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问 奥迪A6L起步困难的故障分析
5603195b57d9 2005年的奥迪A6 2.4AT该车起步困难，怠速正常，空挡加油正常，起步时偶尔耸车，上坡起 车容易熄火，变速器经常锁挡。 故障诊断：进行路试时，加速踏板位置在四分之一时车辆起步熄火，加速踏板位置在二分之一时起车，车辆严重耸车。此时变速器进入保护状态。连接VAS5052诊断仪，检查发动机故障码储存器，1缸、2缸、3缸失火。检查变速器故障码储存器。有两组，一是没有发动机转速信号。二是离合器滑差太大。故障都是偶发的。清除故障码，继续路试，读取发动机数据测量值块14组、15组、16组，查看失火计数器1缸、2缸、3缸起步时严重失火。因为是1缸、2缸、3缸同时失火，那就根据1缸、2缸、3缸共同点来诊断故障，首先更换凸轮轴调节电磁阀，故障依旧。休息片刻再着车，这时车辆一切正常，故障消失了，用VAS5052诊断仪检测数据流，一切正常。当车经过减速带是故障又出现了，原来问题出在电路上。根据电路图，1缸、2缸、3缸点火线圈共用一个搭铁线，将此处搭铁螺丝紧固，故障消失。 故障总结：此车因为在搭铁线位置加装LED行车灯的搭铁线时，没有紧固好，造成接触不良，引发故障。
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问 天雁气门破碎 大家帮我分析一下！我可以索赔吗
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问 请行家分析 高尔夫和骐达的优劣?
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问 福特ABS经典故障分析流程？
e11bc87b6299 故障诊断： 根据上面的现象，怀疑是ABS系统出了问题，首先检查车内仪表板上设置的ABS故障指示灯．显示正常(即发动车辆在2s左右后熄灭)。用WDS进行诊断．未发现有故障码出现，试车且在进行制动时．制动踏板也有上抬的脉动感觉，说明ABS在工作。而后将ECU的插头拔出，以常规方式试车，结果显示四个车轮均正常(即有拖印)。根据上面的检查情况，最后确定仍为ABS系统的故障，只不过ECU的自诊断系统不能检测到故障而已。因此仍对ABS系统进行分析。 从嘉年华的制动系统结构原理看，该车采用ABS电控独立控制，由电控系统、液压系统和常规制动装置组成。ABS的电液控制装置(HECU)的电控部分(ECU)通过ABS线束由布置在每个车轮内的轮速传感器得到该车的转速信号，以判断车轮的运转状态。当制动时，施加足够大的制动踏板力使车轮趋于抱死时，ECU即向液压控制单元(HECU)发出液压调节的指令，HECU通过电磁阀根据制动液压调节指令对车轮的制动压力进行调节(即建压、保持、降压)。根据上面的结构原理分析，该车是四轮独立控制．ECU接收到某一车轮的轮速信号以判断对该车轮如何进行压力调节，即某车轮轮速信号和该轮的压力调节一一对应。如果出现接收了某一车轮的轮速信号，而去控制另一车轮的压力调节的情况，即当某一车轮发出有抱死趋势的轮速信号时，由ECU接收而去控制稍迟抱死的另一车轮的液压，使之减压而不被抱死；与此同时，不该抱死的车轮轮速信号却被ECU接收而去控制有抱死趋势的车轮，使之加压、抱死。结果导致有的车轮完全被抱死，有的车轮则完全没有制动。 故障排除： 由以上分析，又对各管路一一检查。在此过程中发现，虽然管路接头有区别，但由于维修过程中没有注意而把管路接错，从而出现了上述的故障。调整管路，故障排除。 例二，故障现象： 一辆福特嘉年华轿车．行驶70000多千米。该车ABS故障灯亮起，车主到我服务站来维修车辆。 故障诊断： 首先用WDS读取故障码，显示00295，为右后轮速传感器G45故障。一般这种故障由以下情况所导致： ●当车速超过10km／h时，没有转速信号传递给ABS控制单元 ●当车速大于40km／h时．转速信号超过标准值 ●传感器存在可识别的断路或对正极、搭铁线短路故障 所以应该重点对以下项目检测： ●轮速传感器与ABS控制单元的线路连接情况 ●轮速传感器和齿圈的安装有间隙，安装位置以及灰尘或
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问 SPARK这车怎么样？请家帮忙分析一下？
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问 2011款福克斯怎么样，可能帮忙分析下吗？
a23da1c310df 我来谈一下吧，2011款福特福克斯造型流畅动感而不轻佻，算是雅俗共赏，符合国人的共同审美观。其拥有2640mm的超长轴距，相比普通紧凑型轿车2600mm的轴距均长出不少，空间优势十分明显，对家用来说，过年装点年货绰绰有余。 2011款福克斯的静肃水平相比老款进一步提升达5%，空调效率和燃油经济性也获得了有效的提升，对坐在车里的家人来说，更能感受到宁静的舒适感。并且2011款福克斯全车系装备了ABS（防抱死制动系统）、EBD（电子制动力分配系统）、前座双安全气囊以及赛车血统的运动底盘，加上车身大量采用的高强度钢材，为消费者提供了同级领先的安全性。 上来说是不容错过的购车时机。 无论从性能和价格上来说，福克斯都算是中级家轿中最值得肯定的一款。
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问 分析压电陶瓷换能器的工作原理
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问 数据挖掘与数据分析的主要区别是什么
匿名 总结一下主要有以下几点：1、计算机编程能力的要求作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据到各种拆分汇总，再经过分析，最后形成完整的分析报告。当然原始数据可以是别人提供，也可以自己提取（作为一名合格的数据分析师，懂点SQL知识是很有好处的）。而数据挖掘则需要有编程基础。为什么这样说呢？举两个理由：第一个，目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系；第二点，在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。从这两点就可以明确看出数据挖掘跟计算机跟编程有很大的联系。2、在对行业的理解的能力要想成为一名优秀的数据分析师，对于所从事的行业有比较深的了解和理解是必须要具备的，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。3、专业知识面的要求数据分析师出对行业要了解外，还要懂得一些统计学、营销、经济、心理学、社会学等方面的知识，当然能了解数据挖掘的一些知识会更好。数据挖掘工程师则要求要比较熟悉数据库技术、熟悉数据挖掘的各种算法，能够根据业务需求建立数据模型并将模型应用于实际，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。想要成为优秀的数据挖掘工程师，良好的数学、统计学、数据库、编程能力是必不可少的。总之一句话来概括的话，数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘工程师更关注于技术层面。数据分析师与数据挖掘工程师的相似点：1、都跟数据打交道。他们玩的都是数据，如果没有数据或者搜集不到数据，他们都要丢饭碗。2、知识技能有很多交叉点。他们都需要懂统计学，懂数据分析一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。3、在职业上他们没有很明显的界限。很多时候数据分析师也在做挖掘方面的工作，而数据挖掘工程师也会做数据分析的工作，数据分析也有很多时候用到数据挖掘的工具和模型，很多数据分析从业者使用SAS、R就是一个很好的例子。而在做数据挖掘项目时同样需要有人懂业务懂数据，能够根据业务需要提出正确的数据挖掘需求和方案能够提出备选的算法模型，实际上这样的人一脚在数据分析上另一只脚已经在数据挖掘上了。事实上没有必要将数据分析和数据挖掘分的特别清，但是我们需要看到两者的区别和联系，作为一名数据行业的从业者，要根据自身的特长和爱好规划自己的职业生涯，以寻求自身价值的最大化。sc-cpda 数据分析公众交流平台
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问 如何通过用数据挖掘技术来分析Web网站日志
匿名用户 1、数据预处理阶段根据挖掘的目的，对原始Web日志文件中的数据进行提取、分解、合并、最后转换为用户会话文件。该阶段是Web访问信息挖掘最关键的阶段，数据预处理包括:关于用户访问信息的预处理、关于内容和结构的预处理。 2、会话识别阶段该阶段本是属于数据预处理阶段中的一部分，这里将其划分成单独的一个阶段，是因为把用户会话文件划分成的一组组用户会话序列将直接用于挖掘算法，它的精准度直接决定了挖掘结果的好坏，是挖掘过程中最重要的阶段。 3、模式发现阶段模式发现是运用各种方法和技术从Web日志数据中挖掘和发现用户使用Web的各种潜在的规律和模式。模式发现使用的算法和方法不仅仅来自数据挖掘领域，还包括机器学习、统计学和模式识别等其他专业领域。 模式发现的主要技术有：统计分析（statistical analysis）、关联规则（association rules）、聚类（clustering）、归类（classification）、序列模式（sequential patterns）、依赖关系（dependency）。 （1）统计分析（statistical analysis）：常用的统计技术有：贝叶斯定理、预测回归、对数回归、对数-线性回归等。可用来分析网页的访问频率，网页的访问时间、访问路径。可用于系统性能分析、发现安全漏洞、为网站修改、市场决策提供支持。 （2）关联规则（association rules）：关联规则是最基本的挖掘技术，同时也是WUM最常用的方法。在WUM中常常用在被访问的网页中，这有利于优化网站组织、网站设计者、网站内容管理者和市场分析，通过市场分析可以知道哪些商品被频繁购买，哪些顾客是潜在顾客。 （3）聚类（clustering）：聚类技术是在海量数据中寻找彼此相似对象组，这些数据基于距离函数求出对象组之间的相似度。在WUM中可以把具有相似模式的用户分成组，可以用于电子商务中市场分片和为用户提供个性化服务。 （4）归类（classification）：归类技术主要用途是将用户资料归入某一特定类中，它与机器学习关系很紧密。可以用的技术有：决策树（decision tree）、K-最近邻居、Naïve Bayesian classifiers、支持向量机（support vector machines）。 （5）序列模式（sequential patterns）：给定一个由不同序列组成的集合，其中，每个序列由不同的元素按顺序有序排列，每个元素由不同项目组成，同时给定一个用户指定的最小支持度阈值，序列模式挖掘就是找出所有的频繁子序列，即子序列在序列集中的出现频率不低于用户指定的最小支持度阈值。 （6）依赖关系（dependency）：一个依赖关系存在于两个元素之间，如果一个元素A的值可以推出另一个元素B的值，则B依赖于A。 4、模式分析阶段模式分析是Web使用挖掘最后一步，主要目的是过滤模式发现阶段产生的规则和模式，去除那些无用的模式，并把发现的模式通过一定的方法直观的表现出来。由于Web使用挖掘在大多数情况下属于无偏向学习，有可能挖掘出所有的模式和规则，所以不能排除其中有些模式是常识性的，普通的或最终用户不感兴趣的，故必须采用模式分析的方法使得挖掘出来的规则和知识具有可读性和最终可理解性。常见的模式分析方法有图形和可视化技术、数据库查询机制、数理统计和可用性分析等。
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问 霍尔电流传感器损坏分析
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