数据分析应用开发计划（基于具体需求）
技术栈选择
后端与数据处理
- Python 3.9+：核心编程语言
- Streamlit：快速构建数据可视化Web应用
- psycopg2-binary：PostgreSQL客户端库
- pandas：数据处理和分析库
- plotly：交互式图表库
- python-dotenv：环境变量管理
数据库
- PostgreSQL + TimescaleDB：已配置的时序数据库
项目结构设计
trt_analyse/
├── app/ # 应用主目录
│ ├── database/ # 数据库连接和查询
│ ├── services/ # 业务逻辑服务
│ ├── utils/ # 工具函数
│ └── dashboard/ # Streamlit仪表盘
├── requirements.txt # 依赖包列表
├── .env.example # 环境变量示例
├── .env # 环境变量配置
├── dashboard.py # Streamlit仪表盘入口
└── README.md # 项目说明
核心功能实现
1. 数据库连接与配置
- 使用环境变量存储数据库连接信息（主机、端口、数据库名、用户名、密码）
- 实现安全的数据库连接
- 实现数据库连接状态监控和错误处理
2. 时序数据查询
- 实现基于日期范围的时序数据查询
- 查询表：public.aics_sorting_scale_data
- 查询字段：count_under, count_in_range, count_over
- 按时间顺序排序，确保趋势图的正确性
3. 数据处理与分析
- 实现数据清洗（处理缺失值、异常值等）
- 实现数据转换（确保数据类型正确）
- 实现基本的统计计算（可选，如平均值、最大值、最小值等）
4. 数据可视化
- 使用plotly实现交互式折线图，展示三个数据字段的趋势
- 实现时间范围选择器，允许用户自定义查询时间范围
- 实现图表交互功能：缩放、悬停显示详细数据、图例切换等
- 实现数据导出功能（可选，如导出为CSV）
5. 应用界面设计
- 实现简洁的用户界面
- 提供数据库连接状态显示
- 提供时间范围选择器
- 提供查询按钮和状态反馈
- 提供图表展示区域
- 提供数据表格预览（可选）
开发步骤
- 项目初始化
- 创建项目目录结构
- 编写requirements.txt文件
- 配置环境变量文件
- 安装依赖包
- 数据库连接模块开发
- 实现数据库连接配置
- 实现基本的数据库查询功能
- 实现错误处理和连接状态监控
- 数据查询服务开发
- 实现基于日期范围的查询功能
- 测试查询结果的正确性
- 优化查询性能
- 数据处理服务开发
- 实现数据清洗功能
- 实现数据转换功能
- 测试数据处理结果
- Streamlit仪表盘开发
- 实现应用布局和导航
- 实现时间范围选择器
- 实现查询按钮和状态反馈
- 实现折线图展示
- 实现图表交互功能
- 功能测试
- 测试数据库连接
- 测试不同时间范围的查询
- 测试图表展示效果
- 测试应用性能和稳定性
- 部署与优化
- 优化应用启动速度
- 优化查询性能
- 确保应用的可靠性和安全性
预期成果
- 功能完整的数据分析应用
- 支持按日期范围查询时序数据
- 交互式折线图展示三个数据字段的趋势
- 安全可靠的数据库连接
- 易于使用的用户界面
- 高性能的查询和渲染
