城市供水时空数据的异常模式可视分析方法研究

时空数据的可视化被广泛应用于各行业领域,对于数据分析至关重要,但是传统的可视化方法在处理具有多维属性的城市供水时空数据时存在一定的局限性。首先,他们专注于某种数据格式的可视化,缺乏可扩展性。其次,它们无法提供多样化的类别可视化。为了应对这些挑战,提出了一种交互式方法用于直观展示与分析城市供水的时空数据,并开发了对应的可视化系统。该系统基于透镜策略设计了一种新的影响视图,这是一种用于聚合、抽象和简单化展示多元时空数据的方法,可实现供水时空数据的多元可视化、交互探索和分析,用于分析推断当前模式的隐含影响。并且该工具组装了一组有效的交互可视化,以支持状态监测、因素检查和级联搜索,促进了深入的级联分析。通过将时空数据与交互式可视化相结合的方式使分析人员能够推断和解释时空背景中的潜在级联模式。最后通过案例分析与用户评估验证所提方法与系统的有效性与实用性,结果表明所提方法能更好地协助使用者分析城市供水时空数据。

MDataEE:多因素时间序列数据的分析与可视化

多因素时间序列数据及异常数据的可视化对于提高决策分析效率等问题具有十分重要的意义.由于不同种类数据具有不同的特征,传统的可视化方法在绘制此类数据时会出现图像复杂、用户观察效率低的情况.为此,提出一种高效探索多因素时间序列数据及异常数据的可视化方法MDataEE.首先,使用可视化映射简化多种类数据的视图;其次,根据数据的密度和重要性以及视觉感知来优化坐标轴的绘制;最后,增加了一些交互操作,通过图像显隐及生成对比视图等操作,方便用户根据需求自由探索不同方面的数据.在真实PM2.5数据集上进行的实验结果表明,与传统可视化方法相比,所提出的方法能够生成简洁且易于分析的可视化视图,在分析异常数据变化的趋势及原因等方面更有优势,可提高用户理解并分析异常的多因素时间序列数据的效率.