一、应用场景

聚焦供水管网 压力、流量等监测数据的预处理，为数据预测、置信区间分析等下游模块提供标准化输入；支持灵活定义分析周期。

二、解决问题

1.脏数据干扰：消除原始数据中的缺失值、异常值（超极值）、格式异构问题，避免下游分析因数据质量偏差产生误差。

2.效率瓶颈：替代人工逐行校验，自动化处理多源、多格式监测数据，大幅缩短数据预处理周期。

3.粒度不一致：通过“输出步长”统一数据时间刻度（如规整为 1 分钟粒度），解决不同监测点数据采集频率差异的兼容问题。

三、详细功能

1.灵活配置层

支持选择清洗类型（压力/流量等），匹配不同监测维度的清洗规则。

定义数据类型：适配多源数据格式。

限定分析范围：通过“数据天数”筛选历史数据区间，聚焦核心分析时段。

2.数据处理层

缺失值处理：提供“不填充”或自定义值的填充策略，灵活应对缺失数据；

异常值过滤：通过“允许的最大/最小值” 设定阈值，自动标记并剔除超出范围的异常点（如表格中红色标注值）。

时间规整：通过“输出步长”将不规则数据统一为固定时间粒度，确保数据连续性。

3.结果输出层

数据表格：对比展示原始数据 vs 清洗后数据，标注异常点，清晰呈现数据修正过程。

可视化分析：生成曲线对比图（原始数据为蓝、清洗后为绿，异常点标红），直观呈现数据波动与清洗效果。

统计报告：输出有效/无效/缺失数据量 及“历史数据评分”，量化数据质量。

四、使用价值

1.下游支撑：为数据预测、置信区间分析等模块提供干净、规整的数据底座，从源头保障分析结果的可靠性。

2.问题追溯：通过异常点标记和统计报告，快速定位数据问题（如超极值是否为传感器故障、缺失值是否为传输中断），辅助运维决策。

3.效率跃迁：自动化流程替代人工校验，大幅缩短数据预处理耗时，让分析人员聚焦核心业务（如模型构建、策略制定）。