随时间变化、带有时间属性的数据称为时变数据。处理时变型数据的方法有时候又与顺序型数据有相通之处 。时变数据的特点是量大 、维数多 、变量多，类型丰富 ，分布范围广泛 。
以时间轴排列的时间序列数据 ，如：个人摄像机采集的视频序列、各种传感器设备获取的监控数据和故事股票交易数据 、太阳黑子随时间的变化 、奥运会比赛日程。在时间序列数据中，每个数据实例都可以看做某事件 ，事件的时间可当成一个变量 。
不以时间为变量 ，但具有内在的排序顺序的顺序型数据集，如文本、生物DNA测序和化学质谱等 。这类数据的变化顺序可以与映射为时间轴进行处理。
线性时间可视化
二维线图：善于表现数据元素在线性时间域的变化 ，却难以表达时间的周期性 。
基于时间轴的散点图：颜色编码产品类别 ，圆点大小编码价格
线性时间表达，气候数据可视化
基于时间线的设计
周期时间表达
时间序列沿圆周排列
螺旋布局
一个回路一个周期
3D耗电量可视化
日历视图和属性视图通过时间属性进行关联
河流图（堆叠语义图）
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希望本篇文章《access与excel的区别(access与sql的区别)》能对你有所帮助！
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