核心观点： 本报告利用某设备生产企业的维修记录，通过数据挖掘技术分析手机常见故障与手机型号、使用时长、市场级别、服务商所在地区等属性之间的关系，旨在为设备储藏提供意见。
关键数据： 报告分析了685,413条维修记录，涵盖29个属性，包括购机日期、购买商场、购买价格、机型属性、市场级别、安装日期、预约日期等。
研究方法：
- 数据预处理： 对缺失数据和噪声数据进行处理，提取手机维修信息，并对“反映问题描述”属性进行归一化处理，提取手机使用时长。
- 关联分析：
- 利用Apriori算法和GRI算法分析手机使用时长、产品型号与故障之间的关联性，但结果支持度和置信度较低。
- 采用基于协同过滤的推荐算法分析“反映问题描述”属性与其他属性的关联规则，构建反映各类型号手机的常见故障评价指标体系和不同市场和地区手机质量的评价体系。
- 推荐算法评价： 利用MAE指标对推荐算法进行质量评价，结果表明推荐结果较为理想。
研究结论：
- 地理位置相近的地区，其手机常见故障也类似。
- 不同手机型号或不同地区的手机，常见的故障类型主要为：开机故障、触屏故障、按键故障和通话故障。
- 不同市场级别购买的手机，经常出现故障的手机型号主要为T818、T92、EG906、T912和U8。
- 基于协同过滤的推荐算法能够有效地分析手机常见故障与相关属性之间的关系，为设备储藏提供预测分析，并为消费者提供购买意见。
