# 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

1. **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

2. **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

3. **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

4. **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

5. **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

6. **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

7. **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