汽车零部件维修理赔数据分析数据集AutomotivePartsRepairClaimDataAnalysis-kritanshtank
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车维修, 零部件, 理赔, 数据分析, 故障诊断, 成本评估, 行业研究, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自汽车维修和理赔相关的数据，记录了汽车零部件的维修、更换以及理赔的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的年份为2020年。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但包含了车辆型号、零部件信息，以及理赔相关的金额等信息。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如REFERENCE_NUM（参考编号）、PRODUCT_INDEX（产品索引）、VEHICLE_MODEL_CODE（车辆型号代码）、CLAIMNO（索赔编号）、CLAIM_NO（索赔号）、PARTNO（零部件编号）、PARTDESCRIPTION（零部件描述）、TOTAL_AMOUNT（总金额）、NUM_CLAIM_NO（索赔号数值）等。此外，还包括TXT_PARTS_GROUP_NAME（零部件分组名称）、TXT_PARTS_NAME（零部件名称）和NUM_PART_CODE（零部件代码）等。
数据格式：数据以CSV和XLSX格式提供，其中garage_data.csv和surveyor_data.csv包含结构化数据，Primary_Parts_Code.xlsx文件可能包含零部件代码相关信息，便于数据分析和处理。数据已进行结构化处理，便于分析。
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：适用于汽车维修、理赔、零部件更换的学术研究，如故障诊断、理赔风险评估、零部件寿命预测等。
行业应用：可以为汽车保险公司、汽车维修企业、零部件供应商提供数据支持，特别是在理赔流程优化、维修成本控制、市场预测等方面。
决策支持：支持企业在定价策略制定、库存管理优化以及客户服务改进等方面的决策。
教育和培训：作为汽车工程、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解汽车维修理赔过程。
此数据集特别适合用于探索汽车零部件的损坏模式、理赔金额的影响因素，以及不同车型零部件的维修成本差异，从而帮助用户实现优化理赔流程、提升维修效率、降低运营成本等目标。
