本数据集通过多维度结构化设计，支撑水务管理智能化与社会价值拓展。内部应用：依托用户与区域分类体系，精准识别居民、工业等用水特征，辅助差异化水价制定与供水调度；结合用水量变化率、趋势及区域占比指标，实现异常用水快速定位；通过统计周期与趋势数据建模，为管网扩容、泵站改造提供动态规划支持；基于水表标签细分用户画像，评估节水政策效果并优化分级预警策略。外部价值：向政府输出区域用水效率评估报告，支撑城市水资源规划及老旧小区改造；赋能第三方企业定制农业灌溉方案或制造业用水优化、选址；开发匿名化公众节水工具（如用水习惯分析小程序），推动全民节水意识提升。数据具备跨层级关联分析能力，可成为连接水务管理与社会多领域协同发展的关键资产。
本数据集基于嵊州水务的实际运营数据，通过系统化的算法对原始业务数据进行清洗、处理和深度加工，形成具备高价值分析能力的数据资产。整体加工流程分为以下几个核心环节： 1. 数据清洗与预处理 首先对原始数据进行清洗，剔除无效或异常样本，例如删除“测试营业所”相关记录，确保后续分析的准确性。同时，对时间字段进行标准化处理，将原始的统计周期转换为算法可识别的年月格式，便于时间序列分析。 2. 核心指标构建 单位用水成本：通过收入与用水量的比值计算得出，反映单位水量的经济价值。 表均用水量：用水量除以水表数量，用于衡量区域每块水表的平均使用强度。 3. 面板数据结构构建 为了进行动态分析，采用面板数据建模方式，以“营业所 + 水表标签”作为唯一（身份标识），并设置面板数据结构。 4. 动态增长率计算 在此基础上，计算每个个体在时间维度上的：用水量环比变化率、收入环比变化率（y = （xt - xt-1）/（xt-1）），用于评估不同用户群体的用水趋势变化及经济贡献波动情况。 5. 异常检测机制 通过按个体分组计算平均用水量，并设定是否异常用水字段：当前月用水量超过平均用水量的200%则判定为是，反之正常。该机制用于识别潜在的异常用水行为。 6. 区域与用户类型贡献度分析 求和收入为总收入字段，按照营业所分组，得到各营业所总收入及其收入占比；同理，按“水表标签”分组，计算用户收入以及各类用户类型的用户贡献率。这些指标有助于识别高贡献区域和用户类型，为资源配置和市场策略优化提供依据。 7. 未来用水趋势预测 采用指数平滑法（Exponential Smoothing）对用水量进行时间序列建模，并为每个个体生成未来一期的预期用水量（预测值 = α × 用水量 + (1 - α) × 上一期预测值，α=0.3）。该方法具有良好的适应性，尤其适用于具有趋势但无明显季节性的用水行为预测，提升对未来用水需求的前瞻性判断能力。 注：与金额相关的字段单位为元，与用水量相关的单位为立方米。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
营业所 |
-- | -- |
水表标签 |
-- | -- |
水表数量 |
-- | -- |
用水量 |
-- | -- |
收入 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 营业所 | 三界营业所 |
| 水表标签 | 一户一表农 |
| 水表数量 | 18194 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/175786