《表1 各天气情况及对电网设施的影响权重》

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《基于数据挖掘的95598负面工单成因提取方法研究》

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具体地，95598历史工单数据包含描述服务区域、工单事由等文字数据，以及工单受理日期的时间数据。此外，分析天气因素对负面工单的影响时，还应提取与工单受理时间相近的天气数据。因此，数据转化的对象主要包括工单中计算机无法直接识别的文字数据，无法直接识别的日期数据和成单时间相关的天气数据。对服务区域、工单事由等信息的文字数据均采用数字编码的方法将有效数据信息提取出来。对描述工单成单时间的日期数据，采用时间距离法将1900年1月1日作为基准时间，且记为1；将当前时间与基准时间的数学距离作为时间数据。对于天气数据，一方面高温、低温、强风、雷电、大雨均可能导致电力设备出现故障从而导致故障报修工单形成，另一方面由于投诉时间的滞后性存在，投诉工单的成单时间与成单时间近几天的天气状况息息相关。因此，综合考虑上述情况，文中将成单时间近5天中对电网设施影响最严重的天气情况作为成单的天气因素。具体地，文中所设定天气类型情况及其对电网设施的影响权重见表1。