2018年1-6月，全國接入車輛969107輛，其中627461輛車出現過錯誤，占比64.75%，共出現72類的錯誤數據，集中出現在車輛狀態和單體電壓/溫度值等方面。總體來看，接入平臺的車輛出現錯誤概率較大。
◆車企數據質量參差不齊 可能影響補貼核算
在報告中，不同企業的數據質量相差很大。有的企業接入平臺車輛的出錯率達到100%。企業車輛數據出錯率在50%以上的占企業總數比重為70.4%，僅有小部分車企的數據治療較好。新能源汽車國家大數據聯盟同期發布了“新能源汽車大數據指數TOP-n車型”，這些車型的數據良好。
A企業車輛數據出錯情況
來看一個實例，A企業，接入平臺車輛總數為29631輛，車輛數據出錯率為94.4%，單車錯誤數量均值為2883條。具體出錯數據項有電池單體電壓最高值與實際包內單體電壓值不相等、混動模式發動機無數據、車速大于0而車輛狀態為熄火、里程為空或無效等等。劉鵬分析，“這家企業出現的動力電池相關數據項錯誤比重已超過71.7%。動力電池作為新能源汽車的關鍵部件，它的優劣直接影響著整車性能，電池數據質量過差會直接影響新能源汽車的安全。”
另外，劉鵬提醒企業注意，像這家企業‘里程為空或無效’錯誤項占比接近5%，出現此項表明該企業車輛實際運行里程與上報里程存在一定偏差，會直接影響該車企的里程核查。
近幾年，像長安汽車、上海汽車等整車企業在多方位挖掘大數據的價值，用于產品改進、研發、銷售和服務等領域。像寧德時代等電池企業，他們認為大數據的價值在于通過故障監控、預警體系確保車輛安全可控，通過監控體系降低維修成本，提高運營效率。
分析新能源汽車平臺現存的72類數據差錯，除去傳感器、數據采集裝置、電池等硬件因素外，企業平臺數據對接國家平臺在實時傳輸中數據產生的沖突和不一致，也導致大數據質量問題。
不管怎樣，大數據價值挖掘的基礎在于數據，數據質量優劣直接影響大數據分析結果的可信度。如何保證數據符合標準，并保證完整、準確、穩定和一致，將成為車輛大數據分析的重要課題。
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