러운 로그인의 징후를 파악하여 자체 네트웍에 대한 방어체계를 개선 시켰습니다. 유틸리티 산업에서 어떤 주제로 데이터 분석하는지감이 오시나요??자신의 업무에 어떤 주제로 데이터 분석을 할 지아이디어를 내보세요!가장 좋은 방법은 경험이 많은 회사에데이터 분석 사례를 들어보는 것입니다!!어려워말고 꼼꼼하고 친절한 무료 상담을 받아보세요!^^
