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1、售后服务数据的运用模型售后服务数据的运用模型摘要本文以工厂提供的轿车某部件的千车故障数的数据表为研究对象,在分析了数据表的特征并剔除了表中不合理的数据后，根据数据的不同特点建立了多个模型，对其中3个生产批次的部件的质量状况进行了预测，探讨了如何改进数据表以进1步提高数据的有效性，并对厂家的质量管理提出了1系列建设性意见。本文的主要工作有:1对数据进行了分析，提出了原文中千车故障数的定义存在的几种不合理性,并对其进行了修正,给出了更加合理的千车故障数的概念；2采用横向最小2乘拟合与纵向卡尔曼滤波方法的联合预测方法对数据表进行填充；3建立了灰色马尔柯夫预测模型,并对020
2、5批次使用月数18时﹑0306批次使用月数9时和0310批次使用月数12时的千车故障数进行了预测。预测结果为:0205批次使用月数18时的千车故障数为79.65；0306批次使用月数9时的千车故障数为32.78；0310批次使用月数12时的千车故障数为12.57；关键词：最小2乘法；灰色预测；马尔柯夫链Post-saleservicedatautilizationmodelAbstractThispaperfactoriescara1000carpartsfaultofafewdatatablesforstudy,Afterhasanalyzedthedatashee
3、tcharacteristicandhasrejectedinthetabletheunreasonabledata,Hasestablishedmanymodelsaccordingtothedatadifferentcharacteristic,Hascarriedontheforecastto3productionsraidofpartqualitycondition,Howdiscussedimprovedthedatasheettofurthertoenhancethedatathevalidity,Andgaveaseriesofconstructivec
4、ommenttothefactoryqualitycontrol.Themainwork:1onthedataanalysis,Theoriginal1000carfaultthedefinitionofseveralunreasonable,Anditsamendments,Isamorereasonablenumberof1,000carstheconceptoffault.2horizontalandverticalleastsquaresfittingmethodofKalmanfilteringmethodofpredictingthedatasheetfi
5、ller3GrayestablishedthreeMarkovchainmodel.0205installmentalsouseafewof18:00﹑0,306installmentontheuseofseveral0900and0310installmentsontheuseofafew2:00faultofafewthousandcarsaprediction.Forecastresults:0,205batchesof18fortheuseof1,000carsat79.65Fault0,306installmentontheuseofthe0900numbe
6、r1000Troubleat32.780,310installmentontheuseofseveral100012:00Troubleat12.574after-usemethodtopredictthetestdata5Finally,there-tabulationoftheproposalsKeywords:leastsquares;Grayforecast;markov售后服务数据的运用模型摘要本文以工厂提供的轿车某部件的千车故障数的数据表为研究对象,在分析了数据表的特征并剔除了表中不合理的数据后，根据数据的不同特点建立了多个模型，对其中3个生产批次的部件的
7、质量状况进行了预测，探讨了如何改进数据表以进1步提高数据的有效性，并对厂家的质量管理提出了1系列建设性意见。本文的主要工作有:1对数据进行了分析，提出了原文中千车故障数的定义存在的几种不合理性,并对其进行了修正,给出了更加合理的千车故障数的概念；2采用横向最小2乘拟合与纵向卡尔曼滤波方法的联合预测方法对数据表进行填充；3建立了灰色马尔柯夫预测模型,并对0205批次使用月数18时﹑0306批次使用月数9时和0310批次使用月数12时的千车故障数进行了预测。预测结果为:0205批次使用月数18时的千车故障数为79.65；0306批次使用月数9时的千车故障
