基于电力交易大数据的市场用户画像体系架构如图5所示。图5 电力市场用户画像标签体系基于电力市场行为数据的精准化推送服务。精准化推送服务以用户历史属性、行为特征数据为基础，选取具备广泛代表意义的训练样本和测试样本用于模型构建和验证，确定样本用户属性特征与服务之间的匹配关系，形成模型训练样本数据库，然后通过算法与人工相结合的方式对样本用户属性特征数据和服务数据进行整理清洗，基于训练样本基础数据，采用随机森林和梯度提神决策树算法对每一类服务的用户属性特征进行学习，完成用户属性特征与精准服务模型的构建，利用模型预测测试样本服务推荐结果，并对服务推荐结果的准确率进行评估。电力市场主体征信评估与分析。海量市场注册、交易、履约及结算信息与市场主体信用状况密切相关，基于大数据技术挖掘分析海量数据信息，利用大数据算法构建电力市场主体信用评估模型，采用感受性曲线下面积（ROC_AUC）、区分度指标（KS）、群体稳定指数（PSI）等分析方法评估分析模型效果，为应对新形势下电力市场多重信用风险问题、防范电力市场主体信用风险、建立相应的信用风险防范机制提供了重要支撑。图6 基于大数据的电力市场主体信用信息分析模型多源异构环境下电力市场运营大数据挖掘分析。 看沙盘模型要看哪些信息？ 看沙盘模型要看比例尺信息、看小区整体规划、看绿化、看沙盘周边规划，这些都是很重要的，一定要学会看。 1、比例尺信息 沙盘和实际楼盘是有比例的，只有等比例制作的沙盘才能更准确的看到房屋的具体情况，否则即便看了也可能是错误的信息，所以在看沙盘的时候应该要先了解清楚沙盘的比例尺信息，关于这一点，大家可与身边置业顾问确认是否是对等的，也可通过观察沙盘模型的比例尺图例信息。 2、看小区整体规划 沙盘模型是小区的缩影，所以在沙盘模型上，也可以看出小区的情况，比如小区密度是否过大、建筑与景观的搭配是否协调等，不要小看了这些信息，这可是对以后的居住质量影响很大的。如果不清楚的地方，购房者应该仔细询问置业顾问，确认购买之前务必要充分了解小区整体格局，对楼号、楼层的选择至关重要。 3、看绿化 绿化在现在已经越来越重要了，在看沙盘模型的时候，可以看模型中的绿色植被，根据这些绿色植物可以估算一下大致的绿化面积，当然估算的结果肯定不是那么准确，如果想准确知道绿化率的详细情况，可以问售楼处的工作人员，这是购房者拥有的权利，相信工作人员也告知大家的，各位也要知道每一栋楼的单价其实都是不一样的，靠近景观越近的栋楼，价格也就越高。 4、看沙盘周边规划 买房应该看周边的规划情况，如果对一个楼盘的位置不熟悉，或者这是新开发的地区，也就是对于周边情况不熟悉的情况，就要向问清楚了，工作人员肯定是知道沙盘周边的规划的，不要小看了周边情况，这对于未来楼盘是否存在升值很关键，开发商在开发项目的时候，不会只开发楼盘，除非周边的配套很成熟，要不然都会对附近做适当的开发投资。 流网络规划中的场景构建，以及用变量、决策变量、约束条件等数学语言将其抽象为数学问题，建立规划模型，并求解得到最优的规划方案。构建场景可以将案例A的场景简化为工厂（生产端）到仓库（DC层）、以及仓库到客户（需求端）的物流网络。这一网络，大致可以分为生产端，DC层和需求端，如下图。DC层所涉及的仓库选址、库存布局、运输路线的优化非常重要，不仅能优化企业的成本，在客户服务水平、订单响应时间等方面也能得到很大的提升。该物流网络的场景结构及特征可以从层级节点、仓库备选点、供需分布、运输、库存、仓储等六个维度来构建和描述。一、层级、节点 在网络中，首层共有j个工厂，末层有k个客户，其他层级为DC层。DC层共有s个层级，包含i个节点（仓库），网络规划就是通过模型来确定DC层的层级以及各层级中的仓库数量。1、构建变量可以用工厂点集合、仓库点集合、客户点集合、仓库层级、仓库数量等变量来描述网络的层级、节点。2、变量输入下图是案例A的DC层的现状分布情况，包括一级配送中心布局、二级配送中心布局。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出）3、 优化对比下图是案例A的优化后的网络结构。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出）二、仓库备选点 仓库备选点是一个离散的备选位置的集合，数量通常非常有限，而该备选方案集中的任何一个节点都是可行解，是事先经过合理分析的，包括分析经济因素、自然因素、社会因素等等。