水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析對(duì)于掌握水質(zhì)變化規(guī)律、預(yù)判水質(zhì)變化趨勢(shì)至關(guān)重要。近期，渠首分公司積極探索利用DeepSeek優(yōu)化數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析程序，目前水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理能力大幅提升，且檢驗(yàn)結(jié)果準(zhǔn)確。

以往在開(kāi)展總干渠水質(zhì)變化規(guī)律研究過(guò)程中，因水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)量龐大，利用Excel處理數(shù)據(jù)效率低且操作繁瑣。為了提高效率節(jié)省時(shí)間，渠首分公司嘗試通過(guò)編寫(xiě)Python程序處理水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，由于對(duì)編程知識(shí)掌握不夠深入，Python程序在工作中效果不佳。DeepSeek發(fā)布后，渠首分公司通過(guò)DeepSeek優(yōu)化迭代已有程序。經(jīng)過(guò)不斷測(cè)試，通過(guò)DeepSeek和Python編程相結(jié)合，為水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理分析提供了一種快速、高效的方法路徑，能大幅提升統(tǒng)計(jì)分析的效率和精度。

下一步，渠首分公司將進(jìn)一步探索人工智能與水質(zhì)業(yè)務(wù)的深度融合應(yīng)用，為南水北調(diào)中線水質(zhì)監(jiān)測(cè)和保護(hù)工作注入新活力。