Att hitta skillnader och likheter mellan två datauppsättningar är en vanlig analysuppgift. Med tidsmässiga händelsesekvensdata är denna uppgift komplex på grund av de många sätt som enstaka händelser och händelsesekvenser kan skilja sig åt mellan de två datauppsättningarna (eller kohorterna) av poster: händelsesekvensernas struktur (t.ex. händelseordning, samtidiga händelser eller händelsefrekvenser), händelsers och posters attribut (t.ex. patientkön) eller mått om tidstämpelrna själva (t.ex. händelsevaraktighet). I undersökande analyser är det tidskrävande att genomföra statistiska tester för att täcka alla fall och det blir besvärligt att avgöra vilka resultat som är betydande. Nuvarande analysverktyg för att jämföra grupper av händelsesekvenser betonar en rent statistisk eller rent visuell metod för jämförelse. Detta dokument presenterar en taxonomi av mätvärden för att jämföra kohorter av temporal händelsesekvenser, som visar att problem-rymden är begränsad. Vi presenterar också ett visuellt analysverktyg, CoCo (för "Kortjämförelse"), som implementerar balanserad integration av automatiserad statistik med ett intelligent användargränssnitt för att vägleda användare till betydande, särskilja funktioner mellan kohorterna. Slutligen beskriver vi två tidiga fallstudier: den första med ett forskarlag som studerar medicinsk gruppprestanda vid akutmottagningen och den andra med apoteksforskare.
CoCo REF kan användas för att hitta skillnader mellan två grupper (kohort) av processspår och för att belysa deras betydande särskiljande egenskaper (t.ex. aktivitetsordning, frekvens och varaktighet).
Cohort Comparison of Event Sequences with Balanced Integration of Visual Analytics and Statistics
{'venue': "IUI '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}