汽车工装维修数据分析怎么做

『壹』 如何做数据分析

数据分析行业应用,一般数据来源：智能手机 感知装置 物联网 社群媒体等 云计算存储.cda官网有很多行业案例,比如
风能发电业务场景
风力发电机有一个叶片，时间长了就要换，否则不安全，过去这个叶片一般10年换一次，因为没办法知道具体产品的使用情况，只能根据以往叶片老化的情况来估算。但这家公司在叶片上装了传感器，就能检测每个叶片的具体使用情况了，风大的地方，叶片老化快，可能8年就要换，风力均匀的地方，有些叶片可能用15年，这样就能节省资本更新的成本了。
而且，过去这家公司只生产设备，这些设备被卖到国外，具体安装到什么地方，他是不知道的，有了传感器，公司就能知道这些发电机被安装到哪里，这些地方的风力是大是小，一年四季哪天有风哪天有雨，这些数据都可以获取。根据这些数据，就能知道哪些地区风力资源丰富，有重点地规划未来市场。传统的行业利用大数据，就能更好地实现市场预判和销售提升，分分钟实现逆袭。

『贰』 如何做数据分析

做数据分析，需要从数据和分析两个方向共同入手：

1、数据培养

数据培养是进行有效数据分析的基础建设，不是什么数据都可以用来进行数据分析的，企业在注重数据量的积累的同时，还要注重数据积累的质量，将数据培养的意识和任务要求相结合，自上而下推行数据培养的机制。

举个例子，很多企业意识到了信息化、数字化建设的重要性，将部署商业智能BI进行信息化建设提上了日程。但在商业智能BI项目规划时，很容易发现企业根本没有部署商业智能BI进行数据分析可视化的条件，原因就是数据缺漏、错误频出，相关的业务部门系统数据库也没有建设，缺少业务数据，这就是没有把数据培养做起来的后果。

分析方法-派可数据商业智能BI

一般用到对比分析，通常是在选定的时间区域内，对比业务在不同情况下的差异，分析出业务是进行了增长还是发生了缩减的情况。

例如，上图中2021年9月的销量相比8月的销量有所减少，这时候就要深入分析为什么环比销量会减少，可以考虑调取今年3月和去年3月的产品生产数量，看看是不是生产环比下降，导致销量较少。同理，还可以把供应链、经销商、人流量等等都拿进行对比分析，确认到底是什么影响了销量。

总之，对比分析的优势就是能够很清晰地分析不同数值之间的差异，从而得到这些差异背后形成的原因。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台

『叁』 汽车美容店怎么进行数据分析

简单的来说数据分析包括管人管钱管货管营销，数据的录入包括每天的车辆入厂台数，现金收入，当月的产品采购、营业支出、运营费用等等，单靠人工去录入工作量大而且数据容易出现偏差，另外无法实现数据分析，最好是开店时使用驭丽正达汽车美容店管理软件，用软件进行数据录入，有既定的功能直接能看到数据分析的结果，协助店面管理。

『肆』 汽车数据怎么分析

1、数值分析法

指对所获取的数据的变化规律与变化范围进行分析或与标准数据进行比较，来判断该数据是否有问题。如电压信号、转速信号、温度信号等。

2、时间分析法

指对所获取的数据流的数值通过看其是否随时间的变化而变化进行分析。如冷却液温度传感器、氧传感器的变化频率（10秒内不少于8次变化）等。

3、因果分析法

指对相互之间有因果关系（或有联系）的数据间响应情况和响应速度进行对比判断。如压缩机的工作，并不是直接由AC开关直接控制，而是ECU对多种信号进行评判后再确定是否让压缩机进行工作。

4、关联分析法

指对彼此有关联的数据进行分析，对比后来查看故障是否存在。如电子油门踏板的位置信号与节气门位置传感器的开度信号对比。

5、比较分析法

指对相同年款、相同品牌车型、相同系统的两台车，在相同条件下的数据进行比较，来判断是否正常。如不确定某个数值时，与另一台车进行数值对比。也可在同一台车上，不同工况下进行对比，如冷车时的数据与热车时的数据对比。

该方法也可在没有相同车辆的情况下，替换零件后，进行数值对比来判断故障。

『伍』 汽车钣金数据修复

汽车钣金数据复原是汽车修理的技术手段，主要是对发生了碰撞以后的车身进行修复，是除了车身反复跟装饰喷涂以外的所有都称之为汽车钣金数据复原。

汽车钣金数据复原包含了汽车车身损伤的分析、汽车车身的测量、汽车车身钣金的整形、拉伸矫正等等。所以汽车钣金其实是汽车维修的一种加工技术，又称之为冷做，简单来说，就是车身外形若是有损坏或变形的情况下，就需要钣金这个工序来处理。碰撞事故车辆的修复不是简单的汽车钣金敲打，修复质量也不仅仅是单靠肉眼观察车辆的外观或缝隙。要配合车身关键点的三维尺寸数据复原到出厂时的状态。

『陆』 数据分析应该怎么做

首先你应该确定你们公司都会产生哪些数据？需要统计哪些数据？和这个行业的数据？竞品信息，这些数据的统计方式维度和量度关系，还有怎么去收集到这些数据？并且对这些数据进行深度分析。

当收集到这些数据的时候，你就需要把这些数据展现出来，现在的excel已经不适用这个大数据时代了，你需要把这些数据可视化，根据数据不同的特点，选择不同的图表展现出来，这样有一些信息你就可以通过这种展示，一眼看出来，其他的一些信息还需要你去通过对比和联系，进一步深度的挖掘，你可以试一下观向数据和观向报表，能帮你快速的分析这些数据，可展现出来，让你快速上手。我放几张我们之前做的关于汽车案例的一些数据分析表。

『柒』 新能源汽车维修质量控制要点有哪些具体应该怎么做

① 树立科学意识

目前，从新能源汽车行业的发展趋势来看，电动和混合动力技术的种类越来越多，新能源汽车用户对故障排除和维修的要求也越来越高。在这种情况下，维修人员需要积极更新专业意识，在认识到挑战的同时，抓住行业发展的机遇。因此，应重视专业知识的学习，配置先进的故障维修维护软硬件系统，优化维修工作，提高专业水平。

具体而言，新能源汽车的日常维护项目主要包括：第一，车辆真空泵和控制器的测试。即当车辆停止时，启动车辆，轻轻踩下踏板，观察并记录真空泵和控制器的运行数据，看是否在正常范围内。第二，对真空管的关闭情况进行测试，即使用测试设备和手动测试真空管路的线路和连接点，查看是否存在断开、接触不良、损坏等情况。第三，全面检查车辆电路。也就是说，对新能源汽车的电机、功率转换设备、控制器和电子系统等电路进行测试，检查是否存在损坏、短路、接触不良和异物干扰等故障。

以上就是新能源汽车维修质量控制要点分析，提供一些思路和做法，希望对大家有帮助，多有不足，敬请谅解。

『捌』 如何进行数据分析

很多人在进行数据分析的时候总是会有些迷惑，那就是不知道怎么去进行数据分析或者数据分析到底要何处下手，其实这个问题的症结就是对数据分析没有一个明确思路。在进行数据分析的时候，我们可以制定一个计划，就能够知道自己在各个阶段该如何做好数据分析工作。简单来说，可以总结为五个步骤，这五个步骤分别是确定分析目的和要分析的数据，分析源数据，处理源数据，得出结论，想出优化方案。做好了这些工作，才能够做好数据分析。
首先说说确定分析目的和要分析的数据。我们肯定能意识到，数据分析中最关键的一个步骤，只有确定了步骤，才能够知道自己分析收据的意义。确定数据的重要性在于选择要分析的数据是否有逻辑性，如果没有逻辑性，那么数据分析出来的结果是错误的。并且，实际情况往往非常复杂，需要业务的实际情况去选定要分析哪些数据同样可能决定分析结论。如果选错了样本，那分析结论就很大概率不正确。
第二说说观察源数据。很多人拿到数据就开始处理、分析，其实这样做并不妥，拿到数据的第一步应该是对数据做一个初步的判断，如果经过一顿分析发现数据有很基础的错误，会对自己以后的分析没有自信的。异常数据是在这一步中要重点留意的，有一些数据有较为突出的波动。对于这样的数据要探究它产生的原因，没别的，还是要结合业务、结合自己的运营动作去想是否合理。
然后说说处理源数据。处理数据的话就是会使用数据分析的工具，一般来说Excel是够用的。同时结合个人经验说下，在用工具处理的时候，真的很可能出现操作错误，所以你要时刻提醒着点自己保持大脑运转，要对数据的合理性不断地质疑。由此可见数据分析的工具是需要大家多多学习的。
接着说说得出结论。得出结论这个步骤最容易用主观视角去分析，带着错误的思想方式去分析数据也能够分析的出，所以数据分析一定要从客观的角度进行分析，另外，同样的数据不同的人分析，得出结论可能不同，差异就在于你们掌握、考虑的信息量可能不一样，数据分析时尽可能让自己敏感、细致，尽可能多地了解一切其他变量。
最后就是想出优化方案得出结论也不是数据最终的目的，需要大家不断的发现问题，同时想出解决方案，得到反馈之后还要再发现问题，这才是正确的循环。
以上的内容就是对于数据分析工作的步骤了。数据分析工作的步骤就是确定分析目的和要分析的数据，分析源数据，处理源数据，得出结论，想出优化方案。这样才能够更好的进行数据分析工作，希望这篇文章能够给大家带来帮助。

『玖』 数据分析应该怎么做

1.明确目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标(各类分析指标需合理搭配使用)。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告(如艾瑞资讯)、市场调查。

3.数据处理

数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候我们就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。

4.数据分析

数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

5.数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

6.报告撰写

撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

『拾』 工作中如何进行数据分析---用数据来发现问题和机会

数据分析怎么做？做一份数据分析前必须明白数据分析遵循的原则，然后按照常规数据分析步骤进行。
1、数据分析遵循的原则：
① 数据分析为了验证假设的问题，提供必要的数据验证；
② 数据分析为了挖掘更多的问题，并找到原因；
③ 不能为了做数据分析而坐数据分析。
2、步骤：
① 调查研究：收集、分析、挖掘数据
② 图表分析：分析、挖掘的结果做成图表
3、常用方法：
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
② 回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
③ 聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。聚类分析的方法可以学习CPDA数据分析的课程。
④ 关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
⑤ 特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。
⑥ 变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。
⑦验证假设和结果的关系。数据分析的结果是不是合理，是不是符合逻辑要求，是不是和假设的原因一致，为什么会有结果和假设不相符合的，这些都是最后的报告听取者可能问的问题，同时也是进行数据分析得到的问题的症结所在。