根據(jù)業(yè)務(wù)流程收集數(shù)據(jù)，包括設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、使用頻率、故障情況、用戶(hù)反饋等。通過(guò)公開(kāi)渠道或合作伙伴獲取政策信息、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)等相關(guān)數(shù)據(jù)。

對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合，形成標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)庫(kù)。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，如Hadoop、Spark等進(jìn)行分布式處理，提高效率。

運(yùn)用數(shù)據(jù)分析工具，如Python、R、SQL等，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和智能分析，提供決策支持。通過(guò)聚類(lèi)算法預(yù)測(cè)用戶(hù)的充電需求，通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障的規(guī)律，通過(guò)時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)未來(lái)的市場(chǎng)趨勢(shì)。

將分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為實(shí)際的用場(chǎng)景，如優(yōu)化設(shè)備布局、提升服務(wù)質(zhì)量、開(kāi)發(fā)新的商業(yè)模式等。

關(guān)注的是用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，如出行路線、住宿偏好、消費(fèi)習(xí)慣等。這些數(shù)據(jù)幫助企業(yè)提供個(gè)性化的服務(wù)，提升用戶(hù)體驗(yàn)。通過(guò)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)據(jù)分析，制定出更有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品策略。

主要關(guān)注的是創(chuàng)新能力和市場(chǎng)需求。設(shè)計(jì)師從大量的設(shè)計(jì)案例中尋找靈感，通過(guò)數(shù)據(jù)分析了解消費(fèi)者的需求變化，及時(shí)調(diào)整設(shè)計(jì)方向。