澳鸿保温箱系列产品质量检测分析数据集，基于原始保温箱质量检测记录，通过自主研发的算法模型进行深度加工。原始数据包含237条检测记录，涵盖14个产品型号、237个生产批次的基础检测信息；加工后形成33个字段的完整数据集，包括质量综合得分、质量等级、型号排名、季节性能分析等。数据集采用加权评分模型（总分100分）实现质量标准化评估，结合正则表达式提取、时间序列分析等技术，为保温箱产品质量监控、生产改进、产品分级提供精准数据支持。

一、数据清洗与标准化：1.统一原始数据格式，规范日期（YYYY-MM-DD）、文本字段表述；2.处理原始数据中的非结构化文本指标，确保数据一致性。 二、特征提取处理：1.采用正则表达式（r'[-+]?\d*\.\d+|\d+'）提取保冷/保暖效能中的纯数值；2.识别性能指标标准值及比较符号，生成可计算的数值特征。 三、质量评估建模：1.自主设计加权评分模型（总分100分），包含容量偏差（20分）、保冷效能（25分）、保暖效能（25分）、外观（10分）、耐热性能（10分）、密封性能（5分）、跌落试验（5分）；2.根据得分划分质量等级（优质品≥95分、一等品≥90分、合格品≥85分等）。 四、统计核算：季节类指标按“春3-5月/夏6-8月/秋9-11月/冬12-2月”分组，取对应保冷效能、保暖效能、质量得分的算术平均值；环比变化率按（本月平均得分-上月平均得分）/上月平均得分×100%计算。标准差类指标按产品型号分组，采用公式 S=√[Σ(xi-x̄)²/(n-1)]，xi为单个样本值，x̄为同组平均值，n为同组样本数量，分别计算保冷/保暖效能数值、容量偏差率的标准差，量化性能稳定性。

一、适用条件：1.基于标准化质量评分体系，适用于保温箱产品全生命周期质量管理；2.数据覆盖多型号、多批次，适用于规模化生产监控；3.包含时间维度分析，适用于长期质量趋势跟踪。 二、应用范围：1.生产质量监控：通过批次平均得分、标准差分析，识别生产异常批次；2.产品分级管理：依据质量等级（优质品/一等品）实现产品出厂分级；3.质量改进方向：通过环比变化率、型号排名，定位质量提升空间；4.季节生产调整：基于季节性能分析（春季平均得分95.47分、冬季95.26分）优化生产工艺。 三、适用对象：1.保温箱生产企业（质量管控部门、生产管理部门）；2.产品研发团队（性能改进、新品开发）；3.质量监管机构（产品质量评估）。 四、主要可解决问题：实现保温箱质量从定性判断到定量评估的升级，提供数据驱动的生产决策支持，提升产品质量稳定性和市场竞争力。

产品型号 公称容量(L) 生产批号 检测日期 外观 容量偏差 保冷效能(℃) 保暖效能(℃) 耐热性能 密封性能 跌落试验 是否合格 容量偏差率(%) 保冷达标率 保暖达标率 质量综合得分 质量等级 产品系列 型号平均得分 型号质量排名 检测季度 检测季节 批次平均得分 批次检测数量 季节平均保冷效能 季节平均保暖效能 季节平均质量得分 保冷效能标准差 保暖效能标准差 容量偏差标准差 月度平均质量得分 月度检测数量 环比变化率(%) BL 90 90 202502045 2025-2-27 合格 0.0300 6.0 (≤8) 51.2 (≥48) 合格 无渗漏 无破裂 是 3 100.00% 100.00% 95.00 优质品 其他 95.23 9 1 冬季 95.00 1 9.04 42.46 95.26 0.05 0.13 0.0210 95.50 22 18.00% AH 15 15 202503001 2025-3-6 合格 0.0230 13.6 (≤14) 28.7 (≥26) 合格 无渗漏 无破裂 是 2.3 100.00% 100.00% 95.00 优质品 小型保温 附件下载

产品型号 公称容量(L) 生产批号 检测日期 外观 保冷效能(℃) 保暖效能(℃) 耐热性能 密封性能 跌落试验 是否合格 容量偏差率(%) 保冷达标率 保暖达标率 质量综合得分 质量等级 产品系列 型号平均得分 型号质量排名 检测季度 检测季节 批次平均得分 批次检测数量 季节平均保冷效能 季节平均保暖效能 季节平均质量得分 保冷效能标准差 保暖效能标准差 容量偏差标准差 月度平均质量得分 月度检测数量 环比变化率(%)