要给出“安排智能指数的重建计划”包含代码示例的解决方法，我们首先需要了解什么是“安排智能指数”，以及需要重建的具体内容。然后，我们可以根据需求使用合适的编程语言和工具来实现重建计划。

以下是一个简单的解决方案示例，假设我们使用Python编程语言和Pandas库来处理数据：

1. 理解安排智能指数的定义和要求。
2. 收集原始数据，包括智能指数的各项指标数据。
3. 使用Pandas库加载数据，创建一个数据框（DataFrame）对象。

   import pandas as pd
   
   # 读取数据文件
   data = pd.read_csv('data.csv')
   
   # 创建数据框对象
   df = pd.DataFrame(data)
   

4. 进行数据清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。

   # 处理缺失值
   df = df.dropna()
   
   # 处理异常值
   df = df[(df['指标1'] > 0) & (df['指标2'] < 100)]
   

5. 进行数据分析和计算，例如计算各项指标的平均值、标准差等。

   # 计算平均值
   avg = df.mean()
   
   # 计算标准差
   std = df.std()
   

6. 根据需求进行进一步的数据处理和分析，例如绘制柱状图、折线图等。

   import matplotlib.pyplot as plt
   
   # 绘制柱状图
   plt.bar(df['日期'], df['指标1'])
   plt.xlabel('日期')
   plt.ylabel('指标1')
   plt.title('指标1变化图')
   plt.show()
   

7. 根据分析结果制定重建计划，例如改进数据采集方法、优化数据处理算法等。

请注意，以上只是一个简单的示例，具体的解决方法和代码实现可能因具体需求而有所不同。您可以根据实际情况进行调整和扩展。同时，一些步骤可能需要更多的代码和细节来实现，这里只提供了一个基本框架。