家用热水器数据分析

Posted 2023-04-02 boyc

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了家用热水器数据分析相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

inputfile = r\'E:\\python数据分析\\Python数据分析与挖掘实战（第2版）\\chapter10\\demo\\data/original_data.xls\'  # 输入的数据文件
data = pd.read_excel(inputfile)  # 读取数据

# 查看有无水流的分布
# 数据提取
lv_non = pd.value_counts(data[\'有无水流\'])[\'无\']
lv_move = pd.value_counts(data[\'有无水流\'])[\'有\']
# 绘制条形图

fig = plt.figure(figsize = (6 ,5))  # 设置画布大小
plt.rcParams[\'font.sans-serif\'] = \'SimHei\'  # 设置中文显示
plt.rcParams[\'axes.unicode_minus\'] = False
plt.bar(x=range(2), height=[lv_non,lv_move], width=0.4, alpha=0.8,
        color=\'skyblue\')
plt.xticks([index for index in range(2)], [\'无\',\'有\'])
plt.xlabel(\'水流状态\')
plt.ylabel(\'记录数\')
plt.title(\'不同水流状态记录数 number 3045\')
plt.show()
plt.close()

# 查看水流量分布
water = data[\'水流量\']
# 绘制水流量分布箱型图
fig = plt.figure(figsize = (5 ,8))
plt.boxplot(water,
            patch_artist=True,
            labels = [\'水流量\'],  # 设置x轴标题
            boxprops = \'facecolor\':\'lightblue\')  # 设置填充颜色
plt.title(\'水流量分布箱线图 number 3045\')
# 显示y坐标轴的底线
plt.grid(axis=\'y\')
plt.show()

# -*- coding: utf-8 -*-

# ´代码10-2

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_excel(\'../data/original_data.xls\')
print(\'初始状态的数据形状为：\', data.shape)
# 删除热水器编号、有无水流、节能模式属性
data.drop(labels=["热水器编号","有无水流","节能模式"],axis=1,inplace=True)
print(\'删除冗余属性后的数据形状为：\', data.shape)
data.to_csv(\'../tmp/water_heart.csv\',index=False)




# 代码10-3

# 读取数据
data = pd.read_csv(\'../tmp/water_heart.csv\')
# 划分用水事件
threshold = pd.Timedelta(\'4 min\')  # 阈值为4分钟
data[\'发生时间\'] = pd.to_datetime(data[\'发生时间\'], format = \'%Y%m%d%H%M%S\')  # 转换时间格式
data = data[data[\'水流量\'] > 0]  # 只要流量大于0的记录
sjKs = data[\'发生时间\'].diff() > threshold  # 相邻时间向前差分，比较是否大于阈值
sjKs.iloc[0] = True  # 令第一个时间为第一个用水事件的开始事件
sjJs = sjKs.iloc[1:]  # 向后差分的结果
sjJs = pd.concat([sjJs,pd.Series(True)])  # 令最后一个时间作为最后一个用水事件的结束时间
# 创建数据框，并定义用水事件序列
sj = pd.DataFrame(np.arange(1,sum(sjKs)+1),columns = ["事件序号"])
sj["事件起始编号"] = data.index[sjKs == 1]+1  # 定义用水事件的起始编号
sj["事件终止编号"] = data.index[sjJs == 1]+1  # 定义用水事件的终止编号
print(\'当阈值为4分钟的时候事件数目为：\',sj.shape[0])
sj.to_csv(\'../tmp/sj.csv\',index = False)




# 代码10-4

# 确定单次用水事件时长阈值
n = 4  # 使用以后四个点的平均斜率
threshold = pd.Timedelta(minutes=5)  # 专家阈值
data[\'发生时间\'] = pd.to_datetime(data[\'发生时间\'], format=\'%Y%m%d%H%M%S\')
data = data[data[\'水流量\'] > 0]  # 只要流量大于0的记录
# 自定义函数：输入划分时间的时间阈值，得到划分的事件数
def event_num(ts):
    d = data[\'发生时间\'].diff() > ts  # 相邻时间作差分，比较是否大于阈值
    return d.sum() + 1  # 这样直接返回事件数
dt = [pd.Timedelta(minutes=i) for i in np.arange(1, 9, 0.25)]
h = pd.DataFrame(dt, columns=[\'阈值\'])  # 转换数据框，定义阈值列
h[\'事件数\'] = h[\'阈值\'].apply(event_num)  # 计算每个阈值对应的事件数
h[\'斜率\'] = h[\'事件数\'].diff()/0.25  # 计算每两个相邻点对应的斜率
h[\'斜率指标\']= h[\'斜率\'].abs().rolling(4).mean()  # 往前取n个斜率绝对值平均作为斜率指标
ts = h[\'阈值\'][h[\'斜率指标\'].idxmin() - n]
# 用idxmin返回最小值的Index，由于rolling_mean()计算的是前n个斜率的绝对值平均
# 所以结果要进行平移（-n）
if ts > threshold:
    ts = pd.Timedelta(minutes=4)
print(\'计算出的单次用水时长的阈值为：\',ts)




# 代码10-5

data = pd.read_excel(\'../data/water_hearter.xlsx\',encoding=\'gbk\')  # 读取热水器使用数据记录
sj = pd.read_csv(\'../tmp/sj.csv\')  # 读取用水事件记录
# 转换时间格式
data["发生时间"] = pd.to_datetime(data["发生时间"],format="%Y%m%d%H%M%S")

# 构造特征：总用水时长
timeDel = pd.Timedelta("0.5 sec")
sj["事件开始时间"] = data.iloc[sj["事件起始编号"]-1,0].values- timeDel
sj["事件结束时间"] = data.iloc[sj["事件终止编号"]-1,0].values + timeDel
sj[\'洗浴时间点\'] = [i.hour for i in sj["事件开始时间"]]
sj["总用水时长"] = np.int64(sj["事件结束时间"] - sj["事件开始时间"])/1000000000 + 1

# 构造用水停顿事件
# 构造特征“停顿开始时间”、“停顿结束时间”
# 停顿开始时间指从有水流到无水流，停顿结束时间指从无水流到有水流
for i in range(len(data)-1):
    if (data.loc[i,"水流量"] != 0) & (data.loc[i + 1,"水流量"] == 0) :
        data.loc[i + 1,"停顿开始时间"] = data.loc[i +1, "发生时间"] - timeDel
    if (data.loc[i,"水流量"] == 0) & (data.loc[i + 1,"水流量"] != 0) :
        data.loc[i,"停顿结束时间"] = data.loc[i , "发生时间"] + timeDel

# 提取停顿开始时间与结束时间所对应行号，放在数据框Stop中
indStopStart = data.index[data["停顿开始时间"].notnull()]+1
indStopEnd = data.index[data["停顿结束时间"].notnull()]+1
Stop = pd.DataFrame(data="停顿开始编号":indStopStart[:-1],
                            "停顿结束编号":indStopEnd[1:])
# 计算停顿时长，并放在数据框stop中，停顿时长=停顿结束时间-停顿结束时间
Stop["停顿时长"] = np.int64(data.loc[indStopEnd[1:]-1,"停顿结束时间"].values-
                     data.loc[indStopStart[:-1]-1,"停顿开始时间"].values)/1000000000
# 将每次停顿与事件匹配,停顿的开始时间要大于事件的开始时间，
# 且停顿的结束时间要小于事件的结束时间
for i in range(len(sj)):
    Stop.loc[(Stop["停顿开始编号"] > sj.loc[i,"事件起始编号"]) &
           (Stop["停顿结束编号"] < sj.loc[i,"事件终止编号"]),"停顿归属事件"]=i+1

# 删除停顿次数为0的事件
Stop = Stop[Stop["停顿归属事件"].notnull()]

# 构造特征 用水事件停顿总时长、停顿次数、停顿平均时长、
# 用水时长，用水/总时长
stopAgg =  Stop.groupby("停顿归属事件").agg("停顿时长":sum,"停顿开始编号":len)
sj.loc[stopAgg.index - 1,"总停顿时长"] = stopAgg.loc[:,"停顿时长"].values
sj.loc[stopAgg.index-1,"停顿次数"] = stopAgg.loc[:,"停顿开始编号"].values
sj.fillna(0,inplace=True)  # 对缺失值用0插补
stopNo0 = sj["停顿次数"] != 0  # 判断用水事件是否存在停顿
sj.loc[stopNo0,"平均停顿时长"] = sj.loc[stopNo0,"总停顿时长"]/sj.loc[stopNo0,"停顿次数"]
sj.fillna(0,inplace=True)  # 对缺失值用0插补
sj["用水时长"] = sj["总用水时长"] - sj["总停顿时长"]  # 定义特征用水时长
sj["用水/总时长"] = sj["用水时长"] / sj["总用水时长"]  # 定义特征 用水/总时长
print(\'用水事件用水时长与频率特征构造完成后数据的特征为：\\n\',sj.columns)
print(\'用水事件用水时长与频率特征构造完成后数据的前5行5列特征为：\\n\',
      sj.iloc[:5,:5])




# ´代码10-6

data["水流量"] = data["水流量"] / 60 # 原单位L/min，现转换为L/sec
sj["总用水量"] = 0 # 给总用水量赋一个初始值0
for i in range(len(sj)):
    Start = sj.loc[i,"事件起始编号"]-1
    End = sj.loc[i,"事件终止编号"]-1
    if Start != End:
        for j in range(Start,End):
            if data.loc[j,"水流量"] != 0:
                sj.loc[i,"总用水量"] = (data.loc[j + 1,"发生时间"] -
                                    data.loc[j,"发生时间"]).seconds* \\
                                    data.loc[j,"水流量"] + sj.loc[i,"总用水量"]
        sj.loc[i,"总用水量"] = sj.loc[i,"总用水量"] + data.loc[End,"水流量"] * 2
    else:
        sj.loc[i,"总用水量"] = data.loc[Start,"水流量"] * 2

sj["平均水流量"] = sj["总用水量"] / sj["用水时长"] # 定义特征 平均水流量
# 构造特征：水流量波动
# 水流量波动=∑(((单次水流的值-平均水流量)^2)*持续时间)/用水时长
sj["水流量波动"] = 0 # 给水流量波动赋一个初始值0
for i in range(len(sj)):
    Start = sj.loc[i,"事件起始编号"] - 1
    End = sj.loc[i,"事件终止编号"] - 1
    for j in range(Start,End + 1):
        if data.loc[j,"水流量"] != 0:
            slbd = (data.loc[j,"水流量"] - sj.loc[i,"平均水流量"])**2
            slsj = (data.loc[j + 1,"发生时间"] - data.loc[j,"发生时间"]).seconds
            sj.loc[i,"水流量波动"] = slbd * slsj + sj.loc[i,"水流量波动"]
    sj.loc[i,"水流量波动"] = sj.loc[i,"水流量波动"] / sj.loc[i,"用水时长"]

# 构造特征：停顿时长波动
# 停顿时长波动=∑(((单次停顿时长-平均停顿时长)^2)*持续时间)/总停顿时长
sj["停顿时长波动"] = 0 # 给停顿时长波动赋一个初始值0
for i in range(len(sj)):
    if sj.loc[i,"停顿次数"] > 1: # 当停顿次数为0或1时，停顿时长波动值为0，故排除
        for j in Stop.loc[Stop["停顿归属事件"] == (i+1),"停顿时长"].values:
            sj.loc[i,"停顿时长波动"] = ((j - sj.loc[i,"平均停顿时长"])**2) * j + \\
                                     sj.loc[i,"停顿时长波动"]
        sj.loc[i,"停顿时长波动"] = sj.loc[i,"停顿时长波动"] / sj.loc[i,"总停顿时长"]

print(\'用水量和波动特征构造完成后数据的特征为：\\n\',sj.columns)
print(\'用水量和波动特征构造完成后数据的前5行5列特征为：\\n\',sj.iloc[:5,:5])




# 代码10-7

sj_bool = (sj[\'用水时长\'] >100) & (sj[\'总用水时长\'] > 120) & (sj[\'总用水量\'] > 5)
sj_final = sj.loc[sj_bool,:]
sj_final.to_excel(\'../tmp/sj_final.xlsx\',index=False)
print(\'筛选出候选洗浴事件前的数据形状为：\',sj.shape)
print(\'筛选出候选洗浴事件后的数据形状为：\',sj_final.shape)

# -*- coding: utf-8 -*-

# 代码10-8

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.externals import joblib

# 读取数据
Xtrain = pd.read_excel(\'../tmp/sj_final.xlsx\')
ytrain = pd.read_excel(\'../data/water_heater_log.xlsx\')
test = pd.read_excel(\'../data/test_data.xlsx\')
# 训练集测试集区分。
x_train, x_test, y_train, y_test = Xtrain.iloc[:,5:],test.iloc[:,4:-1],\\
                                   ytrain.iloc[:,-1],test.iloc[:,-1]
# 标准化
stdScaler = StandardScaler().fit(x_train)
x_stdtrain = stdScaler.transform(x_train)
x_stdtest = stdScaler.transform(x_test)
# 建立模型
bpnn = MLPClassifier(hidden_layer_sizes = (17,10), max_iter = 200, solver = \'lbfgs\',random_state=50)
bpnn.fit(x_stdtrain, y_train)
# 保存模型
joblib.dump(bpnn,\'../tmp/water_heater_nnet.m\')
print(\'构建的模型为：\\n\',bpnn)

口碑最好的净水器排名是啥?

净水器口碑最好排名有：冰尊净水器、飞利浦净水器、AO史密斯净水器、安吉尔净水器、汉斯顿净水器、滨特尔净水器、沁园净水器、美的净水器、金利源净水器这些都是知名品牌值得购买。

1、冰尊净水器

德国冰尊创立于1828年至今200年历史，是净水器行业领导品牌之一，最早的一批净水器开创者。据世界卫生组织（WHO）统计，世界上90%以上的净水器品牌均模仿德国冰尊净水器，但却一直未被超越。

冰尊净水器优势：技术强、资格老、效果好。19世纪，冰尊净水器的年产量只有50台，只够供应皇宫、皇室、皇亲国戚等使用。20世纪初期，有部分社会名流、富豪、高端人士开始通过走后门的方式购买到冰尊净水器。21世纪的今天，冰尊净水器已全面推向市场。

2、飞利浦净水器

飞利浦这个牌子众所周知，在彩电，剃须刀行业居于世界领先位置。飞利浦以其强大的技术资本研发出健康、安全、舒适、便捷的净水机，其中WP4183反渗透净水机更是采用多重净化技术、长效过滤技术等国际领先科技，更贴合每一位使用者饮水需求，保护饮水健康。

3、AO史密斯净水器

AO史密斯热水器公司是美国一家历史悠久的品牌，在美国热水器市场占有很大比例。后来进入中国净水器行业，以深厚的水处理技术改造研发推出反渗透净水机AR600-H3,该产品采用反渗透技术，过滤出的纯净水没有水垢且不保留任何矿物质。

4、道尔顿净水器

道尔顿是净水器行业里的老品牌，开创研发出可以反复清洗的陶瓷滤芯。陶瓷滤芯虽然可反复清洗不用更换滤芯深受精打细算的家庭主妇欢迎，但过滤精度较低无法过滤重金属等超细微杂质，而且经常需要每周清洗一次才能保证饮水安全。

5、安吉尔净水器

安吉尔净水器，深圳安吉尔饮水产业集团有限公司自创的品牌。最受一般中等收入家庭喜爱的品牌之一，是国内较早的饮水设备研究与开发、制造及销售的专业公司。该公司进口美国陶氏滤芯，缺少自主研发能力。

6、汉斯顿净水器

汉斯顿是深圳国内知名的净水器品牌，拥有自主研发能力，在净水领域不断创新，拥有6项净水专利。推出一系列价格低廉新品，主要满足中低档消费者需求。

7、滨特尔净水器

滨特尔公司原称是爱惠浦，爱惠浦自1933年以来一直为各个行业提供水处理方案，后被美国滨特尔公司收购。滨特尔一直专注于商用净水，主要的产品都是使用在商店、咖啡厅、酒吧等。在此就不细说。

8、沁园净水器

沁园集团是一家专业从事净水设备、饮水设备、工业成套水处理设备、水处理膜等系列环保产品的国家高新技术企业，是国家创新型试点企业和国家知识产权示范创建企业。沁园集团股份有限公司成立于1998年，是世界上第一台饮水机专用净水器和世界上第一台无热胆节能速热型饮水机的发明和制造厂家。

9、美的净水器

美的净水器主打“反渗透”净水器产品，其过滤精度可达0.0001微米，能截留水中各种无机离子、胶体物质和大分子溶质，包括重金属和水垢等。美的净水设备项目组成立于2001年，2006年建立佛山市美的清湖净水设备有限公司，全面进军净水设备行业

10、金利源净水器

金利源净界系列（能量机）又称矿泉制水机，是由金利源公司（全称深圳市金利源净水设备有限公司）研发生产，采用国际先进的六维净化技术，对自来水进行净化、矿化、活化、离子化、新鲜化、富氧化处理，有效去除水中的微生物、有机物、重金属、细菌等有害物质，从而形成矿物质丰富的高能量活化小分子团水，口感纯正。

扩展资料：

选择净水器的基本原则：

1、净水产品的性价比较高：产品的质量较好，性能稳定；使用较方便;维护成本和运行成本较低；有较强的专业技术和良好的售后服务。

2、生活用水选用软水产品，饮用水选择含有一定硬度的水(140mg/L--200mg/L)。

3、水的硬度在170mg/L以下地区最好选择复合超滤机。

4、水的硬度在170mg/L-250mg/L以内的地区淋浴、洗衣用水最好是选用软水，直饮水最好选择复合超滤水。

5、水的硬度在250mg/L以上的地区淋浴，洗衣用水最好选用软水，直饮水选择部分软化水(软化水和未软化水按一定比例混合)经过复合超滤机过滤后的超滤水。

6、含高氟、高咸、高硫地区的水选择纯水机，作为直饮水，并补充微量元素。

7、地下水或沙粒和铁锈重的地区，建议在总表后再装精密过滤器。

参考技术A

口碑最好的净水器品牌前10排名分别是：A.O.史密斯、3M、美的Midea、沁园TRULIVA、Honeywell霍尼韦尔、BRITA碧然德、荣事达Royalstar、海尔Haier、安之源anzy、PHILIPS飞利浦。

1、A.O.史密斯

美国A.O.史密斯公司是拥有百年灿烂历史的跨国公司，总部设在美国威斯康星州，是将创新技术和节能解决方案应用于产品，并行销世界各地的企业。

该公司是水系统的高品质产品和解决方案的提供者，依靠的技术、优质的产品和完善的服务，已成为北美知名家用和商用热水、净水器设备。

2、沁园TRULIVA

沁园集团隶属于联合利华，是中国市场广受赞誉的净饮水品牌，主要为家庭、商业合作伙伴和城市公共设施提供齐全的净饮水产品组合和健康饮水解决方案。

沁园集团把“全面饮用水解决方案服务商”作为企业未来发展方向，拥有家用净水产品、家用饮水产品、商用净饮水设备等系列产品。

3、BRITA碧然德

BRITA是一家全球性的集团公司，其20个子公司遍及世界各地，并在德国、瑞士、英国和意大利拥有多家生产基地。自上世纪八十年代起，这家家族企业一直坚持不懈地拓展业务并已成功挺进国际市场。BRITA过滤水从世界各地的自动售水机和饮水机流入千家万户和众多餐厅。

BRITA因其在饮用水优化和定制化领域的专业水准而蜚声国际。这家家族企业在市场中定位精准，早在近50年前就发明了滤水壶。这为公司日后的发展成长、市场开拓并在全球领域不断拓展奠定了成功的基石。

4、荣事达Royalstar

合肥荣事达水工业设备有限责任公司于2005年2月成立，坐落于合肥双凤工业区荣事达第六工业园。

公司通过ISO9001认证，拥有企业研究院和中国科学院强劲科研支持，取得多项知识产权、产品专利、绿色产品、节能称号，入列国家工信部出台的绿色制造示范名单，安徽省净水行业协会副会长单位，国内先进净水设备生产基地。

公司成立以来，秉承荣事达“新和商”经营理念、红地毯服务体系，开发和经营家用/商用纯水机、饮水机、软水机、大型水处理设备、工业用水处理设备等净水产品。

5、安之源anzy

深圳市顺程实业有限公司是一家集研发、生产、销售于一体的水处理高科技企业(水处理高科技厂家)，主要生产以21世纪六大高新技术之一的超滤膜为核心材料的家用净水器、商用净水器(净水机)。

主要产品有：获得多项国家专利的直饮净水器(净水机)、厨房净水器(净水机)、中央超滤净水器(净水机)、中央净水机(净水器)、普通净水器(净水机)、中央软水机等六大系列，上百种产品，产品市场前景广阔，具竞争力。

顺程实业有限公司严格执行ISO9001：2000质量管理体系，从产品设计开发、来料检验、生产过程检验、成品检验等全程严格控制产品质量;顺程实业有限公司一直与美国OSMONICS、KDF、FLECK等国际净水设备厂商(厂家)密切合作，为消费者生产确保饮水安全的净水器系列产品。

扩展资料：

选购净水器，应从以下几方面考虑：

一、是否有产品卫生许可批件

用户购买净水器时必须认识产品质量的重要性。生活饮用水卫生监督管理办法规定；取得上级卫生监督部门的卫生许可证，经过技术监督部门鉴定，符合国家的《生活饮用水水质标准》。

二、选购合适的滤芯至关重要

第一代净水器主要通过活性炭、陶瓷等简单过滤，容易滋生细菌，污染水源，达不到洁净水源的效果；

第二代净水器使用了各种人工高分子膜过滤，对去除水中有害物效果显著，但它致命的缺陷是过滤掉了对身体有利的微量元素。

第三代净水器采用的是纳米微晶滤芯技术，很好的解决了第二代净水器的缺陷，过滤掉了水中有害物质及重金属等。所以大家选择净水器时，一定要问清采用的过滤技术以及滤料，看是否满足自己的使用需求。

三、是否具有安全有效的杀菌技术

净水设备采用两种方式杀菌，一是添加消毒剂，消毒剂能杀死一部分细菌，但消毒剂中含有微量危害人体健康的化学成份；二是紫外线杀菌，紫外线杀菌技术是国际公认最有效的杀菌技术之一，因为紫外线杀菌安全、高效，可以快速杀死几乎所有细菌。

并且紫外线杀菌采用物理原理杀菌，不需任何化学剂，不会对人体有副作用。

四、是否具备完善的售后服务体系

很多消费者购买某些品牌后，找不到维修服务电话或者维修服务公司的地址，这种情况，让消费者很无助，也造成了资源浪费，许多净水器成了摆设；净水器售后主要集中在滤芯的更换，如滤芯长期不更换的话，会污染水源，净水器也会成为“污水器”。

选择净水器一定要选择完善的售后服务，例如采用客户服务系统追踪客户信息，提示客户和公司更换滤芯等。

参考资料来源：中研网-2019年全球净水器十大品牌排行榜

参考资料来源：百度百科-净水器

参考技术B 回答

很高兴为您解答，净水器十大品牌排名前五分别是：冰尊净水器、美的净水器、泉露物云净水器、史密斯净水器、沁园净水器等。分别是：1、冰尊净水器在国际上的历届的净水器大会评选中，冰尊净水器多次排列世界十大净水器十大品牌榜首，大会主席Helen Rees给出的上榜理由是：“双核八大高效净化”技术，世界第一流净化技术，是目前世界净化标准的最高科技！冰尊（BENSHION）净水器是世界净水器的开山鼻祖，发明和创造世界最先进的净水器，是世界净水器标准的权威制定者，二百年来一直引导净水行业高速发展。冰尊净水器每推出一款产品，都会在世界净水行业掀起一股模仿热潮，是皇家贵族和富贵人士的专属生活用品，体现出“典雅，高端，奢华”的内涵！2、美的净水器美的净水器设备由股份有限公司生产，在行业内有多条滤芯生产线，成本优势明显，后期使用的运行成本较低。美的净水器使用的滤芯必须定期更换，以保证良好的清洁性能。美的在全国各地的网点都有更多的美的云水机的售后服务点，可以为更多的消费者服务。是相对不错的品牌。3、泉露物云净水器泉露物云净水器以高科技、高品质的水处理技术，提供符合国际标准的优质净水产品。泉露物云净水器准备用纯净的水为社会服务。通过向社会提供高品质的水处理产品，关注健康和环境保护，这能够而且将为构建和谐社会和实现社会可持续性提供坚实的支撑。4、史密斯净水器冬天的水非常冷，史密斯净水器帮助人们解决这个问题，而不是通过热的和小的水流。即使水温较低，智能双宽带恒温系统史密斯净水器也能根据情况设定的输出水温自动提高功率输出设定值。总之史密斯净水器是口碑不错的净水器5、沁园净水器沁园净水器舒适快捷，水量大，可过滤后尽快饮用。双输出水设计是这款机器的一个重要特点，非常实用和环保：家用水可以用来洗蔬菜，洗米饭和鲜花；直接饮用水可以用来直接饮用、烹饪、制茶和煮咖啡。干净的水质不会影响食物的味道。

参考技术C 净水器品牌还是比较多的，尽可能去选购性价比高的。

1、净水器结构不同，净水效果也不同。一般说，一级过滤净水器结构简单，以活性炭、PP棉为主，其过滤能力有限，只能用作粗过滤使用，过滤的水最好加热烧开饮用。

2、多级过滤净水器。这种净水器有两级粗滤和一组精滤，且精滤多采用反渗透过滤的水可以直接饮用，一般家庭使用较多。

高性价比净水器品牌首选安吉尔，安吉尔是国内最早，也是唯一一家专注于净饮水领域的自主品牌，企业定位于高端净水专家，签约国际巨星巩俐为其全球品牌代言人。目前，安吉尔产品已畅销美国、日本等65个国家，赢得全球2亿人选择。公司前身于1987年成立，至今有33年净水行业经验。。安吉尔一直将“推进水技术应用，为人类提供安全、健康、方便和时尚的饮水方式”作为企业发展的愿景，始终将饮水的安全、健康放在产品质量的首位。

参考技术D

在今年4月1日冰尊净水器及以下各大世界净水器名牌入选了国际IDA和国际IWRA以及美国AWT在美国新奥尔良评选《2019年世界净水器十大品牌排名》

第一名：冰尊（BESHION）净水器净水器创造者

在191年前Paul Eric在德国参与莱茵河治理时就创造研发了第一台净水器，随后创立了冰尊（BENSHION）净水研究工作室。将近200年领先世界的水处理技术，据统计，世界上90%以上的净水器品牌均模仿冰尊净水器，但却一直未被超越！

冰尊是世界第一个发明中空纤维超滤技术和RO压力反渗透技术的品牌。在世界各地建立50多个水处理科学实验室，拥有近千项净水专利并多次参与国际净水标准制定。冰尊净水器最大的技术优势是使用天然磁石、进口KDF、活化球和矿化球，使用高氧活化技术，具有活化水的作用，使水的含氧量大幅增加成为富氧水，弱碱性水，使水更有活力，更新鲜，更容易被人体吸收!

第二名：道尔顿净水器陶瓷滤芯创始者

第三名：多伦斯净水器国内中高端品牌

多伦斯净水器，深圳多伦斯环保设备(中国)有限公司致力于高端生活电器的研发，生产和销售。算是国内知名品牌。在国内创立净水器研发中心并邀请外国净水领域专家主持研发，先后获得60多项专利。

第四名：安吉尔净水器国内中端品牌

第五名：汉斯顿净水器国内中低端品牌

由于篇幅有限,其它2019年净水器十大排名品牌,如格力、美的等品牌净水器就不一一介绍了。

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