设备维修信息数据挖掘：提升企业竞争力的关键策略

本篇论文主要探讨了设备维修信息数据挖掘在提升企业竞争力中的应用。随着市场竞争的加剧，维修售后服务对于企业来说是关键竞争优势，特别是对于备件管理。文章关注的问题在于如何通过数据挖掘技术优化备件需求预测，降低库存维护成本。 首先，作者对某设备生产企业的维修数据进行了初步处理，剔除了噪声数据并聚焦于“服务商代码”，从而提取出有价值的手机维修信息。利用Clementine12.0软件分析结果显示，“反映问题描述”这一属性与手机使用时长、市场级别、服务商地区和产品型号有显著的相关性。这表明特定的使用情况、地理位置和型号可能影响故障发生的频率。 进一步的分析采用了关联规则算法Apriori和GRI算法，对手机使用时长和产品型号与故障之间的关系进行了探索。研究发现，新购手机（使用时间低于两个月）主要出现LCD显示和网络故障，而早期购买的手机常见问题是开机和通话故障。然而，GRI算法的分析结果支持度和置信度不高，这促使作者转向更为精确的分析方法——基于协同过滤的推荐算法。 通过协同过滤，论文揭示了地理位置相近的地区手机常见故障类型相似，不同型号或地区的手机常遇到的问题包括开机、触屏、按键和通话故障。此外，不同市场的手机故障集中于特定型号，如T818、T92、EG906、T912和U8。这有助于企业根据地域和市场细分制定针对性的维修策略。 为了验证推荐算法的有效性，作者使用Clementine将数据分为训练集和测试集，通过算法检验得出结论，该推荐算法能准确预测设备的常见故障，从而为企业提供可靠的备件管理和维修建议。论文的关键技术手段包括Clementine12.0软件、GRI算法和基于协同过滤的推荐算法，这些都是现代企业优化服务效率和降低成本的重要工具。 这篇论文通过数据挖掘深入研究了设备维修信息，为企业提供了改进备件管理、提高售后服务效率的具体策略和方法，展示了数据驱动决策在维修行业的重要作用。