hack_baltica

1. Анализ данных

Общая информация

Основные типы проблем

Статистика

Анализ частоты поломок

3. Преобразование данных

Шаг 1 Преобразование времени

Шаг 2 Разделение описания

Шаг 3 Преобразование слов в леммы (Лемматизация)

Шаг 4 Создание временных меток

Шаг 5 Подготовка для прогнозирования

Шаг 6: Балансировка данных

2. Алгоритм предсказания поломок

Подход 1 Регрессия для прогнозирования времени простоя

Подход 2 Классификация для предсказания вероятности поломки

Подход 3 Анализ MTBF

5. Пример кода для преобразования данных (Python)

6. Рекомендации

**1. Извлечь ключевые параметры из таблицы:**

**Основные данные:**

**Текущая дата:**

**2. Расчет общего количества моточасов за весь период эксплуатации:**

**3. Определить максимальный ресурс оборудования:**

**4. Корректировка ресурса на основе текущих данных:**

**Анализ MTBF (среднее время между поломками):**

**Превышение рекомендованного срока службы:**

**5. Расчет остаточного ресурса:**

**Метод 1: На основе времени работы**

**Метод 2: На основе MTBF**

**Метод 3: На основе текущей производительности**

**6. Практические выводы:**

**Фактический остаточный ресурс:**

**Рекомендации:**

**7. Пример кода для автоматического расчета (Python):**

**8. Итог:**