Visualization for exploratory analysis of spatio-temporal data

Abstract

Konum sensörü teknolojilerinin gelişmesi ve bu sensörlerden elde edilen verilerin kullanımının yaygınlaşması ile birlikte, uzam-zamansal veri adı verilen, hem konum hem de zaman bilgisi içeren veri setlerinin analizi çok daha kritik bir hale gelmiştir. Özellikle ucuza maledilebilen GPS sensörlü cihazlarının kolay erişilebilirliği sayesinde artık büyük çaptaki insan topluluklarının ve objelerin pozisyonlarını kayıt altında tutabilmek kolaylaşmış ve analiz amacıyla depolanan bu uzam-zamansal verilerin miktarını çok yüksek boyutlara ulaşmıştırmıştır. Veri görselleştirmesi, depolanan bu verilerin etkili analizi için gereken sağlamada kilit role sahiptir. Ancak uzam-zamansal verinin analiz sürecinin karmaşık yapısından dolayı, günümüzdeki görselleştirme yaklaşımları ve araçları ile istenilen düzeyde hızlı bir analiz yapmak her durumda mümkün olmamaktadır. Bu çalışmada, çok büyük kapasitedeki uzam-zamansal verilerin analizine katkıda bulunabilmek ve verinin içerdiği muhtemel patern ve anormalliklerin tespiti amacıyla, çeşitli görselleştirme tekniklerinin bir arada bulunduran interaktif bir araç sunmaktayız. Coğrafi görselleştirme, histogram ve üç boyutlu teknikler içeren bu aracın efektifliğini ölçmek amacıyla yaptığımız çalışmalarda, Türkiye'de hala kullanılmakta olan bir mobil servis uygulamasının verilerinden faydalandık.

Analysis of spatio-temporal data has become critical with the emerge of ubiquitouslocation sensor technologies and applications keeping track of such data.Especially with the widespread availability of low cost GPS devices, it is possibleto record data about the location of people and objects at a large scale. Datavisualization plays a key role in the successful analysis of these kind of data. Dueto the complex nature of this analysis process, current approaches and analyticaltools fail to help spatio-temporal thinking and they are not eective when solvinglarge range of problems.In this work, we propose an interactive visualization tool to support human analystunderstand user behaviors by analyzing location patterns and anomalies in massivecollections of spatio-temporal data. The tool that we developed within this workcombines a geovisualization framework with 3D visualizations and histograms.Tool's eectiveness in exploratory analysis is tested by trend analysis and anomalydetection in a real mobile service dataset with almost 1.5 million rows.