售后服务数据分析报告.docx

售后服务数据分析报告产品质量是企业的生命线，售后服务是产品质量的观测点， 如何用好售后服务的数据是现代企业管理的重要问题之一。 这些数据主要包含哪个批次生产的汽车（即生产月份）、售 出时间、维修时间、维修部位、损坏原因及程度、维修费 用等等。通过这样的数据可以全面了解所有部件的质量情 况，假设从不同的需求角度出发科学整理数据库中的数据， 可得到不同用途的信息，从而实现不同的管理目的。整车或某个部件的“千车故障数”是一个很重要的指标， 常用于描述汽车的质量。数据利用的时效性是很强的，厂 方希望知道近期生产中的质量情况，对于的一些故障 反应信息，需要根据这些少量的一致数据来预测未来的产 品的质量，这对售后服务具有指导性的意义，并且为质量 管理方面提供决策与咨询，可以归结为一个统计预测问题。但刚出厂的汽车还没有全售出去，已售出的汽车也没使用 几个月，因此数据显得滞后很多。当一个批次生产的汽车 的三年保修期都到时，可以对这批汽车的质量情况有了最 准确的信息，可惜时间是汽车出厂的四、五年后，这些信 息已无法指导过去的生产，对现在的生产也没有什么作用。所以如何更科学地利用少量数据预测未来情况是售后服务 数据利用的重要问题。售后服 务数据的分析和预测摘要售后服务数据是观测产品质量的重要依据，合理运用售后 服务数据是现代企业质量管理的关键问题。在分析了数据 表中的不合理数据后，根据数据中的不合理因素，进行合 理的假设和修正，并列出修正后累计表和增量表。分批次千车故障数可看作非平稳时间序列，它既包含横向 的月度变化趋势，又包含纵向批次起伏趋势，另外还存在 平稳的随机误差。先采用横向加权二次移动平均法和最小二乘方法，纵向 ARIMA非平稳时间序列分别建立模型并独立对数据进行拟 合。横向基于修正后的累计表，比拟几种不同的曲线最小 二乘拟合的优劣，给出较优方法的拟合的精确度，并对模 型做出评估；纵向根据修正后的增量表，给出选用非平稳时 间序列的依据，参数确实定过程及模型的验证方法，以图 表的形式列出预测值的走向和置信区间。两种方法都给出 了具体的预测值。然后将纵向的预测值转换为累加表的形式与横向的预测值 加权处理，权值包含某方向数据个数及与预测数据的距离 两方面的影响，得出基于修正后累计表的最终预测值为：0205批次使用月数18时的千车故障数为77. 365, 0306批次使用月数9时的千车故障数为2 7.6 3 , 0 3 1 0批次使用月数12时的千车故障数为170.87。最后，讨论了模型的优缺点，模型的改进方法，并提出了 一些关于千车故障率的制表方法的建议。