2018年1-6月，全国接入车辆969107辆，其中627461辆车出现过错误，占比64.75%，共出现72类的错误数据，集中出现在车辆状态和单体电压/温度值等方面。总体来看，接入平台的车辆出现错误概率较大。
◆车企数据质量参差不齐 可能影响补贴核算
在报告中，不同企业的数据质量相差很大。有的企业接入平台车辆的出错率达到100%。企业车辆数据出错率在50%以上的占企业总数比重为70.4%，仅有小部分车企的数据治疗较好。新能源汽车国家大数据联盟同期发布了“新能源汽车大数据指数TOP-n车型”，这些车型的数据良好。
A企业车辆数据出错情况
来看一个实例，A企业，接入平台车辆总数为29631辆，车辆数据出错率为94.4%，单车错误数量均值为2883条。具体出错数据项有电池单体电压最高值与实际包内单体电压值不相等、混动模式发动机无数据、车速大于0而车辆状态为熄火、里程为空或无效等等。刘鹏分析，“这家企业出现的动力电池相关数据项错误比重已超过71.7%。动力电池作为新能源汽车的关键部件，它的优劣直接影响着整车性能，电池数据质量过差会直接影响新能源汽车的安全。”
另外，刘鹏提醒企业注意，像这家企业‘里程为空或无效’错误项占比接近5%，出现此项表明该企业车辆实际运行里程与上报里程存在一定偏差，会直接影响该车企的里程核查。
近几年，像长安汽车、上海汽车等整车企业在多方位挖掘大数据的价值，用于产品改进、研发、销售和服务等领域。像宁德时代等电池企业，他们认为大数据的价值在于通过故障监控、预警体系确保车辆安全可控，通过监控体系降低维修成本，提高运营效率。
分析新能源汽车平台现存的72类数据差错，除去传感器、数据采集装置、电池等硬件因素外，企业平台数据对接国家平台在实时传输中数据产生的冲突和不一致，也导致大数据质量问题。
不管怎样，大数据价值挖掘的基础在于数据，数据质量优劣直接影响大数据分析结果的可信度。如何保证数据符合标准，并保证完整、准确、稳定和一致，将成为车辆大数据分析的重要课题。
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