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1、數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換，運(yùn)用數(shù)據(jù)清洗工具和算法，對采集到的原始工況數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除噪聲數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)等，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式和標(biāo)準(zhǔn)，以便后續(xù)分析；同時(shí)，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制，定期評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)異常問題。
2、探索性數(shù)據(jù)分析，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和數(shù)據(jù)分析工具，對工況數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析，識(shí)別數(shù)據(jù)中的趨勢、模式、異常值等，初步了解工程機(jī)械產(chǎn)品的實(shí)際使用情況，如設(shè)備的使用頻率、使用地域分布、常見故障發(fā)生規(guī)律等。
3、根據(jù)產(chǎn)品改進(jìn)和設(shè)計(jì)需求，構(gòu)建針對性的數(shù)據(jù)分析模型，如預(yù)測模型（預(yù)測設(shè)備故障發(fā)生時(shí)間、預(yù)測設(shè)備性能衰退趨勢等）、分類模型（對設(shè)備使用工況進(jìn)行分類，如區(qū)分重載、輕載工況等）；運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。
4、數(shù)據(jù)可視化，使用數(shù)據(jù)可視化工具，將分析結(jié)果以直觀易懂的圖表形式呈現(xiàn)，方便業(yè)務(wù)人員、產(chǎn)品研發(fā)人員和管理層理解和使用，如展示不同地區(qū)設(shè)備的工作時(shí)長分布、故障類型占比等。