时序事件序列中时间属性的分析

事件数据广泛存在于电子健康记录、日常生活活动与网络点击流记录等多种领域中。当前探索事件数据的可视化方法侧重于发现序列模式，但在研究事件序列中的时间属性时存在局限。在时间属性研究中，患者流分析中的等待时长或访问时长尤为重要。我们提出了一种视觉分析方法，可识别事件序列中有关持续时间与发生时间的趋势与离群值。所提方法使用单一的序列与时间模式概览来呈现事件数据。由用户驱动的多事件对齐、按序列相似度排序以及对事件的新型视觉编码，使得跨序列与序列内时间趋势的比较成为可能。所提可视化可推导出传统可视化无法获得的发现。该方法论已应用于 Sheffield Teaching Hospitals NHS Foundation Trust 提供的真实数据集，并由此得出四类结论。