U3.06.1Uneven time spacing设计
采样时刻不均匀时按等距排列会扭曲变化速率
别名: 不等距采样 · 时间轴等距化
概念解释
很多数据的时间戳并不均匀：手工记录隔三差五、系统升级后改了采样频率、历史数据有稀疏期。画图时若把每个采样点按等距排开（类别轴的默认行为），轴就撒了谎：三个月的间隔与三天的间隔占同样宽度。后果集中在速率判读——两点之间的线段斜率被读成"变化速度"，等距排列把慢段画陡、快段画缓，加速期可以被画成平台期，反之亦然。趋势方向或许侥幸不错，"多快"必然全错。
机制
斜率感知是相对的：同一段数值变化，横向占的宽度越小，看起来越陡。等距化重排了横向宽度（时间戳间距信息被丢弃），每段的视觉斜率 = 数值变化 / 采样序号间隔，而真斜率 = 数值变化 / 时间间隔。采样稀疏期（间隔长）被压缩成与密集期等宽，其变化被视觉放大；密集期被拉伸，变化被抹平。失真是系统性的且方向取决于采样模式——恰好在关键事件前后采样变密的监测数据，会把事件的动态同时夸大与错置。
边界
两类正当的"等距化"要排除：事件序列（按发生次序而非钟表时间排列的日志、比赛动作）本来就不承诺速率；等间隔确认（数据确为规则采样，如每小时一条）等距与时间等比一致，无害。判定动作是查数据：时间戳差分的方差大就必须用连续时间轴。粒度混合（天与小时混在一个序列）先统一到公共粒度再画；无法统一的分列两个图。
怎么落地
- 画时间序列前先算时间戳间隔的分布（diff 的 min/max）；比值超过 2 就禁用类别轴，改真正的连续时间轴。
- 数据层修复优先：不规则采样先插值或聚合到规则网格（并声明插值规则），轴仍保持时间比例。
- 验证：抽两段采样密度差异大的区间，请读者比较"哪段变化更快"；与真速率排序不一致即等距化失真实锤。