车辆故障诊断数据分析数据集VehicleFaultDiagnosisDataAnalysis-davissu904
数据来源：互联网公开数据
标签：车辆诊断, 故障分析, 车联网, 数据挖掘, 故障预测, 时间序列分析, 汽车工程, 工业数据
数据概述：
该数据集包含来自车联网终端的车辆故障诊断数据，记录了车辆在运行过程中产生的故障信息及相关参数。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2023年2月24日，具体时间范围为故障发生的时间点。
地理范围：数据来源未明确指出地理范围，但根据经纬度信息，可以推断车辆的行驶区域。
数据维度：数据集包含多个字段，包括底盘号（ChassisNumber）、系统类型（SystemType）、车型（AndModel）、故障描述（Fault）、故障计数（FaultCount）、SPN（Suspect Parameter Number，可疑参数编号）、FMI（Failure Mode Identifier，故障模式标识符）、故障开始时间（FaultStartTime）、故障结束时间（FaultEndTime）、持续时间（Duration）、发动机运行时间（EngineRunningTime）、经纬度信息（StartLongitude, StartLatitude）、车型号（BaseModel）、生产线日期（ProductionLineDate）、发动机型号（EngineModel）、存储时间（StorageTime）、故障严重程度（FaultSeverity）以及异常持续时间（DurationAbnormal）等。
数据格式：CSV格式，文件名为gzinfo_new_20232_g6_final.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于车辆的T-BOX（Telematics BOX，车载信息终端）系统，记录了车辆运行过程中产生的故障信息。该数据集适合用于车辆故障诊断、预测性维护和车辆性能分析。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于汽车工程、车联网、数据挖掘等领域的学术研究，如故障模式识别、故障预测、车辆健康状态评估等。
行业应用：可以为汽车制造商、售后服务提供商提供数据支持，特别是在故障诊断、维修建议、远程诊断等方面。
决策支持：支持车辆管理部门进行车队管理、风险评估和优化维护策略。
教育和培训：作为汽车工程、数据分析等相关课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员深入理解车辆故障诊断。
此数据集特别适合用于分析车辆故障的发生规律，预测故障风险，优化车辆维护策略，并提高车辆的可靠性和安全性。
