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1、數據清洗轉換，運用數據清洗工具和算法，對采集到的原始工況數據進行清洗，去除噪聲數據、重復數據、錯誤數據等，將數據轉換為統(tǒng)一的格式和標準，以便后續(xù)分析；同時，建立數據質量監(jiān)控機制，定期評估數據質量，及時發(fā)現和解決數據異常問題。
2、探索性數據分析，運用統(tǒng)計學方法和數據分析工具，對工況數據進行探索性分析，識別數據中的趨勢、模式、異常值等，初步了解工程機械產品的實際使用情況，如設備的使用頻率、使用地域分布、常見故障發(fā)生規(guī)律等。
3、根據產品改進和設計需求，構建針對性的數據分析模型，如預測模型（預測設備故障發(fā)生時間、預測設備性能衰退趨勢等）、分類模型（對設備使用工況進行分類，如區(qū)分重載、輕載工況等）；運用機器學習算法對模型進行訓練和優(yōu)化，提高模型的準確性和可靠性。
4、數據可視化，使用數據可視化工具，將分析結果以直觀易懂的圖表形式呈現，方便業(yè)務人員、產品研發(fā)人員和管理層理解和使用，如展示不同地區(qū)設備的工作時長分布、故障類型占比等。