A medida que avanzamos hacia la era de los grandes datos, los datos crecen no solo en tamaño, sino también en complejidad, conteniendo un rico conjunto de atributos, incluida la información de ubicación y tiempo, como los datos de dispositivos móviles (por ejemplo, teléfonos inteligentes), desastres naturales (por ejemplo, terremotos y huracanes), propagación de epidemias, etc. Nos motiva el creciente desafío y construimos una herramienta de visualización para explorar datos espaciotemporales genéricos, es decir, registros que contienen información de ubicación temporal y valores de atributos numéricos. Dado que los valores a menudo evolucionan con el tiempo y a través de regiones geográficas, estamos particularmente interesados en detectar y analizar los cambios anómalos a lo largo del tiempo/espacio. Nuestra herramienta analítica se basa en un sistema de información geográfica y se combina con algoritmos de minería de datos espaciotemporales, así como diversas técnicas de visualización de datos, como cuadrículas de anomalías y barras de anomalías superpuestas en el mapa. Estudiamos cuán efectiva puede ser la herramienta para guiar a los usuarios a encontrar anomalías potenciales mediante la demostración y evaluación de conjuntos de datos espaciotemporales disponibles públicamente. La herramienta para el análisis y visualización de anomalías espaciotemporales es útil en muchos dominios, como la investigación y monitoreo de seguridad, la conciencia situacional, etc.