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可以看到当我们的化验频次增加以后,数据量明显上升,大量的数据形成的数据表格显得更加的复杂和无序,我们还是利用曲线来进行可视化的分析:
当我们做出这样的曲线来的时候,我们感到非常的杂乱和无序,因为数据点位多,B厂从2013年4月开始做24小时分析,有时某个月还增加数次分析,这样做出来的数据众多,当这些数据通过曲线的形式放在一张图表中的时候,就会变成上面的样子,非常的无序。数据的可视化,是我们分析数据的基本途径之一,当数据曲线凌乱成这样的时候,大部分人是无法看到其中的规律性的,为此我们在选择数据的可视化转化的时候,就要进行合理的选择,为此我们选择了散点图,对这些数据进行分析,得出这样的一张图表:
当这样的曲线图出现的时候,我们很容易看到这些点的密集度在什么样的一个区间范围内,一天的进水水质的变化呈现一个非常规律性的变化区间,通过颜色的笔绘之后,我们能看到更明显的一个范围变化:
当这样的图表出现之后,后续的数据分析就更有依据了,从数据点可以看到,日进水水质的变化情况是一个波浪式的变化情况,每日从零点开始进水水质逐步下降,到早晨七点到10点期间达到一个最低峰,而后开始逐步一天进水水质最高的时刻,然后逐步下降,到了上午10点左右,出现一个低谷,而后开始逐步上升,在12~14点期间到达全天的第一个高峰,随后就开始回落,有持续的一个下降过程,一直到夜间19点下降到低峰值,也是全天的第二个低谷期间。达到19~20点的低峰以后,又开始逐步回升,在24点达到峰值,开始进入到下一个循环过程。从全天的水质曲线变化来看,全天的变化是一个有规律的波动的过程,这个主要与居民的生活习惯相互对应,是居民生活习惯的一个体现,两个波谷区间都是居民大量使用生活用水的时间,说明当居民大量使用生活用水的时候,对进水水质的稀释作用是非常明显的,也说明城市居民在早晨和晚间的时段,是大量用水的集中时段。
今天我们通过两个水厂的24小时化验数据进行了数据分析的一些技巧的说明,在污水厂的海量数据里面,运行人员要把这些数据变成真正有效的,对生产起到很大帮助的资料,是需要很多数据分析的技巧在里面的,比如24小时化验的结果,我们还可以延展开去,利用加权平均值检测一天的实际进水的平均值;利用每次24小时数据的最大值,最小值,平均值来预测一天中最接近平均值的时段,在不具备连续取样的条件下,在最接近平均值时段进行取样等等。。。大家有兴趣的话,可以深入的探索一下这方面的内容,数据分析就是这样,在平淡的数据中不断地深入挖掘,并利用挖掘出来的资料来指导我们生产,也是公众号推广数据化分析的重要意图。
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