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现有工业现场检测数据，形如：

输入参数,测量结果,配置项
85,"[39.8053, 40.9645, 67.5069, 62.0177, 43.3056, 47.6401, 46.3773, 66.6053, 63.7937, 77.2952]","['epoxy_cracking', 'Size20201', 'AcoAmp', 'Neg']"

根据数据特征和工业检测场景，可以尝试以下分析方法：

1. 参数-结果关联分析

• 适用算法：多元线性回归、随机森林回归、Spearman秩相关
• 分析方向：建立输入参数与测量结果之间的量化关系矩阵
• 潜在结论：发现对测量结果影响最大的关键参数，确定参数优化区间

2. 配置模式挖掘

• 适用算法：Apriori关联规则、FP-Growth
• 分析方向：解析配置项字符串中的组合规律（如："['epoxy_cracking', 'Size20201', 'AcoAmp', 'Neg']"）
• 潜在结论：识别高频配置组合，发现配置项之间的隐含依赖关系

3. 测量结果时序建模

• 适用算法：LSTM时间序列预测、Prophet分解模型
• 分析方向：对浮点数组数据进行序列模式挖掘（如声学信号的时序特征）
• 潜在结论：建立设备状态演变模型，实现异常波动预警

4. 多维度异常检测

• 适用算法：Isolation Forest、LOF局部离群因子
• 分析方向：联合输入参数、测量结果统计量（均值/方差/峰度等）、配置项构建特征空间
• 潜在结论：定位异常检测样本，识别潜在设备故障模式

5. 配置分组对比

• 适用算法：ANOVA方差分析、Kruskal-Wallis H检验
• 分析方向：比较不同配置组合下的测量结果分布差异
• 潜在结论：确定对测量结果影响显著的配置因素，优化测试方案

典型分析流程建议：

# 特征工程示例
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv("voiceprint_all_data.csv")

# 解析配置项为特征矩阵
config_features = df['配置项'].apply(
    lambda x: pd.Series({
        'defect_type': x.split("'")[1],
        'size': x.split("'")[3],
        'sensor_type': x.split("'")[5],
        'polarity': x.split("'")[7]
    }))

# 提取测量结果统计量
measure_stats = df['测量结果'].apply(
    lambda x: pd.Series({
        'mean': np.mean(eval(x)),
        'std': np.std(eval(x)),
        'kurtosis': pd.Series(eval(x)).kurtosis()
    }))

# 构建完整特征矩阵
feature_matrix = pd.concat([
    df['输入参数'], 
    config_features, 
    measure_stats
], axis=1)

可预期结论维度：

1. 确定输入参数的最佳工作区间（如：输入参数85时信号稳定性最佳）
2. 识别高危配置组合（如：Size20201+AcoAmp组合故障率较高）
3. 建立设备健康度评估指标（基于测量结果统计量）
4. 发现传感器部署优化方案（不同sensor_type的信号质量对比）