客户设备维修服务交付时间和性能数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：设备维修,交付时间,性能分析,客户满意度,时间序列分析,服务点绩效,行业研究
数据概述：
本数据集提供了对设备维修过程的深入洞察，涵盖了从维修开始到完成的整个流程。数据来源于一家家用电器提供商的服务记录，包含了六个关键属性：活动类型、维修时间、设备类型和服务点。通过分析这些数据，可以探究不同因素对整体维修时间的影响，包括客户对特定设备类型的需求、服务点的表现水平及其他外部因素。此外，该数据集还探讨了不同设备类型的技术特性对客户满意度（通过维修及时性测量）的影响。
数据用途概述：
该数据集适用于研究客户设备维修过程、交付时间和服务提供者的性能。研究人员可以通过分析数据中的各个字段来研究时间趋势（例如，不同服务点的维修时间是否存在差异），或探索变量之间的相关性（例如，设备类型与维修时间的关系，活动与交付时间的关系）。此外，该数据集还可以用于预测模型开发，帮助预测在不同服务点对不同设备类型的维修预计时间。
举例：
ACTIVITY：该列指示维修过程中每个时间戳所执行的任务类型，例如“取件”、“诊断”和“维修”。
TIMESTAMP：该列列出每次活动发生的具体日期和时间，有助于评估维修过程中各步骤的完成时间。
REPAIR_IN_TIME_5D：该列显示设备是否在取件后5天内完成维修。“是”表示在规定时间内完成，“否”表示未在规定时间内完成。
DEVICETYPE：该列列出数据集中每个时间戳所维修的设备类型，例如“洗衣机/烘干机”。
SERVICEPOINT：该列提供进行维修的地点（即服务点），如果设备是从某个地点取件进行维修，则记录该地点。
通过理解这些字段及其信息，用户可以开始探索数据，分析时间趋势或研究变量之间的相关性。通过统计分析，可以获得对设备维修过程的更好理解，以及在此基础上提出未来运营的优化建议。
研究思路：
分析设备类型与维修时间之间的关系，以识别某些设备是否需要更长的维修时间，并提出优化维修过程的建议。
研究客户对服务点的评价，通过不同服务点的记录了解客户对其表现的评分，并提出改进建议。
预测不同服务点的设备维修时间，利用数据开发准确的预测模型，考虑设备类型和服务点的相关变量，以预测在5天内的维修完成时间。
致谢：
如果您在研究中使用此数据集，请引用原作者。
许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) - 公共领域奉献
许可内容：无版权 - 您可以复制、修改、分发和表演此作品，即使用于商业目的，也无需获得许可。参见其他信息。
列描述：
文件：sp2020.csv
列名 描述
ACTIVITY 执行的任务类型（例如，检查或故障排除）。 (字符串)
TIMESTAMP 活动执行的时间。 (日期时间)
REPAIR_IN_TIME_5D 是否在5天内完成维修。 (布尔值)
DEVICETYPE 正在维修的设备类型。 (字符串)
SERVICEPOINT 进行维修的地点。 (字符串)
致谢：
如果您在研究中使用此数据集，请引用原作者。
