本发明是一种基于带丢包自动编码技术的时间序列数据图形化分析方法，它有4个步骤：步骤1.数据预处理，将时间序列数据转化为特定的图像格式；步骤2.预训练，通过带丢包的自动编码技术提取时间序列的图形特征；步骤3.训练分类器，利用预训练过程中得到的编码机权重和训练样本类标进行分类器训练；步骤4.应用，利用训练好的分类器实现时间序列相似度匹配和分类功能。本发明克服了现有时间序列分析方法注重时间序列的数据特征而对数据的变化十分敏感的缺点，模拟人类视觉处理时间序列数据的方式。在相似度匹配上有较高的准确度和极低的时间复杂度；在分类中，既保证了良好的分类精度又对不同类型的时间序列数据有良好的普适性和鲁棒性。