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數(shù)據以CSV格式存儲，文件名規(guī)則：河名_站號_超警次數(shù)， 數(shù)據集，每一行一條記錄，逗號分隔分別是：站號，時間，水位，警戒水位，警戒水位與水位的差值，按時間進行排序。 三. 建模思路 建立模型：指數(shù)合成方法：以統(tǒng)計期的數(shù)據合成指數(shù)構建權重，把每個監(jiān)測點數(shù)據進行加權平均，形成河流指數(shù)。指數(shù)與站號的關系：通過相關性分析，計算每個站對于河流指數(shù)的影響程度。投影得分：把指數(shù)具體數(shù)值，投影到固定的取值區(qū)間，形成得分。 指數(shù)合成原則：水位變化越大，權重越大水位與警戒水位的差值越大，權重越大，大于0時為超警時間越近，權重越大 投影得分：以0米為100分，表示已經警戒水位。以-5米為60分，表示正常水位。以-10米為10分，表示河流干涸。大于100分，則可能要發(fā)大水。小于10分，則可能河流無水。 3.1 A江 以A江的5個監(jiān)測站進行指數(shù)合成。 指數(shù)取值：最小值1/4位數(shù)中位數(shù)平均值3/4位數(shù)最大值-7.218-5.423-5.118-5.134-4.843-1.481 X軸：指數(shù)取值 Y軸：頻次 A江5個站：A黑，B紅，C綠，D深藍, E淺藍 指數(shù)：IDN紫色 X軸為：時間，從2015-11到2019-03。 Y軸為：警戒水位與水位的差值，大于0值為超警。 每個站點對整個河流的影響 A站（黑）：1.2594088 B站（紅）：0.1961849 C站（綠）： 0.1455854 D站（深藍）：1.4004896 E站（淺藍）：0.5610354 數(shù)值1為基準，大于1時，監(jiān)測站對指數(shù)影響明顯，小于1時對指數(shù)形象不明顯。 結論：A站和D站河流影響比較大，如果A值或D值水位突然變化，那么河流會比較危險。 3.2 B江 以B江的6個監(jiān)測站進行指數(shù)合成。 指數(shù)取值：最小值1/4位數(shù)中位數(shù)平均值3/4位數(shù)最大值-13.201-12.362-11.611-10.824-10.1212.607 B江6個站：A黑，B紅，C綠，D深藍, E淺藍（干流水道），F(xiàn)紫色（干流水道） 指數(shù)：IDN黃色 X軸為：時間，從2015-11到2019-03。 Y軸為：警戒水位與水位的差值，大于0值為超警。 每個站點對整個河流的影響 A站（黑）：1.4582460 B站（紅）：0.9518856 C站（綠）： 1.0676259 D站（深藍）：0.5472059 E站（淺藍）：0.3465968 F站（紫色）：0.2251052 數(shù)值1為基準，大于1時，監(jiān)測站對指數(shù)影響明顯，小于1時對指數(shù)形象不明顯。 結論：A站和C站河流影響比較大，如果A值或C值水位突然變化，那么河流會比較危險。 該模型是我們探索性的嘗試。用金融的方法去解決水利問題。這種嘗試是知識遷移：把一個行業(yè)的知識遷移到另外一個行業(yè)去嘗試解決問題。這種嘗試有很大的創(chuàng)新性。后續(xù)我們會持續(xù)把金融行業(yè)的知識，遷移到水利行業(yè)和其他行業(yè)，希望做出突破性的變革和實際落地效果。 我們公司致力于解決這類跨行業(yè)的問題。我們公司具備跨學科知識能力，特別是在：國際貿易，進出口領域，區(qū)塊鏈，金融及量化投資領域。我們具備扎實的底層知識構建能力。同時也有能力去把底層的知識在在我們擅長的領域做到極致，并同時在其他行業(yè)里做遷移。我們致力于把數(shù)據分析和數(shù)據科學在每個重要的，和國家生息相關的每個行業(yè)的進行落地。希望通過這個水利嘗試案例，能讓大家領略到數(shù)據分析，數(shù)據科學的無限魅力。 
數(shù)據以CSV格式存儲，文件名規(guī)則：河名_站號_超警次數(shù)， 數(shù)據集，每一行一條記錄，逗號分隔分別是：站號，時間，水位，警戒水位，警戒水位與水位的差值，按時間進行排序。 三. 建模思路 建立模型：指數(shù)合成方法：以統(tǒng)計期的數(shù)據合成指數(shù)構建權重，把每個監(jiān)測點數(shù)據進行加權平均，形成河流指數(shù)。指數(shù)與站號的關系：通過相關性分析，計算每個站對于河流指數(shù)的影響程度。投影得分：把指數(shù)具體數(shù)值，投影到固定的取值區(qū)間，形成得分。 指數(shù)合成原則：水位變化越大，權重越大水位與警戒水位的差值越大，權重越大，大于0時為超警時間越近，權重越大 投影得分：以0米為100分，表示已經警戒水位。以-5米為60分，表示正常水位。以-10米為10分，表示河流干涸。大于100分，則可能要發(fā)大水。小于10分，則可能河流無水。 3.1 A江 以A江的5個監(jiān)測站進行指數(shù)合成。 指數(shù)取值：最小值1/4位數(shù)中位數(shù)平均值3/4位數(shù)最大值-7.218-5.423-5.118-5.134-4.843-1.481 X軸：指數(shù)取值 Y軸：頻次 A江5個站：A黑，B紅，C綠，D深藍, E淺藍 指數(shù)：IDN紫色 X軸為：時間，從2015-11到2019-03。 Y軸為：警戒水位與水位的差值，大于0值為超警。 每個站點對整個河流的影響 A站（黑）：1.2594088 B站（紅）：0.1961849 C站（綠）： 0.1455854 D站（深藍）：1.4004896 E站（淺藍）：0.5610354 數(shù)值1為基準，大于1時，監(jiān)測站對指數(shù)影響明顯，小于1時對指數(shù)形象不明顯。 結論：A站和D站河流影響比較大，如果A值或D值水位突然變化，那么河流會比較危險。 3.2 B江 以B江的6個監(jiān)測站進行指數(shù)合成。 指數(shù)取值：最小值1/4位數(shù)中位數(shù)平均值3/4位數(shù)最大值-13.201-12.362-11.611-10.824-10.1212.607 B江6個站：A黑，B紅，C綠，D深藍, E淺藍（干流水道），F(xiàn)紫色（干流水道） 指數(shù)：IDN黃色 X軸為：時間，從2015-11到2019-03。 Y軸為：警戒水位與水位的差值，大于0值為超警。 每個站點對整個河流的影響 A站（黑）：1.4582460 B站（紅）：0.9518856 C站（綠）： 1.0676259 D站（深藍）：0.5472059 E站（淺藍）：0.3465968 F站（紫色）：0.2251052 數(shù)值1為基準，大于1時，監(jiān)測站對指數(shù)影響明顯，小于1時對指數(shù)形象不明顯。 結論：A站和C站河流影響比較大，如果A值或C值水位突然變化，那么河流會比較危險。 該模型是我們探索性的嘗試。用金融的方法去解決水利問題。這種嘗試是知識遷移：把一個行業(yè)的知識遷移到另外一個行業(yè)去嘗試解決問題。這種嘗試有很大的創(chuàng)新性。后續(xù)我們會持續(xù)把金融行業(yè)的知識，遷移到水利行業(yè)和其他行業(yè)，希望做出突破性的變革和實際落地效果。 我們公司致力于解決這類跨行業(yè)的問題。我們公司具備跨學科知識能力，特別是在：國際貿易，進出口領域，區(qū)塊鏈，金融及量化投資領域。我們具備扎實的底層知識構建能力。同時也有能力去把底層的知識在在我們擅長的領域做到極致，并同時在其他行業(yè)里做遷移。我們致力于把數(shù)據分析和數(shù)據科學在每個重要的，和國家生息相關的每個行業(yè)的進行落地。希望通過這個水利嘗試案例，能讓大家領略到數(shù)據分析，數(shù)據科學的無限魅力。 
數(shù)據以CSV格式存儲，文件名規(guī)則：河名_站號_超警次數(shù)， 數(shù)據集，每一行一條記錄，逗號分隔分別是：站號，時間，水位，警戒水位，警戒水位與水位的差值，按時間進行排序。 三. 建模思路 建立模型：指數(shù)合成方法：以統(tǒng)計期的數(shù)據合成指數(shù)構建權重，把每個監(jiān)測點數(shù)據進行加權平均，形成河流指數(shù)。指數(shù)與站號的關系：通過相關性分析，計算每個站對于河流指數(shù)的影響程度。投影得分：把指數(shù)具體數(shù)值，投影到固定的取值區(qū)間，形成得分。 指數(shù)合成原則：水位變化越大，權重越大水位與警戒水位的差值越大，權重越大，大于0時為超警時間越近，權重越大 投影得分：以0米為100分，表示已經警戒水位。以-5米為60分，表示正常水位。以-10米為10分，表示河流干涸。大于100分，則可能要發(fā)大水。小于10分，則可能河流無水。 3.1 A江 以A江的5個監(jiān)測站進行指數(shù)合成。 指數(shù)取值：最小值1/4位數(shù)中位數(shù)平均值3/4位數(shù)最大值-7.218-5.423-5.118-5.134-4.843-1.481 X軸：指數(shù)取值 Y軸：頻次 A江5個站：A黑，B紅，C綠，D深藍, E淺藍 指數(shù)：IDN紫色 X軸為：時間，從2015-11到2019-03。 Y軸為：警戒水位與水位的差值，大于0值為超警。 每個站點對整個河流的影響 A站（黑）：1.2594088 B站（紅）：0.1961849 C站（綠）： 0.1455854 D站（深藍）：1.4004896 E站（淺藍）：0.5610354 數(shù)值1為基準，大于1時，監(jiān)測站對指數(shù)影響明顯，小于1時對指數(shù)形象不明顯。 結論：A站和D站河流影響比較大，如果A值或D值水位突然變化，那么河流會比較危險。 3.2 B江 以B江的6個監(jiān)測站進行指數(shù)合成。 指數(shù)取值：最小值1/4位數(shù)中位數(shù)平均值3/4位數(shù)最大值-13.201-12.362-11.611-10.824-10.1212.607 B江6個站：A黑，B紅，C綠，D深藍, E淺藍（干流水道），F(xiàn)紫色（干流水道） 指數(shù)：IDN黃色 X軸為：時間，從2015-11到2019-03。 Y軸為：警戒水位與水位的差值，大于0值為超警。 每個站點對整個河流的影響 A站（黑）：1.4582460 B站（紅）：0.9518856 C站（綠）： 1.0676259 D站（深藍）：0.5472059 E站（淺藍）：0.3465968 F站（紫色）：0.2251052 數(shù)值1為基準，大于1時，監(jiān)測站對指數(shù)影響明顯，小于1時對指數(shù)形象不明顯。 結論：A站和C站河流影響比較大，如果A值或C值水位突然變化，那么河流會比較危險。 該模型是我們探索性的嘗試。用金融的方法去解決水利問題。這種嘗試是知識遷移：把一個行業(yè)的知識遷移到另外一個行業(yè)去嘗試解決問題。這種嘗試有很大的創(chuàng)新性。后續(xù)我們會持續(xù)把金融行業(yè)的知識，遷移到水利行業(yè)和其他行業(yè)，希望做出突破性的變革和實際落地效果。 我們公司致力于解決這類跨行業(yè)的問題。我們公司具備跨學科知識能力，特別是在：國際貿易，進出口領域，區(qū)塊鏈，金融及量化投資領域。我們具備扎實的底層知識構建能力。同時也有能力去把底層的知識在在我們擅長的領域做到極致，并同時在其他行業(yè)里做遷移。我們致力于把數(shù)據分析和數(shù)據科學在每個重要的，和國家生息相關的每個行業(yè)的進行落地。希望通過這個水利嘗試案例，能讓大家領略到數(shù)據分析，數(shù)據科學的無限魅力。
數(shù)據以CSV格式存儲，文件名規(guī)則：河名_站號_超警次數(shù)， 數(shù)據集，每一行一條記錄，逗號分隔分別是：站號，時間，水位，警戒水位，警戒水位與水位的差值，按時間進行排序。 三. 建模思路 建立模型：指數(shù)合成方法：以統(tǒng)計期的數(shù)據合成指數(shù)構建權重，把每個監(jiān)測點數(shù)據進行加權平均，形成河流指數(shù)。指數(shù)與站號的關系：通過相關性分析，計算每個站對于河流指數(shù)的影響程度。投影得分：把指數(shù)具體數(shù)值，投影到固定的取值區(qū)間，形成得分。 指數(shù)合成原則：水位變化越大，權重越大水位與警戒水位的差值越大，權重越大，大于0時為超警時間越近，權重越大 投影得分：以0米為100分，表示已經警戒水位。以-5米為60分，表示正常水位。以-10米為10分，表示河流干涸。大于100分，則可能要發(fā)大水。小于10分，則可能河流無水。 3.1 A江 以A江的5個監(jiān)測站進行指數(shù)合成。 指數(shù)取值：最小值1/4位數(shù)中位數(shù)平均值3/4位數(shù)最大值-7.218-5.423-5.118-5.134-4.843-1.481 X軸：指數(shù)取值 Y軸：頻次 A江5個站：A黑，B紅，C綠，D深藍, E淺藍 指數(shù)：IDN紫色 X軸為：時間，從2015-11到2019-03。 Y軸為：警戒水位與水位的差值，大于0值為超警。 每個站點對整個河流的影響 A站（黑）：1.2594088 B站（紅）：0.1961849 C站（綠）： 0.1455854 D站（深藍）：1.4004896 E站（淺藍）：0.5610354 數(shù)值1為基準，大于1時，監(jiān)測站對指數(shù)影響明顯，小于1時對指數(shù)形象不明顯。 結論：A站和D站河流影響比較大，如果A值或D值水位突然變化，那么河流會比較危險。 3.2 B江 以B江的6個監(jiān)測站進行指數(shù)合成。 指數(shù)取值：最小值1/4位數(shù)中位數(shù)平均值3/4位數(shù)最大值-13.201-12.362-11.611-10.824-10.1212.607 B江6個站：A黑，B紅，C綠，D深藍, E淺藍（干流水道），F(xiàn)紫色（干流水道） 指數(shù)：IDN黃色 X軸為：時間，從2015-11到2019-03。 Y軸為：警戒水位與水位的差值，大于0值為超警。 每個站點對整個河流的影響 A站（黑）：1.4582460 B站（紅）：0.9518856 C站（綠）： 1.0676259 D站（深藍）：0.5472059 E站（淺藍）：0.3465968 F站（紫色）：0.2251052 數(shù)值1為基準，大于1時，監(jiān)測站對指數(shù)影響明顯，小于1時對指數(shù)形象不明顯。 結論：A站和C站河流影響比較大，如果A值或C值水位突然變化，那么河流會比較危險。 該模型是我們探索性的嘗試。用金融的方法去解決水利問題。這種嘗試是知識遷移：把一個行業(yè)的知識遷移到另外一個行業(yè)去嘗試解決問題。這種嘗試有很大的創(chuàng)新性。后續(xù)我們會持續(xù)把金融行業(yè)的知識，遷移到水利行業(yè)和其他行業(yè)，希望做出突破性的變革和實際落地效果。 我們公司致力于解決這類跨行業(yè)的問題。我們公司具備跨學科知識能力，特別是在：國際貿易，進出口領域，區(qū)塊鏈，金融及量化投資領域。我們具備扎實的底層知識構建能力。同時也有能力去把底層的知識在在我們擅長的領域做到極致，并同時在其他行業(yè)里做遷移。我們致力于把數(shù)據分析和數(shù)據科學在每個重要的，和國家生息相關的每個行業(yè)的進行落地。希望通過這個水利嘗試案例，能讓大家領略到數(shù)據分析，數(shù)據科學的無限魅力。 數(shù)據以CSV格式存儲，文件名規(guī)則：河名_站號_超警次數(shù)， 數(shù)據集，每一行一條記錄，逗號分隔分別是：站號，時間，水位，警戒水位，警戒水位與水位的差值，按時間進行排序。 三. 建模思路 建立模型：指數(shù)合成方法：以統(tǒng)計期的數(shù)據合成指數(shù)構建權重，把每個監(jiān)測點數(shù)據進行加權平均，形成河流指數(shù)。指數(shù)與站號的關系：通過相關性分析，計算每個站對于河流指數(shù)的影響程度。投影得分：把指數(shù)具體數(shù)值，投影到固定的取值區(qū)間，形成得分。 指數(shù)合成原則：水位變化越大，權重越大水位與警戒水位的差值越大，權重越大，大于0時為超警時間越近，權重越大 投影得分：以0米為100分，表示已經警戒水位。以-5米為60分，表示正常水位。以-10米為10分，表示河流干涸。大于100分，則可能要發(fā)大水。小于10分，則可能河流無水。 3.1 A江 以A江的5個監(jiān)測站進行指數(shù)合成。 指數(shù)取值：最小值1/4位數(shù)中位數(shù)平均值3/4位數(shù)最大值-7.218-5.423-5.118-5.134-4.843-1.481 X軸：指數(shù)取值 Y軸：頻次 A江5個站：A黑，B紅，C綠，D深藍, E淺藍 指數(shù)：IDN紫色 X軸為：時間，從2015-11到2019-03。 Y軸為：警戒水位與水位的差值，大于0值為超警。 每個站點對整個河流的影響 A站（黑）：1.2594088 B站（紅）：0.1961849 C站（綠）： 0.1455854 D站（深藍）：1.4004896 E站（淺藍）：0.5610354 數(shù)值1為基準，大于1時，監(jiān)測站對指數(shù)影響明顯，小于1時對指數(shù)形象不明顯。 結論：A站和D站河流影響比較大，如果A值或D值水位突然變化，那么河流會比較危險。 3.2 B江 以B江的6個監(jiān)測站進行指數(shù)合成。 指數(shù)取值：最小值1/4位數(shù)中位數(shù)平均值3/4位數(shù)最大值-13.201-12.362-11.611-10.824-10.1212.607 B江6個站：A黑，B紅，C綠，D深藍, E淺藍（干流水道），F(xiàn)紫色（干流水道） 指數(shù)：IDN黃色 X軸為：時間，從2015-11到2019-03。 Y軸為：警戒水位與水位的差值，大于0值為超警。 每個站點對整個河流的影響 A站（黑）：1.4582460 B站（紅）：0.9518856 C站（綠）： 1.0676259 D站（深藍）：0.5472059 E站（淺藍）：0.3465968 F站（紫色）：0.2251052 數(shù)值1為基準，大于1時，監(jiān)測站對指數(shù)影響明顯，小于1時對指數(shù)形象不明顯。 結論：A站和C站河流影響比較大，如果A值或C值水位突然變化，那么河流會比較危險。 該模型是我們探索性的嘗試。用金融的方法去解決水利問題。這種嘗試是知識遷移：把一個行業(yè)的知識遷移到另外一個行業(yè)去嘗試解決問題。這種嘗試有很大的創(chuàng)新性。后續(xù)我們會持續(xù)把金融行業(yè)的知識，遷移到水利行業(yè)和其他行業(yè)，希望做出突破性的變革和實際落地效果。 我們公司致力于解決這類跨行業(yè)的問題。我們公司具備跨學科知識能力，特別是在：國際貿易，進出口領域，區(qū)塊鏈，金融及量化投資領域。我們具備扎實的底層知識構建能力。同時也有能力去把底層的知識在在我們擅長的領域做到極致，并同時在其他行業(yè)里做遷移。我們致力于把數(shù)據分析和數(shù)據科學在每個重要的，和國家生息相關的每個行業(yè)的進行落地。希望通過這個水利嘗試案例，能讓大家領略到數(shù)據分析，數(shù)據科學的無限魅力。
