职位描述
1、数据清洗转换，运用数据清洗工具和算法，对采集到的原始工况数据进行清洗，去除噪声数据、重复数据、错误数据等，将数据转换为统一的格式和标准，以便后续分析；同时，建立数据质量监控机制，定期评估数据质量，及时发现和解决数据异常问题。
2、探索性数据分析，运用统计学方法和数据分析工具，对工况数据进行探索性分析，识别数据中的趋势、模式、异常值等，初步了解工程机械产品的实际使用情况，如设备的使用频率、使用地域分布、常见故障发生规律等。
3、根据产品改进和设计需求，构建针对性的数据分析模型，如预测模型（预测设备故障发生时间、预测设备性能衰退趋势等）、分类模型（对设备使用工况进行分类，如区分重载、轻载工况等）；运用机器学习算法对模型进行训练和优化，提高模型的准确性和可靠性。
4、数据可视化，使用数据可视化工具，将分析结果以直观易懂的图表形式呈现，方便业务人员、产品研发人员和管理层理解和使用，如展示不同地区设备的工作时长分布、故障类型占比等。