数据分析应用功能扩展计划

功能扩展概述

为现有分捡磅秤数据分析应用添加以下功能：
1. 识别并提取count_in_range数据的所有极大值点
2. 记录每个极值点的精确时间戳
3. 统计每个极值点的超下限、范围内和超上限数值
4. 计算每个极值点的合格率
5. 计算整体查询时间范围内的合格率
6. 以表格形式呈现所有统计数据

技术实现计划

1. 扩展数据处理服务

修改文件：app/services/data_processing_service.py

添加功能：
- identify_local_maxima 方法：识别count_in_range数据的所有极大值点
- calculate_pass_rate 方法：计算每个数据点的合格率
- calculate_overall_pass_rate 方法：计算整体合格率
- analyze_extreme_points 方法：整合极值点分析和统计

2. 扩展Streamlit仪表盘

修改文件：dashboard.py

添加功能：
- 在数据查询结果处理后调用新的分析方法
- 添加"极值点分析"部分，展示极值点表格
- 在数据概览中添加整体合格率指标
- 优化表格展示，确保数据清晰易读

3. 具体实现细节

极值点识别算法

• 使用滑动窗口方法识别局部极大值
• 比较每个数据点与其前后相邻点的值
• 提取所有满足极大值条件的数据点

合格率计算

• 计算公式：合格率 = (count_in_range ÷ (count_under + count_in_range + count_over)) × 100%
• 确保所有计算结果保留两位小数
• 处理除数为零的情况

数据展示

• 使用Streamlit的st.dataframe展示极值点分析结果
• 表格包含以下列：时间戳、超下限数值、范围内数值、超上限数值、合格率
• 添加数据排序和筛选功能

开发步骤

1. 修改数据处理服务

• 添加极值点识别方法
• 添加合格率计算方法
• 测试新功能的正确性

1. 修改Streamlit仪表盘

• 集成新的分析功能
• 添加极值点分析结果展示
• 优化用户界面布局

1. 功能测试

• 测试极值点识别的准确性
• 验证合格率计算的正确性
• 测试不同时间范围的数据处理

1. 性能优化

• 优化极值点识别算法，提高处理速度
• 确保大数据集下的应用响应速度

预期成果

• 功能完整的极值点分析和合格率计算功能
• 清晰易读的统计数据表格
• 与现有应用无缝集成的用户界面
• 高性能的数据处理能力