智慧能源软件由节能监察功能触发的行为路径偏好数据

本数据集对于本公司及同行业开发者而言，具有重要的实际应用价值和行业指导意义。1.对本公司的用途：（1）软件功能改进和用户体验优化：通过分析智慧能源软件由节能监察功能触发的行为路径的用户偏好，有助于开发人员判断软件的用户界面、功能设置、功能布局的合理性及有效性。（2）提升客户支持和服务的针对性：基于由节能监察功能触发的行为路径的用户偏好数据，可以有针对性地向用户提供技术支持和培训服务，有助于提高用户满意度，减少用户流失，增强用户忠诚度。（3）促进软件安全和风险管理：信息安全管理团队可在本数据的基础上，利用其他算法进一步对用户行为路径的异常模式进行监测，从而提前发现潜在的安全威胁。2.对其他智慧能源类软件开发者（同行）的用途：本数据可以帮助同行企业（当需开发类似软件时）围绕节能监察功能开展产品优化工作提供依据，推动行业发展。1.数据采集和预处理：（1）从公司研发的智慧能源软件日志中，实时提取由节能监察功能触发的用户行为路径数据，包括软件编号、用户ID、触发功能、行为路径、发生时间。（2）对提取的数据进行清洗，移除无效或错误的记录。
2.计算支持度：（1）基于历史数据，利用数据透视表快速计算所有由节能监察功能触发的行为路径的总数量。（2）对于由节能监察功能触发的每种行为路径，基于历史数据利用COUNTIF函数计算其在所有行为路径总数量中出现的次数，形成集合数据X。（3）每种行为路径支持度=每种行为路径出现次数/所有行为路径总数量；形成集合数据Y。
3.频繁路径挖掘：对于每种行为路径（集合数据Y），应用Apriori算法来挖掘频繁出现的行为路径模式（通过设定支持度阈值来提高挖掘的准确性），形成集合数据Z。
4.行为路径偏好识别：根据Apriori算法挖掘出的频繁路径（集合数据Z），结合业务逻辑识别用户偏好的行为路径，即典型行为路径，形成集合数据W。
5.路径排序和输出：按支持度大小对典型行为路径（集合数据W）进行降序排序，并将排序前三的进行可视化输出。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集记录了智慧能源软件中由节能监察功能触发的用户行为路径偏好数据，包含540条记录，每日更新，用于软件功能改进、用户体验优化和安全管理等应用场景。数据通过Apriori算法挖掘频繁路径，并按支持度排序输出典型行为路径。