本数据集源于广东省汕头市质量计量监督检测所的水表检定记录单数据，核心内容为水表在三个特征流量点的计量性能原始数据，包括标准值、实际示值及计算得出的示值误差，本数据集通过专业的数据加工，构建了各个综合评价衍生指标，加工后的数据集不仅忠实反映了水表的原始计量特性，更通过结构化、标准化的指标融合，将单一的合格性判断提升至可量化、可比较、可分析的性能评估维度，适用于水表制造质量分析、生产工艺优化、供应链质量管控及计量性能研究等多个领域。

本数据集的主要数据处理规则如下： 1.多源数据整合与清洗。对原始数据进行了字段对齐、格式标准化及无效记录剔除处理，确保三个流量点误差数据的完整性与一致性。 2.综合性能指标构建。采用加权综合评分模型，将水表在三个不同流量点下的示值误差转换为统一的性能得分。模型为各流量点赋予相同权重，通过线性惩罚函数将误差绝对值映射为扣分，并形成最终的综合误差评分——基准分扣除加权扣分后的结果。 3.基于阈值的性能等级分类。设定多级分类阈值，依据水表在三个流量点的最大误差绝对值，将其性能划分为四个等级。具体判定标准为：若全部误差绝对值均≤±1.0%，评定为“优”；均≤±1.5%但未全达“优”者，评定为“良”；均≤±2.0%但未达“良”者，评定为“合格”；若有误差超过±2.0%，则标记为“关注”。 4.计量稳定性评估。计算了三个流量点误差值的极差作为稳定性指标，该指标反映了水表计量性能的线性度与重复性。 5.数据脱敏处理。本数据集对“水表编号”字段进行了脱敏处理，保留了编号的格式与部分特征，隐去可能关联到具体批次的数字。

1.质量控制与生产工艺优化。通过分析综合性能得分的分布、各等级水表的比例以及稳定性指标的波动，可以定位生产流程中的系统性偏差；结合水表编号的序列特征，可进行时间序列或批次间的趋势分析，为持续改进生产工艺、提升产品一致性与优等品率提供数据驱动的决策依据。 2.智能决策与预测性维护支持。综合性能评分可作为供应商评价与分级采购的核心量化依据，性能等级与稳定性指标可用于建立水表早期故障或性能衰减的预测模型，在智慧水务的背景下，这些数据标签可与后续的在线监测数据结合，用于预测水表的使用寿命、制定差异化的现场检定周期，从而实现从被动检定到主动式、预测性资产管理的转型。

序号 水表编号 Q3标准值(L) Q3示值(L) Q3误差(%) Q2标准值(L) Q2示值(L) Q2误差（%） Q1标准值(L) Q1示值(L) Q1误差（%） 检定结论 综合误差评分 性能等级 稳定性指标 1 1***0 20.893 20.777 -0.56 2.023 -0.16 2.024 2.037 2.037 0.65 合格 61.21 合格 2.58 2 1***7 20.893 20.791 -0.49 2.023 -0.16 2.024 2.037 2.037 0.65 合格 62.15 合格 2.51 3 1***4 20.893 20.847 -0.22 2.037 0.53 2.024 2.037 2.037 0.65 合格 65.75 合格 2.24

序号 字段名称 字段类型 字段示例值 1 序号 INT 1 2 水表编号 VARCHAR(20) 1***0 3 Q3 标准值(L) DECIMAL(8,3) 20.893 4 Q3 示值(L) DECIMAL(8,3) 20.777 5 Q3 误差 (%) DECIMAL(5,2) -0.56 6 Q2 标准值(L) DECIMAL(8,3) 2.023 7 Q2 示值(L) DECIMAL(8,3) -0.16 8 Q2 误差（%） DECIMAL(5,2) 2.024 9 Q1 标准值(L) DECIMAL(8,3) 2.037 10 Q1 示值(L) DECIMAL(8,3) 2.037 11 Q1 误差（%） DECIMAL(5,2) 0.65 12 检定结论 VARCHAR(10) 合格 13 综合误差评分 DECIMAL(5,2) 61.21 14 性能等级 VARCHAR(10) 合格 15 稳定性指标 DECIMAL(5,2) 2.58