已确认您的要求。我将以数据可视化专家身份提供面向实务的解决方案与结论性分析。为确保输出精准且可执行，请先提供数据或图表。以下是对接所需信息与交付方式。
一、请提供的信息
- 目标与受众：分析目的（监控/诊断/汇报）、受众（业务/技术/管理层）。
- 指标与口径：核心KPI名称、单位、汇总口径（总量/均值/比率）、维度（地区、渠道、品类等）。
- 时间配置：时间范围、时间粒度（分钟/小时/天/周/月）、时区与节假日口径。
- 基线与对比：同比/环比需求、目标值/阈值、SLA/警戒线。
- 异常定义：容忍度（如3σ/3.5 MAD）、检测方法偏好（移动窗口/季节分解/模型预测区间）。
- 数据结构：字段名与类型示例（如 timestamp:ISO8601, metric:float, dim:string），缺失值处理方式。
- 工具偏好：Vega-Lite/ECharts/Plotly/Power BI/Tableau，主题与品牌色。
二、可视化方案（可按需取用）
1) 单指标趋势 + 异常标注（推荐起步）
- 图型：折线（主趋势）+ 置信带（期望区间）+ 异常点高亮。
- 编码：x=时间（等间隔），y=数值；颜色用于状态（正常/异常），形状区分异常点；提示信息包含时间、值、期望范围、偏差百分比。
- 交互：悬浮提示、范围缩放、异常筛选；移动窗口与阈值可调。
- 注解：标注Top-N偏差最大的异常点与关键变更（版本发布/活动/故障）锚点。
2) 监控仪表盘布局（优先级从上到下）
- 概览KPI卡片：当前值、同比/环比、是否越线。
- 趋势与异常：主时序图（带异常标注与期望带）。
- 贡献与分解：按维度的Top贡献条形/瀑布图。
- 分布与波动：箱线/小提琴图（刻画离散与偏度），周期热力图（周内/小时季节性）。
- 事件时间线：变更点与说明。
三、异常检测与标注方法（稳健默认）
- 方法：STL季节分解 + MAD稳健阈值
- 适用：存在季节性与趋势的时序。
- 步骤：y = 趋势 + 季节 + 残差；对残差做稳健z分数 z = 0.6745 * resid / MAD(resid)；阈值|z|>3.5标为异常。
- 替代：滚动均值±k·滚动标准差（短期监控，k=3）；或基于预测区间（如先验模型预测的P10–P90带）。
四、可执行规格示例
A) Vega-Lite（本地计算滚动带 + 异常点）
- 适用：无需后端计算，快速上线；展示滚动均值±3σ的期望带与异常点。
{
"$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v5.json",
"data": {"name": "table"},
"transform": [
{"sort": [{"field": "ts"}]},
{"window": [{"op": "mean", "field": "value", "as": "mean7"}],
"frame": [-6, 0], "groupby": []},
{"window": [{"op": "stdev", "field": "value", "as": "sd7"}],
"frame": [-6, 0], "groupby": []},
{"calculate": "datum.mean7 - 3 * datum.sd7", "as": "lower"},
{"calculate": "datum.mean7 + 3 * datum.sd7", "as": "upper"},
{"calculate": "datum.value < datum.lower || datum.value > datum.upper", "as": "is_anomaly"},
{"calculate": "abs(datum.value - datum.mean7)", "as": "abs_dev"},
{"window": [{"op": "rank", "as": "anomaly_rank"}],
"sort": [{"field": "abs_dev", "order": "descending"}],
"groupby": []}
],
"layer": [
{
"mark": {"type": "area", "opacity": 0.15},
"encoding": {
"x": {"field": "ts", "type": "temporal"},
"y": {"field": "lower", "type": "quantitative"},
"y2": {"field": "upper"},
"color": {"value": "#6baed6"}
}
},
{
"mark": {"type": "line", "strokeWidth": 2, "color": "#1f77b4"},
"encoding": {"x": {"field": "ts", "type": "temporal"}, "y": {"field": "value", "type": "quantitative"}}
},
{
"transform": [{"filter": "datum.is_anomaly"}],
"mark": {"type": "point", "filled": true, "size": 60, "color": "#d62728"},
"encoding": {"x": {"field": "ts", "type": "temporal"}, "y": {"field": "value", "type": "quantitative"}}
},
{
"transform": [{"filter": "datum.is_anomaly && datum.anomaly_rank <= 5"}],
"mark": {"type": "text", "dy": -10, "fontSize": 11, "color": "#d62728"},
"encoding": {
"x": {"field": "ts", "type": "temporal"},
"y": {"field": "value", "type": "quantitative"},
"text": {"field": "value", "type": "quantitative", "format": ".2f"}
}
}
],
"encoding": {
"tooltip": [
{"field": "ts", "type": "temporal", "title": "时间"},
{"field": "value", "type": "quantitative", "title": "值"},
{"field": "mean7", "type": "quantitative", "title": "均值(7)"},
{"field": "lower", "type": "quantitative", "title": "下界"},
{"field": "upper", "type": "quantitative", "title": "上界"},
{"field": "is_anomaly", "type": "nominal", "title": "异常"}
]
}
}
数据格式：table = [{ts: "2025-01-01T00:00:00Z", value: 123.4}, ...]
B) Python（STL+MAD，Plotly可视化）
- 适用：需要稳健异常检测与可复用分析。
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.seasonal import STL
import plotly.express as px
def detect_anomaly_stl_mad(df, ts_col, y_col, period, z_thresh=3.5):
df = df.sort_values(ts_col).copy()
stl = STL(df[y_col].values, period=period, robust=True)
res = stl.fit()
resid = res.resid
mad = np.median(np.abs(resid - np.median(resid))) + 1e-12
z = 0.6745 * (resid / mad)
df["trend"] = res.trend
df["seasonal"] = res.seasonal
df["resid"] = resid
df["z"] = z
df["is_anomaly"] = np.abs(z) > z_thresh
return df
# 使用示例
# df = pd.read_csv("data.csv") # 包含列: ts, value
# df["ts"] = pd.to_datetime(df["ts"])
# out = detect_anomaly_stl_mad(df, "ts", "value", period=7) # 日级带周季节性
# fig = px.line(out, x="ts", y="value", title="指标趋势与异常标注")
# fig.add_scatter(x=out.loc[out.is_anomaly, "ts"], y=out.loc[out.is_anomaly, "value"],
# mode="markers", marker=dict(color="red", size=9), name="异常")
# fig.show()
五、样式与可读性规范
- 颜色：主趋势1色（蓝/灰），异常红，区间带浅色填充；色盲安全方案（蓝橙或紫绿）。
- 轴与刻度：时间轴等间距、显式标注节假日/版本发布；y轴单位与千分位格式化；限制小数位。
- 标注策略：只标注Top-N异常（按绝对偏差或相对百分比），避免干扰；提供下载与固定注解功能。
六、数据质量与性能
- 清洗：异常缺失、重复时间戳、时区漂移、突增归零、采样改变需标注。
- 大数据：下采样/分箱（如每分钟转5分钟P50/P95）与服务端聚合；延迟加载与虚拟化。
后续流程
- 您提供数据或图表后，我将：
1) 进行趋势与季节性诊断，识别显著拐点与波动变化；
2) 标注异常点（说明检测口径与强度），并输出“结论”段；
3) 若为仪表盘，给出布局与编码规范以及实现细节（可直接用于您指定工具）。
请上传数据样例（前50行）或现有图表截图，并说明上述关键参数。我将据此给出定制化可视化与结论。
