One method is to identify one or more past performance data in the received performance data, each of which contains multiple observations. For each time in the past, one or more discrete derivatives are identified and preliminary atypical data are derived from one or more discrete derivatives. First, filter data is generated by deleting the first batch of atypical data from performance data. In addition, for each observation in the performance data,Several near neighbor observations are determined and used to determine multiple absolute performance differences. According to the diversity of absolute differences, the second atypical data was determined. The second filtering data is generated by removing the second atypical data from the first filtering data. By using the display layer of a computer system, a graphical display of the second filtered data in the computer system is generated and displayed.Un método comprende determinar en datos de rendimiento recibidos, una o más pasadas donde cada pasada incluye una pluralidad de observaciones. Para cada pasada de las una o más pasadas, se determinan una o más derivadas discretas y sobre la base de las una o más derivadas discretas se generan unos primeros datos atípicos. En primer lugar, se generan datos filtrados mediante la eliminación de los primeros datos atípicos de los datos de rendimiento. Además, para cada observación en los datos de rendimiento, se determina una pluralidad de observaciones de vecinos más cercanos y se utilizan para determinar una pluralidad de diferencias absolutas en los valores de rendimiento. Sobre la base de la pluralidad de diferencias absolutas, se determinan unos segundos datos atípicos. Los segundos datos filtrados se generan por la eliminación de los segundos datos atípicos de los primeros datos filtrados. Mediante el uso de una capa de presentación de un sistema de computación, se genera y se muestra una representación gráfica de los segundos datos filtrados en el sistema de comput
