一、数据清洗的核心地位与必要性​

是供水管网监测数据相关功能落地的前置核心环节，重要性贯穿数据应用全流程。​

供水管网监测环境复杂，传感器易因设备老化、外界干扰等产生缺失值、异常值等问题数据。​

若不清洗“脏数据” 会直接影响后续功能的准确性与可靠性。​

二、数据清洗的关键维度与方法​

处理缺失数据：结合管网历史规律、同类监测点同期数据及专业插值算法补全，避免漏检隐患。​

识别异常值：通过动态阈值模型，结合参数关联性分析，剔除错误数据，确保反映实际状态。​

解决重复与格式问题：依据标准化校验规则，实现数据去重整合与格式统一，提供规范基础。​

三、数据清洗的价值体现​

让监测数据具备应用价值，为管网漏损定位、水质预警等功能提供高质量数据支撑。​

助力做出科学精准的判断与决策，提升管网智能化管理水平，保障供水系统稳定高效运行。