汽車工裝維修數據分析怎麼做

『壹』 如何做數據分析

數據分析行業應用,一般數據來源：智能手機 感知裝置 物聯網 社群媒體等 雲計算存儲.cda官網有很多行業案例,比如
風能發電業務場景
風力發電機有一個葉片，時間長了就要換，否則不安全，過去這個葉片一般10年換一次，因為沒辦法知道具體產品的使用情況，只能根據以往葉片老化的情況來估算。但這家公司在葉片上裝了感測器，就能檢測每個葉片的具體使用情況了，風大的地方，葉片老化快，可能8年就要換，風力均勻的地方，有些葉片可能用15年，這樣就能節省資本更新的成本了。
而且，過去這家公司只生產設備，這些設備被賣到國外，具體安裝到什麼地方，他是不知道的，有了感測器，公司就能知道這些發電機被安裝到哪裡，這些地方的風力是大是小，一年四季哪天有風哪天有雨，這些數據都可以獲取。根據這些數據，就能知道哪些地區風力資源豐富，有重點地規劃未來市場。傳統的行業利用大數據，就能更好地實現市場預判和銷售提升，分分鍾實現逆襲。

『貳』 如何做數據分析

做數據分析，需要從數據和分析兩個方向共同入手：

1、數據培養

數據培養是進行有效數據分析的基礎建設，不是什麼數據都可以用來進行數據分析的，企業在注重數據量的積累的同時，還要注重數據積累的質量，將數據培養的意識和任務要求相結合，自上而下推行數據培養的機制。

舉個例子，很多企業意識到了信息化、數字化建設的重要性，將部署商業智能BI進行信息化建設提上了日程。但在商業智能BI項目規劃時，很容易發現企業根本沒有部署商業智能BI進行數據分析可視化的條件，原因就是數據缺漏、錯誤頻出，相關的業務部門系統資料庫也沒有建設，缺少業務數據，這就是沒有把數據培養做起來的後果。

分析方法-派可數據商業智能BI

一般用到對比分析，通常是在選定的時間區域內，對比業務在不同情況下的差異，分析出業務是進行了增長還是發生了縮減的情況。

例如，上圖中2021年9月的銷量相比8月的銷量有所減少，這時候就要深入分析為什麼環比銷量會減少，可以考慮調取今年3月和去年3月的產品生產數量，看看是不是生產環比下降，導致銷量較少。同理，還可以把供應鏈、經銷商、人流量等等都拿進行對比分析，確認到底是什麼影響了銷量。

總之，對比分析的優勢就是能夠很清晰地分析不同數值之間的差異，從而得到這些差異背後形成的原因。

派可數據 商業智能BI可視化分析平台

『叄』 汽車美容店怎麼進行數據分析

簡單的來說數據分析包括管人管錢管貨管營銷，數據的錄入包括每天的車輛入廠台數，現金收入，當月的產品采購、營業支出、運營費用等等，單靠人工去錄入工作量大而且數據容易出現偏差，另外無法實現數據分析，最好是開店時使用馭麗正達汽車美容店管理軟體，用軟體進行數據錄入，有既定的功能直接能看到數據分析的結果，協助店面管理。

『肆』 汽車數據怎麼分析

1、數值分析法

指對所獲取的數據的變化規律與變化范圍進行分析或與標准數據進行比較，來判斷該數據是否有問題。如電壓信號、轉速信號、溫度信號等。

2、時間分析法

指對所獲取的數據流的數值通過看其是否隨時間的變化而變化進行分析。如冷卻液溫度感測器、氧感測器的變化頻率（10秒內不少於8次變化）等。

3、因果分析法

指對相互之間有因果關系（或有聯系）的數據間響應情況和響應速度進行對比判斷。如壓縮機的工作，並不是直接由AC開關直接控制，而是ECU對多種信號進行評判後再確定是否讓壓縮機進行工作。

4、關聯分析法

指對彼此有關聯的數據進行分析，對比後來查看故障是否存在。如電子油門踏板的位置信號與節氣門位置感測器的開度信號對比。

5、比較分析法

指對相同年款、相同品牌車型、相同系統的兩台車，在相同條件下的數據進行比較，來判斷是否正常。如不確定某個數值時，與另一台車進行數值對比。也可在同一台車上，不同工況下進行對比，如冷車時的數據與熱車時的數據對比。

該方法也可在沒有相同車輛的情況下，替換零件後，進行數值對比來判斷故障。

『伍』 汽車鈑金數據修復

汽車鈑金數據復原是汽車修理的技術手段，主要是對發生了碰撞以後的車身進行修復，是除了車身反復跟裝飾噴塗以外的所有都稱之為汽車鈑金數據復原。

汽車鈑金數據復原包含了汽車車身損傷的分析、汽車車身的測量、汽車車身鈑金的整形、拉伸矯正等等。所以汽車鈑金其實是汽車維修的一種加工技術，又稱之為冷做，簡單來說，就是車身外形若是有損壞或變形的情況下，就需要鈑金這個工序來處理。碰撞事故車輛的修復不是簡單的汽車鈑金敲打，修復質量也不僅僅是單靠肉眼觀察車輛的外觀或縫隙。要配合車身關鍵點的三維尺寸數據復原到出廠時的狀態。

『陸』 數據分析應該怎麼做

首先你應該確定你們公司都會產生哪些數據？需要統計哪些數據？和這個行業的數據？競品信息，這些數據的統計方式維度和量度關系，還有怎麼去收集到這些數據？並且對這些數據進行深度分析。

當收集到這些數據的時候，你就需要把這些數據展現出來，現在的excel已經不適用這個大數據時代了，你需要把這些數據可視化，根據數據不同的特點，選擇不同的圖表展現出來，這樣有一些信息你就可以通過這種展示，一眼看出來，其他的一些信息還需要你去通過對比和聯系，進一步深度的挖掘，你可以試一下觀向數據和觀向報表，能幫你快速的分析這些數據，可展現出來，讓你快速上手。我放幾張我們之前做的關於汽車案例的一些數據分析表。

『柒』 新能源汽車維修質量控制要點有哪些具體應該怎麼做

① 樹立科學意識

目前，從新能源汽車行業的發展趨勢來看，電動和混合動力技術的種類越來越多，新能源汽車用戶對故障排除和維修的要求也越來越高。在這種情況下，維修人員需要積極更新專業意識，在認識到挑戰的同時，抓住行業發展的機遇。因此，應重視專業知識的學習，配置先進的故障維修維護軟硬體系統，優化維修工作，提高專業水平。

具體而言，新能源汽車的日常維護項目主要包括：第一，車輛真空泵和控制器的測試。即當車輛停止時，啟動車輛，輕輕踩下踏板，觀察並記錄真空泵和控制器的運行數據，看是否在正常范圍內。第二，對真空管的關閉情況進行測試，即使用測試設備和手動測試真空管路的線路和連接點，查看是否存在斷開、接觸不良、損壞等情況。第三，全面檢查車輛電路。也就是說，對新能源汽車的電機、功率轉換設備、控制器和電子系統等電路進行測試，檢查是否存在損壞、短路、接觸不良和異物干擾等故障。

以上就是新能源汽車維修質量控制要點分析，提供一些思路和做法，希望對大家有幫助，多有不足，敬請諒解。

『捌』 如何進行數據分析

很多人在進行數據分析的時候總是會有些迷惑，那就是不知道怎麼去進行數據分析或者數據分析到底要何處下手，其實這個問題的症結就是對數據分析沒有一個明確思路。在進行數據分析的時候，我們可以制定一個計劃，就能夠知道自己在各個階段該如何做好數據分析工作。簡單來說，可以總結為五個步驟，這五個步驟分別是確定分析目的和要分析的數據，分析源數據，處理源數據，得出結論，想出優化方案。做好了這些工作，才能夠做好數據分析。
首先說說確定分析目的和要分析的數據。我們肯定能意識到，數據分析中最關鍵的一個步驟，只有確定了步驟，才能夠知道自己分析收據的意義。確定數據的重要性在於選擇要分析的數據是否有邏輯性，如果沒有邏輯性，那麼數據分析出來的結果是錯誤的。並且，實際情況往往非常復雜，需要業務的實際情況去選定要分析哪些數據同樣可能決定分析結論。如果選錯了樣本，那分析結論就很大概率不正確。
第二說說觀察源數據。很多人拿到數據就開始處理、分析，其實這樣做並不妥，拿到數據的第一步應該是對數據做一個初步的判斷，如果經過一頓分析發現數據有很基礎的錯誤，會對自己以後的分析沒有自信的。異常數據是在這一步中要重點留意的，有一些數據有較為突出的波動。對於這樣的數據要探究它產生的原因，沒別的，還是要結合業務、結合自己的運營動作去想是否合理。
然後說說處理源數據。處理數據的話就是會使用數據分析的工具，一般來說Excel是夠用的。同時結合個人經驗說下，在用工具處理的時候，真的很可能出現操作錯誤，所以你要時刻提醒著點自己保持大腦運轉，要對數據的合理性不斷地質疑。由此可見數據分析的工具是需要大家多多學習的。
接著說說得出結論。得出結論這個步驟最容易用主觀視角去分析，帶著錯誤的思想方式去分析數據也能夠分析的出，所以數據分析一定要從客觀的角度進行分析，另外，同樣的數據不同的人分析，得出結論可能不同，差異就在於你們掌握、考慮的信息量可能不一樣，數據分析時盡可能讓自己敏感、細致，盡可能多地了解一切其他變數。
最後就是想出優化方案得出結論也不是數據最終的目的，需要大家不斷的發現問題，同時想出解決方案，得到反饋之後還要再發現問題，這才是正確的循環。
以上的內容就是對於數據分析工作的步驟了。數據分析工作的步驟就是確定分析目的和要分析的數據，分析源數據，處理源數據，得出結論，想出優化方案。這樣才能夠更好的進行數據分析工作，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

『玖』 數據分析應該怎麼做

1.明確目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，並搭建整體分析框架，把分析目的分解，化為若乾的點，清晰明了，即分析的目的，用戶什麼樣的，如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標(各類分析指標需合理搭配使用)。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

2.數據收集

根據目的和需求，對數據分析的整體流程梳理，找到自己的數據源，進行數據分析，一般數據來源於四種方式：資料庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告(如艾瑞資訊)、市場調查。

3.數據處理

數據收集就會有各種各樣的數據，有些是有效的有些是無用的，這時候我們就要根據目的，對數據進行處理，處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據。

4.數據分析

數據處理好之後，就要進行數據分析，數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

5.數據展現

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

6.報告撰寫

撰寫報告一定要圖文結合，清晰明了，框架一定要清楚，能夠讓閱讀者讀懂才行。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容;圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助於閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。

『拾』 工作中如何進行數據分析---用數據來發現問題和機會

數據分析怎麼做？做一份數據分析前必須明白數據分析遵循的原則，然後按照常規數據分析步驟進行。
1、數據分析遵循的原則：
① 數據分析為了驗證假設的問題，提供必要的數據驗證；
② 數據分析為了挖掘更多的問題，並找到原因；
③ 不能為了做數據分析而坐數據分析。
2、步驟：
① 調查研究：收集、分析、挖掘數據
② 圖表分析：分析、挖掘的結果做成圖表
3、常用方法：
利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等， 它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。
① 分類。分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。
② 回歸分析。回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。
③ 聚類。聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。聚類分析的方法可以學習CPDA數據分析的課程。
④ 關聯規則。關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。在客戶關系管理中，通過對企業的客戶資料庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。
⑤ 特徵。特徵分析是從資料庫中的一組數據中提取出關於這些數據的特徵式，這些特徵式表達了該數據集的總體特徵。如營銷人員通過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。
⑥ 變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。
⑦驗證假設和結果的關系。數據分析的結果是不是合理，是不是符合邏輯要求，是不是和假設的原因一致，為什麼會有結果和假設不相符合的，這些都是最後的報告聽取者可能問的問題，同時也是進行數據分析得到的問題的症結所在。