目录一、业务背景与核心需求二、核心理论基础2.1 客户价值评估核心理论2.2 K-Medoids vs K-Means（关键对比）三、电力客户价值分层指标体系构建3.1 指标维度与核心指标3.2 指标预处理（正向化+标准化）四、熵权法权重计算（完整原理+代码）4.1 熵权法核心原理4.2 熵权法计算步骤（一步不差）4.3 熵权法完整Python代码（可直接复制）五、K-Medoids聚类算法原理详解5.1 核心思想5.2 算法执行步骤（图文逻辑）5.3 关键参数说明（工程落地重点）六、聚类模型评估指标（完整解读+代码）6.1 四大核心评估指标解读（通俗易懂）6.2 模型评估完整代码（可直接调用）七、完整工程代码（可直接运行，含全流程）7.1 依赖库安装（一行命令）7.2 完整可运行代码（复制即用）7.3 代码使用说明（新手必看）八、工业园区实战案例（真实业务落地）8.1 案例背景8.2 分层结果（模型输出）8.3 差异化服务策略（落地核心）8.4 落地效果（量化收益）九、工程扩展方向（进阶提升）十、总结与交流作者简介关键词：电力客户价值分层；K-Medoids聚类；熵权法；聚类评估指标；精准服务；Python实现前言：本文面向电网营销、数据挖掘工程师，从理论到工程落地，完整讲解电力客户价值分层的实现流程，包含熵权法权重计算、K-Medoids聚类、模型评估全流程代码，可直接复制运行，结合工业园区实战案例，适配实际业务场景，新手也能快速上手。一、业务背景与核心需求随着电力市场化改革深化和数字化转型推进，电网企业面临两大核心痛点：客户规模庞大（动辄数万、数十万客户），用电行为差异极大，传统“一刀切”的同质化服务，导致高价值客户体验不足、普通客户资源浪费；缺乏科学的客户价值评估方法，无法精准识别高价值客户、欠费风险客户，营销、运维资源投放盲目，运营成本居高不下。基于此，本文构建一套数据驱动的客户价值分层方案，通过无监督聚类+客观赋权，实现客户价值自动分级，支撑精准服务、资源优化配置，解决上述业务