/**
 * 温度报表各模块帮助说明内容
 */

/** 总览模块 */
export const OVERVIEW_HELP = `
<h3>功能概述</h3>
<p>总览页面是温度监控的"驾驶舱"，在一个页面内集中展示所有温度测点的宏观状态，帮助运维人员快速掌握整体温度态势。</p>

<h3>核心指标说明</h3>
<ul>
  <li><b>活跃测点数</b>：当前在采集周期内有数据上报的温度传感器数量，反映数据采集覆盖率。</li>
  <li><b>平均温度</b>：所有活跃测点最新温度值的算术平均，用于把握整体温度水平。</li>
  <li><b>最高温度</b>：当前所有测点中的温度最大值，标注对应测点名称，方便定位热源。</li>
  <li><b>最低温度</b>：当前所有测点中的温度最小值，标注对应测点名称，可发现异常低温。</li>
</ul>

<h3>TopN 排行榜</h3>
<p>通过横向条形图分别展示温度最高和最低的 TopN 测点，红色表示高温、蓝色表示低温。可根据需要调整 TopN 数量和温度阈值来筛选关注的测点范围。</p>

<h3>数据新鲜度概览</h3>
<p>表格展示每个测点的数据延迟情况，用颜色标签标识延迟程度：</p>
<ul>
  <li><span style="color:#67c23a">绿色</span>：延迟 &lt; 60秒，数据正常</li>
  <li><span style="color:#e6a23c">橙色</span>：延迟 60~300秒，需关注</li>
  <li><span style="color:#f56c6c">红色</span>：延迟 &gt; 300秒，可能存在采集故障</li>
</ul>

<h3>使用建议</h3>
<p>建议将高温阈值设定为设备告警温度的 80% 作为预警线，低温阈值设定为防冻温度。定期检查数据新鲜度，及时发现传感器离线或通讯中断问题。</p>
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/** 实时温度模块 */
export const REALTIME_HELP = `
<h3>功能概述</h3>
<p>实时温度监控页面展示各测点的最新采集数据，是日常巡检和异常快速定位的核心页面。通过表格和分类视图，帮助运维人员第一时间发现高温、低温和数据采集异常。</p>

<h3>温度阈值过滤</h3>
<ul>
  <li><b>高温阈值</b>：温度超过此值的测点将被标记为高温测点（红色高亮显示）。</li>
  <li><b>低温阈值</b>：温度低于此值的测点将被标记为低温测点（蓝色高亮显示）。</li>
  <li><b>未更新阈值</b>：超过此秒数未上报数据的测点将被标记为长时间未更新。</li>
</ul>

<h3>实时温度明细</h3>
<p>完整的温度数据表格，包含温度值、采集时间、入库时间和各种延迟指标。温度值根据阈值自动着色，便于一眼识别异常测点。</p>

<h3>分类视图</h3>
<ul>
  <li><b>高温测点</b>：仅显示温度超过高温阈值的测点列表。</li>
  <li><b>低温测点</b>：仅显示温度低于低温阈值的测点列表。</li>
  <li><b>长时间未更新</b>：超过指定时间未上报数据的测点，可能存在传感器故障或通讯问题。</li>
</ul>

<h3>入库延迟与数据新鲜度</h3>
<p>入库延迟指数据从采集到存入数据库的时间差，反映系统处理能力。数据新鲜度指从最后一次采集到现在的时间差，反映传感器工作状态。</p>
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/** 趋势分析模块 */
export const TREND_HELP = `
<h3>功能概述</h3>
<p>趋势分析模块通过多条时间维度的折线图展示温度随时间的变化趋势，是温度数据深度分析的核心工具。支持分钟级、小时级和日级三种粒度，帮助发现温度变化规律和异常波动。</p>

<h3>分钟趋势</h3>
<p>以分钟为粒度展示温度变化曲线，适用于查看短期内的温度波动细节，如设备启停导致的温度突变、环境温度的周期性变化等。适合排查具体时间点发生的温度异常。</p>

<h3>小时趋势（含最高/最低温带）</h3>
<p>以小时为粒度展示平均温度曲线，同时叠加最高温和最低温的虚线。最高温与最低温之间的区域形成了"温带"，直观反映每小时的温度波动范围。温带越宽，说明该时段温度波动越大。</p>

<h3>日均温趋势</h3>
<p>以天为粒度的日均温度趋势，适用于中长期分析，可观察温度的季节性变化、设备运行周期对温度的影响等宏观趋势。</p>

<h3>峰谷时刻表</h3>
<p>统计选定时间段内每个测点的温度最高点（峰值）和最低点（谷值）及其对应时间。通过峰谷时刻表可以：</p>
<ul>
  <li>判断设备高温时段是否与生产高峰相关</li>
  <li>识别温度波动的周期性规律</li>
  <li>为空调/制冷设备的调度策略提供数据依据</li>
</ul>

<h3>使用建议</h3>
<p>建议先用日趋势定位异常日期，再用小时趋势缩小范围，最后用分钟趋势精确到具体时间点，实现"从宏观到微观"的逐步聚焦分析。</p>
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/** 分布分析模块 */
export const DISTRIBUTION_HELP = `
<h3>功能概述</h3>
<p>分布分析模块从统计学角度展示温度数据的分布特征，帮助理解温度数据的整体分布态势、集中趋势和离散程度。</p>

<h3>温度区间分布（环形图）</h3>
<p>以饼图/环形图的形式展示各温度区间内的样本数量占比。每个扇区代表一个预设的温度区间（如 0~10℃、10~20℃ 等），扇区大小反映该区间内的数据样本数。</p>
<p>通过此图可以快速回答："大部分时间温度处于什么范围？极端温度出现的频率有多高？"</p>

<h3>温度直方图</h3>
<p>以 1℃ 为分箱单位绘制温度直方图，比环形图更精细地展示温度分布。直方图的横轴为温度值（精确到 1℃），纵轴为该温度值对应的样本数。</p>
<p>理想的温度分布应呈正态分布（钟形曲线），如果分布偏斜或出现多个峰值，说明可能存在温度控制异常或不同区域温度差异显著。</p>

<h3>日历热力图</h3>
<p>以日历形式展示每天的平均温度，颜色深浅表示温度高低。类似 GitHub 的贡献热力图，可以直观看到：</p>
<ul>
  <li>哪些日期温度偏高或偏低</li>
  <li>温度的周/月变化规律</li>
  <li>异常温度日的分布</li>
</ul>

<h3>小时热力图</h3>
<p>以小时为横轴、日期为纵轴的二维热力图，每个格子的颜色代表该小时段的平均温度。可以清晰看到：</p>
<ul>
  <li>每天的温度高峰时段和低谷时段</li>
  <li>工作日与休息日的温度差异</li>
  <li>特定时间段是否存在系统性温度异常</li>
</ul>
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/** 异常分析模块 */
export const ANOMALY_HELP = `
<h3>功能概述</h3>
<p>异常分析模块是温度监控体系中最重要的预警工具。它从多个维度识别温度异常事件，包括阈值越限、温升速率异常、温度抖动等，帮助运维人员及时发现和处置潜在风险。</p>

<h3>异常类型说明</h3>
<ul>
  <li><b>高温事件</b>：温度超过高温阈值的记录。持续高温可能导致设备过热损坏。</li>
  <li><b>低温事件</b>：温度低于低温阈值的记录。异常低温可能导致管道冻裂或设备性能下降。</li>
  <li><b>温升过快</b>：单位时间内温度上升速率超过阈值。可能是设备故障、短路等紧急情况的早期信号。</li>
  <li><b>温度抖动</b>：一定时间窗口内温度标准差超过阈值，表示温度不稳定。可能是传感器故障、接触不良或环境干扰。</li>
</ul>

<h3>连续高温时段</h3>
<p>识别温度持续超过高温阈值的时段，展示起始时间、持续时长和最高温度。连续高温比瞬时高温更需要关注，因为：</p>
<ul>
  <li>长时间高温会加速设备老化</li>
  <li>持续高温可能意味着制冷系统失效</li>
  <li>可据此评估设备的热负荷承受能力</li>
</ul>

<h3>参数调整建议</h3>
<ul>
  <li><b>温升阈值</b>：建议设置为 1~2℃/min，过小会产生过多误报，过大会遗漏真实异常。</li>
  <li><b>抖动阈值（标准差）</b>：建议设置为 1~3σ，具体取决于环境温度的正常波动范围。</li>
</ul>
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/** 对比分析模块 */
export const COMPARISON_HELP = `
<h3>功能概述</h3>
<p>对比分析模块从横向（不同测点间）和纵向（不同时间段）两个维度对温度数据进行比较，帮助发现测点间的差异和温度变化趋势。</p>

<h3>测点平均温度排行</h3>
<p>以横向条形图展示各测点的平均温度，按温度从高到低排列。可以直观看到哪些区域/设备温度较高，辅助定位热源和评估空调制冷效果。</p>

<h3>测点稳定性排行</h3>
<p>按温度标准差升序排列各测点。标准差越小表示温度越稳定，标准差大的测点需要关注是否存在温度控制问题或环境影响。</p>

<h3>今日 vs 昨日 温度对比</h3>
<p>以分组柱状图的形式将每个测点的今日平均温度与昨日进行对比。便于快速发现温度的日间变化：</p>
<ul>
  <li>今日明显高于昨日：可能存在设备热负荷增加或制冷效率下降</li>
  <li>今日明显低于昨日：可能存在设备停机或环境温度变化</li>
</ul>

<h3>波动幅度对比</h3>
<p>展示各测点在统计时段内的温度波动幅度（最高温 - 最低温）。波动幅度大的测点温度控制能力较差，需要重点关注。</p>

<h3>峰值温度排行</h3>
<p>表格展示各测点的峰值温度、平均温度和波动幅度，按峰值从高到低排列。峰值温度是评估设备热安全余量的关键指标。</p>
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/** 数据质量模块 */
export const QUALITY_HELP = `
<h3>功能概述</h3>
<p>数据质量模块从数据完整性和准确性两个角度评估温度采集系统的运行状态。高质量的数据是一切分析和决策的基础，该模块帮助发现和定位数据采集链路中的问题。</p>

<h3>入库延迟分布</h3>
<p>以柱状图展示数据入库延迟的分布情况。延迟是指从数据采集（collectTime）到数据入库（recodeTime）的时间差。理想情况下，大多数数据的延迟应集中在低延迟区间。如果高延迟区间数据量较大，说明：</p>
<ul>
  <li>数据传输链路存在瓶颈</li>
  <li>数据处理服务存在积压</li>
  <li>网络带宽不足或通讯不稳定</li>
</ul>

<h3>数据完整率</h3>
<p>对比每个测点的实际采样数与预期采样数，计算数据完整率。完整率低于 90% 的测点需要排查原因：</p>
<ul>
  <li>传感器故障导致数据丢失</li>
  <li>采集网关掉线或重启</li>
  <li>通讯链路不稳定</li>
</ul>

<h3>时间逆序可疑数据</h3>
<p>检测入库时间早于采集时间的异常记录。正常情况下数据先采集后入库，出现时间逆序说明数据可能经过了补录、回填或时间戳修正等操作，这类数据的可靠性需要额外确认。</p>

<h3>采样间隔异常</h3>
<p>检测两次连续采集之间的时间间隔超过阈值的记录。采样间隔异常通常意味着：</p>
<ul>
  <li>传感器暂时失联</li>
  <li>采集网关负载过高导致丢包</li>
  <li>通讯链路瞬时中断</li>
</ul>

<h3>测点活跃度</h3>
<p>展示每个测点在统计时段内的样本数量、首次和最后一次采集时间。可快速识别完全不活跃的测点。</p>
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/** 高级分析模块 */
export const ADVANCED_HELP = `
<h3>桑基图（Sankey Diagram）</h3>
<p>桑基图是一种特殊的流量图，用于展示能量、物质或信息在不同状态之间的流动与转化。在温度分析中，桑基图展示测点在不同温区之间的流转关系。</p>
<p><b>如何看桑基图：</b></p>
<ul>
  <li>左侧节点代表起始温区，右侧节点代表目标温区</li>
  <li>连接线的粗细代表流转的样本数量，越粗表示流转越频繁</li>
  <li>颜色渐变帮助区分不同的流转路径</li>
</ul>
<p><b>实际意义：</b>通过桑基图可以发现哪些温区之间的转化最频繁，识别温度变化的"主要路径"。例如，大量数据从"正常温区"流向"高温区"，说明温度上升趋势明显，需要加强监控。</p>

<h3>主题河流图（ThemeRiver）</h3>
<p>主题河流图是一种展示多维时序数据的变化可视化方法。不同颜色的"河流"代表不同的测点，河流的宽度代表温度值的大小。</p>
<p><b>如何看主题河流图：</b></p>
<ul>
  <li>每条河流代表一个测点的温度变化</li>
  <li>河流越宽，表示该测点温度越高</li>
  <li>河流的起伏反映温度随时间的波动</li>
  <li>多条河流叠加在一起，可以比较不同测点的温度变化趋势</li>
</ul>

<h3>矩形树图（Treemap）</h3>
<p>矩形树图通过嵌套的矩形块展示层次结构数据。每个矩形块代表一个测点，面积大小与平均温度成正比，颜色深浅也反映温度高低。</p>
<p><b>实际意义：</b>一目了然地看到哪些测点温度占比最大，快速定位"温度热点"。</p>

<h3>旭日图（Sunburst）</h3>
<p>旭日图是饼图的扩展，支持多层级数据展示。内圈代表温区分类，外圈代表该温区下的具体测点。每段弧的长度反映样本数量。</p>
<p><b>如何看旭日图：</b>从中心向外看，先看温区分布，再看每个温区下有哪些测点。弧段越长，表示该分类的样本越多。</p>

<h3>平行坐标图（Parallel Coordinates）</h3>
<p>平行坐标图是多元数据分析的经典可视化方法。每条垂直轴代表一个指标（平均温度、最高温度、最低温度、标准差、平均延迟），每条折线代表一个测点。</p>
<p><b>如何看平行坐标图：</b></p>
<ul>
  <li>折线的走向反映测点在各指标上的表现</li>
  <li>多条折线聚集在一起，说明这些测点的温度特征相似</li>
  <li>折线与其他折线明显不同的测点需要重点关注</li>
  <li>可以识别出"高温高波动"或"低温高稳定"等典型模式</li>
</ul>
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