最近剛給帆軟的可視化夏季挑戰(zhàn)賽當完評委，發(fā)現(xiàn)了一批非常好的數(shù)據(jù)分析項目案例，經過官方授權后，分享給大家。

　　項目背景

　　社會老齡化的問題日益嚴重，獨居老人的安危牽動人心。通過智能水表，按照既定的數(shù)據(jù)特征識別出水表可能的用水異常，能夠對獨居老人實行智能守護。

　　但是水務企業(yè)很少有數(shù)據(jù)部門或者專注研究數(shù)據(jù)的人，去進行數(shù)據(jù)挖掘分析，導致很多工作不能科學的決策，比如熱線排班，供水調度等。希望我們的研究成果能給業(yè)界同行帶來參考價值。

　　使用到的數(shù)據(jù)集

　　數(shù)據(jù)來源：本次一共用到23個數(shù)據(jù)集，均取自企業(yè)各大系統(tǒng)真實數(shù)據(jù)并脫敏處理，總數(shù)據(jù)量超1000萬行，涵蓋全市疫情前后一年內的數(shù)據(jù)。

　　分析思路

　　首先，我們明確了范圍是疫情期間的用水分析，然后分別從數(shù)據(jù)取值、行業(yè)用水分類、用戶畫像、用水預測四個方面去展開分析。

　　數(shù)據(jù)處理

　　某用戶用水波動情況

　　決策樹是一種有監(jiān)督的常用數(shù)據(jù)挖掘定位工具，使用該算法首先要計算所有特征變量的信息熵，由此確定變量的優(yōu)先級，對用戶用水量、地址、抄表周期等數(shù)據(jù)進行特征提取并進行處理，對處理好的特征使用XGBoost算法進行分類。

　　部分代碼

　　被識別出疑似異常的用戶，以高亮的方式在圖表中呈現(xiàn)，便于巡檢人員重點定向排查。

　　可視化報告

　　營業(yè)收費與用戶用水量分析

　　疫情期間受影響最大的企業(yè)是經營服務行業(yè)，一度下跌到33%以下，疫情后隨報復式增長了14%，但整體卻仍未完全恢復元氣。而行政事業(yè)用水持續(xù)低迷，因為很多學校采取了遠程教育的模式。

　　居民住宅的用水量占據(jù)了本市最高位置，其次是工業(yè)用水，疫情期間的餐飲、娛樂行業(yè)用水幾近消失，甚至低于消費用水。同時，本市正在大量加強基建工作，基建用水也逐年提升。在杠鈴圖中，我們能清晰地看到各用水組成及其最高/最低值與中位數(shù)。

　　大用戶的變化分析

　　分析重點用戶受疫情的影響程度，我們提前了重點大用戶的數(shù)據(jù)進行對比，數(shù)據(jù)隨時間變化的趨勢與整體基本一致，20%的大用戶占據(jù)了全市近80%的用水量，商業(yè)、工廠、市政出現(xiàn)了短暫負增長，但很快也恢復了生機。

　　用戶數(shù)據(jù)挖掘

　　隨著社會老齡化不斷加快，一些獨居用戶面臨照料問題。將智能水表進行分析管理，按照既定的數(shù)據(jù)特征識別出水表可能的用水異常；二手手游出售管道水回流、持續(xù)用水、長期零水量等，對獨居用戶實行智能守護，能節(jié)省人力，也提高了效率。

　　完整作品展示

　　總結

　　一個成功的數(shù)據(jù)可視化要滿足兩要素：

　　1、提供足夠的社會價值/商業(yè)價值：本作品的“群體性事件”分析帶來的重大社會價值，體現(xiàn)了國企的強烈的社會責任感。

　　2、幫助讀者快速理解信息：本作品無論是內容的信噪比、數(shù)據(jù)表達的準確度，還是突出洞察信息的標識，都達到了一個極高的水平。同時本作品還別出心裁的制作出日歷圖、對比杠鈴圖、環(huán)形分析圖等等創(chuàng)意圖表。

　　源自：2021帆軟BI可視化夏季挑戰(zhàn)賽參賽作品，未經允許禁止轉載

　　團隊：水務加BI數(shù)據(jù)聯(lián)隊