设计一个算法给一周七天的拥堵情况排序

[hard2reg]

以杭州为例，官方公布了历史数据，但是只能调取一个月前的数据。

http://www.hzjtydzs.com/index.html

官网每 5 分钟记录一次交通情况（拥堵指数），并把交通情况划分为以下五个级别

拥堵指数在 0 至 2 之间为“畅通”，2 至 4 之间为“基本畅通”，4 至 6 之间为“轻度拥堵”，6 至 8 之间为“中度拥堵”，8 至 10 之间为“严重拥堵”。

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我的想法

以一个月多一点的数据为参考（因为一个月不可能正好 5 周整，或者就用 4 周的数据）

找出每天每五分钟拥堵指数大于 4 的，计算每天的积分，积分越高每天拥堵越严重

积分算法(每五分钟拥堵指数为 x，积分为 i)：

8<x i+3 6<x<=8 i+2 4<x<=6 i+1

积分 = i / （出现的大于 4 的次数 * 5 ）

把每个周一的积分相加 /4 或 5，以此类推

最终得到 {'mon':a,'tue':b,'web':c, 'thu':d, ...}

降序排序

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但是觉得可能自己的算法并不是很科学，想看看各位帅哥大佬有什么建议。

[zxCoder]

（按照一个星期的每一天分组，把拥堵指数求个和不就好了

[liprais]

你已经有了一个向量了，计算他们之间的距离就完了

[hard2reg]

@zxCoder 一语惊醒，我的积分算法似乎是脱裤子放屁

[hard2reg]

@zxCode 假设不去计算 4 以下的（因为都是畅通），周一有两条，5 分钟 4.1 和 5 分钟 4.2，周二只有一条大于 4，5 分钟内堵车指数为 8.3，那怎么判定哪天更堵呢，是一样堵吗？

[zxCoder]

@hard2reg 感觉这东西都是主观认定的吧，就像机器学习数据集人工标注一样

[hard2reg]

@zxCoder 是的，我现在改为 根据整个月的数据分析就看堵车概率，根据每周数据分析的就看堵车严重程度（堵车指数），因为如果一个月里有节假日看堵车指数是没有意义的（属于偶尔出现的非常规数据）