Visualisering har framgångsrikt tillämpats för att analysera tidsberoende data under en lång tid nu. På senare tid har ett antal nya metoder införts, lovande mer effektiva grafer, särskilt för stora datamängder och multiparameterdata. I detta dokument ger vi en översikt över visualiseringen av tidsseriedata och tillgängliga tekniker. Vi tillhandahåller en taxonomi och diskuterar allmänna aspekter av tidsberoende data. AAer en översikt över konventionella tekniker vi diskuterar tekniker för att analysera tidsberoende multivariata datamängder mer i detalj. Därefter ger vi en översikt över dynamiska presentationstekniker och händelsebaserad visualisering. Analysen av tidsseriedata är ett av de mest framträdande problemen inom vetenskap, teknik och näringsliv. Under de senaste åren har detta problem fått allt större betydelse på grund av att känsligare sensorer inom vetenskap och teknik och den utbredda användningen av datorer i företag har ökat mängden tidsseriedata som samlats in med många magnituder. Under lång tid har visualisering visat sig vara ett effektivt sätt att analysera tidsseriedata. Motiveringen bakom detta tillvägagångssätt är att utnyttja de fenomenala förmågorna hos det mänskliga ögat för att upptäcka strukturer i bilder. En väl utformad visualisering kan hjälpa till att besvara följande frågor för okända tidsdata (MacEachren 1995 I vilken ordning visas dataelement? (Sekvens) Finns dataelement tillsammans? Visualiseringen av tidsberoende data har en lång historia. Tidsserielotter framträdde för första gången i illustrationen av planetbanor i en text kom en klosterskola på 10- eller 11-talet (Tu& 1983). Inom vetenskapen har Lambert återupptäckt tidsserier inte tidigare än på 18-talet. Han tillämpade linjediagram för att visa periodisk variation i jordtemperaturen i förhållande till djupet under ytan (Lambert 1779). Idag finns en bredare repertoar av tekniker för att visualisera tidsberoende data. I den här artikeln ger vi en översikt över olika tekbniques som lämpar sig för att analysera tidsseriedata. I avsnitt 2 inför vi en taxonomi för tidsberoende av data. I avsnitt 3 ger vi en översikt över visualiseringstekniker för detta problemområde Vår klassificering av visualiseringstekniker skiljer mellan statiska och dynamiska representationer samt mellan mer konventionella tekniker och speciella metoder för multipammeterdata. Dessutom diskuterar vi det gemensamma tillvägagångssättet för händelsebaserade visualiseringar. Vi avslutar i avsnitt 4 med en allmän kommentar om att använda de beskrivna teknikerna och frågeställningarna för lintherforskning. Innan vi diskuterar visualiseringsmetoder för tidsberoende data vill vi klargöra några grundläggande notation. Vi betraktar multiparameterdata som en uppsättning multidimensionella multivariata data. Vi antar konventionen från Bergeron (1993) och Wongetal. (1997) att termen multidimensionell avser dimensionaliteten hos de oberoende variablerna, medan termen multivariat avser dimensionaliteten hos de beroende variablerna i en datamängd. I vårt fall har parametertiden en extra stor betydelse genom att definiera den oberoende dimension för vilken alla andra variabler anges. Det innebär att vi överväger multivariata data över tiden. Därför kan vi trotsa att tidsberoende data är 737
Olika metoder har utvecklats för att visualisera tidsdata REF.
Visualization methods for time-dependent data - an overview
{'venue': 'Proceedings of the 2003 Winter Simulation Conference, 2003.', 'journal': 'Proceedings of the 2003 Winter Simulation Conference, 2003.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}