Als gevolg van de vele succesverhalen van early adopters erkennen veel bedrijven ondertussen de waarde van het verzamelen en analyseren van data. Waar vroeger de nadruk lag op een zo breed mogelijke waaier aan data bij te houden, kiest men er nu ook meer en meer voor om gedetailleerde tijdsreeksen te verzamelen in de hoop om nieuwe inzichten te kunnen verwerven. Tijdsreeksen capteren een bepaalde eigenschap doorheen de tijd en laten zo toe om op te volgen hoe een bepaalde eigenschap evolueert. Alom gekende voorbeelden van tijdsreeksen zijn onder andere beurskoersen of medische signalen zoals elektrocardiograms (waarmee men de hartslag meet). De tijdsdimensie in tijdsreeksen vormt een nieuwe invalshoek om data te bekijken en inzichten te bekomen. Zo is het voor ons, als mensen, vrij makkelijk om visueel op te merken dat een tijdsreeks bepaalde patronen of afwijkingen vertoond. Deze menselijke aanpak faalt echter wanneer de data te uitgebreid is of patronen minder uitgesproken zijn. In dit proefschrift worden verschillende technieken voorgesteld die toelaten om tijdsreeksen te visualiseren, analyseren en afwijkingen te detecteren. Hierbij ligt de nadruk op technieken die gebruik maken van gelijkaardige of unieke patronen in de data.