维修数据是指装备技术状态恢复、保持和改善活动中所产生或使用的所有的相关数据。维修数据内涵丰富,数据种类多样,主要组成包括:装备构型数据(装备的基本构造包括其子系统及零部件的配置、技术性能等参数)、技术状态与故障数据,维修过程数据(修理记录或者维修工单)、供应保障数据(设备供应信息等)、计划管理数据(装备的管理的相关信息,如维修作业单位,装备隶属关系)。维修数据为掌握装备的实际技术状态,保障资源的消耗规律,维修保障能力和水平提供了基础。充分分析、挖掘和利用这些数据,对提高装备维修保障的针对性、准确性和科学化水平具有十分重要意义。因此为提高维修数据分析能力,提高维修数据信息的利用率,降低维修数据分析对分析人员的要求,本文采用基于贝叶斯的方法对维修数据进行分析,梳理理论算法,设计模块化系统,并对此系统进行验证。主要内容如下:(1)维修数据贝叶斯模型整理。通过深度阅读整理相关贝叶斯数据分析文献,总结整理出典型算法作为系统的理论支撑。模型通过数据类型的不同划分为离散模型、连续模型、层次模型。(2)维修数据贝叶斯分析系统设计。在理论模型的支持下,通过Python语言进行系统软件开发,其中PyMC3作为贝叶斯分析的核心库,PyQt4作为Gui构建的核心库。(3)维修数据贝叶斯分析系统实例应用。软件系统开发最终的环节是应用于实际,本文选取实际案例对系统进行应用测试,分别选用离散型数据和连续型数据。(4)维修数据贝叶斯分析系统验证。系统验证是保证结果可靠性的关键环节,本文通过与已有结果进行对比验证,从而来验证系统的准确性和可靠性。