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120 90 60 30 90 90 90 90 90 所需的售后期长为90天 忽略 45 0 0 图 17 匹配法图示 Fig.17 Matching arithmetic illustration 匹配法算法条件: 假定所需的售后期长为90天: 1. 取已满所需售后期长的车作为样本车(忽略未满所需售后期长的车辆) ; 2. 取样本车在所需售后期长内的所有索赔或所有费用总和。 匹配法算法公式: 累积 IPTV = 样本车在所需售后期长内的索赔次数 已满所需售后期长的样本车 累积 CPV = 样本车在所需售后期长内的索赔费用 已满所需售后期长的样本车 匹配法算法示例: 所需售后期长为 90 天: 车辆 #1 #2 #3 售后期长(天) 90 90 90 发生索赔次数 1 1 0 * 1000 售后千辆车故障率的算法模型和应用 #4 #5 #6 #7 #8 Total 90 90 0 0 0 5 2 1 0 0 0 90 天内的所有索赔次数 = 5 样本车辆总数 = 5 所需的售后期长 = 90 天 累积 IPTV = 样本车在所需售后期长内的索赔次数 已满所需售后期长的样本车 * 1000 = 5 5 =1000 根据匹配法计算这批车辆售后期长为 90 天的千辆车故障率为 1000 4.2.3 线性法(Linear) 270 270 240 210 忽略 225 = 实际车辆索赔 = 当前售后期长(天) 售后期长 (车龄) 180 150 120 90 60 30 180 135 90 90 90 90 90 所需的售后期长为90天 45 0 0 图 18 线性法图示 Fig.18 Linear arithmetic illustration 线性法算法条件: 假定所需的售后期长为90天: 1. 取所有车辆样本; 售后千辆车故障率的算法模型和应用 2. 取所需售后期长内的所有索赔总数或所有费用总数; 3. 忽略所需售后期长后发生的索赔; 4. 计算所需售后期长内的平均售后期长(忽略所需售后期长后的售后期长,即 红色阴影部分) ; 5. 评价样本车在所需售后期长条件下基于当前平均售后期长的售后表现。 线性法算法公式: 累积 IPTV = 所需售后期长内的所有索赔次数 样本车辆总数 累积 CPV = 所需售后期长内的所有索赔费用 * 样本车辆总数 * 1000 * 所需售后期长 平均售后期长 所需售后期长 平均售后期长 平均售后期长 = ∑(所需售后期长内的每台车龄) 样本车辆总数 线性法算法示例: 所需售后期长为 90 天: 车辆 #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 Total 售后期长(天) 90 90 90 90 90 45 0 0 495 发生索赔次数 1 1 0 2 1 1 1 0 7 90 天内的所有索赔次数 = 7 样本车辆总数 = 8 所需的售后期长 = 90 天 平均售后期长 = ∑(所需售后期长内的每台车龄) = 样本车辆总数 495 = 61.9 days 8 售后千辆车故障率的算法模型和应用 累积 IPTV = 所需售后期长内的所有索赔次数* 1000 * 所需售后期长 样本车辆总数 平均售后期长 = 7 * 1000 * 8 90 61.9 = 1272 根据线性法计算这批车辆售后期长为 90 天的千辆车故障率为 1272。 线性法算法对于短售后期长的千辆车故障率计算是非常

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