【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理的，尤其是涉及一种基于可视化大数据的时序数据分析方法以及系统。
技术介绍
1、可视化大数据就是通过对大数据进行获取、清洗、分析，将所示分析结果通过图形、图标等形式展示出来的一个过程。大数据可视化的目的在于增强大量复杂数据的呈现效果，方便用户以更加直观的方式观察数据，进而发现数据中的隐藏信息，具体涉及两个步骤：数据分析和分析结果的可视化转化，数据分析的目的在于大数据集数据治理或信息管理，以确保获取干净的数据，即分析影响可视化结果的异常数据，使得可视化转换呈现效果更佳，因此在大数据可视化中，数据集的异常分析是必不可少的步骤。
2、在数据集中包含一种特殊的数据，即时序数据，是统一指标按时间顺序记录的数据列。目前，对于时序数据异常分析时，主要针对数据相对于周围数据的差异，利用数据四分位距判断异常数据，但是对于数据量庞大的大数据需要分段处理，分段数据的长度直接影响每一个分段数据的分布特征，从而影响在分段数据中数据异常分析的准确性。现有往往是直接设置分段长度，无法保证分段数据能够满足时序数据异常分析的需求，同时，多个连...
【技术保护点】
1.一种基于可视化大数据的时序数据分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于可视化大数据的时序数据分析方法，其特征在于，所述对所述第三数据矩阵进行异常权重数据节点分析，得到关键数据节点，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于可视化大数据的时序数据分析方法，其特征在于，所述对所述第三数据矩阵进行二维傅里叶变换，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于可视化大数据的时序数据分析方法，其特征在于，所述对所述筛查数据进行异常程度分析监测，得到数据异常程度，包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于可视化大数据...
【技术特征摘要】
1.一种基于可视化大数据的时序数据分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于可视化大数据的时序数据分析方法，其特征在于，所述对所述第三数据矩阵进行异常权重数据节点分析，得到关键数据节点，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于可视化大数据的时序数据分析方法，其特征在于，所述对所述第三数据矩阵进行二维傅里叶变换，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于可视化大数据的时序数据分析方法，其特征在于，所述对所述筛查数据进行异常程度分析监测，得到数据异常程度，包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于可视化大数据的时序数据分析方法，其特征在于，所述以所述第二个数据地图点为起始地图点进行相邻地图点计算，得到每个数据地图点与相...
【专利技术属性】
技术研发人员：王立锋，齐振华，王冬艳，
申请(专利权)人：河北华烨冀科信息技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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