這包括電力設(shè)施的分布，以及各種電氣設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。通過分析這些數(shù)據(jù)，確定哪些區(qū)域有充足的電力供能力來支持充電設(shè)施。

這包括不同地區(qū)的新能源汽車銷售量，以及車主的購車偏好等信息。這些數(shù)據(jù)幫助我司預(yù)測未來的充電需求，為充電設(shè)施的選址提供參考。

這包括道路的擁堵情況，以及車輛的行駛路線等信息。這些數(shù)據(jù)幫助我司確定在哪里設(shè)置充電站，以滿足駕駛員的需求。

這包括用戶何時(shí)、何地使用充電設(shè)施，以及他們的支付習(xí)慣等信息。這些數(shù)據(jù)幫助我司改進(jìn)服務(wù)，提高用戶體驗(yàn)。

如Hadoop、Spark等分布式計(jì)算框架；

如HBase、Cassandra等NoSQL數(shù)據(jù)庫；

如Python、R語言等編程語言，以及TensorFlow、Keras等深度學(xué)習(xí)框架；

如Tableau、Power BI等工具。