A Method for Visualizing Multivariate Time Series Data
A Method for Visualizing Multivariate Time Series Data
复制标题
一种可视化多元时间序列数据的方法
DOI：
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发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
R. Peng
中科院分区：
文献类型：
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作者：
R. Peng
可视化和探索性分析是任何数据分析的重要组成部分，当数据量大且高维时，可视化和探索性分析更具挑战性。其中一个例子是环境监测数据，这些数据通常在多个地点随时间收集，从而产生地理索引的多变量时间序列。金融数据虽然不一定包含地理成分，但它是另一个大容量多变量时间序列数据的来源。我们提出了mvtsplot函数，它提供了一种多变量时间序列数据的可视化方法。我们概述了基本的设计概念，并通过将其应用于美国环境空气污染测量数据库和假设的股票投资组合，提供了一些使用实例。
Visualization and exploratory analysis is an important part of any data analysis and is made more challenging when the data are voluminous and high-dimensional. One such example is environmental monitoring data, which are often collected over time and at multiple locations, resulting in a geographically indexed multivariate time series. Financial data, although not necessarily containing a geographic component, present another source of high-volume multivariate time series data. We present the mvtsplot function which provides a method for visualizing multivariate time series data. We outline the basic design concepts and provide some examples of its usage by applying it to a database of ambient air pollution measurements in the United States and to a hypothetical portfolio of stocks.
影响因子：
120.7
作者：
Bell, ML;McDermott, A;Dominici, F
通讯作者：
Dominici, F