从大型带时间戳的数据集中绘制平均每小时测量值

，可以通过以下步骤实现：

1. 数据预处理：首先，需要对大型数据集进行预处理，包括数据清洗、去除异常值、填充缺失值等。这可以通过使用数据处理工具和编程语言（如Python、R等）中的相关库来完成。
2. 数据分组：将数据按照小时进行分组，可以使用时间戳中的小时信息将数据分组。这可以通过编程语言中的日期时间函数和操作来实现。
3. 计算每小时的平均值：对于每个小时的数据组，计算其测量值的平均值。这可以通过编程语言中的统计函数和操作来实现。
4. 绘制平均每小时测量值图表：使用数据可视化工具（如Matplotlib、D3.js等）将每小时的平均值绘制成图表。可以选择适合数据类型的图表类型，如折线图、柱状图等。
5. 应用场景：这种数据处理和可视化方法适用于各种领域，如气象数据分析、工业生产监控、交通流量分析等。通过绘制平均每小时测量值图表，可以更好地理解数据的变化趋势和周期性。
6. 腾讯云相关产品推荐：腾讯云提供了一系列云计算产品和服务，其中包括数据处理、数据分析和可视化相关的产品。例如，腾讯云的数据仓库服务TencentDB、数据分析服务DataWorks、可视化工具DataV等都可以用于处理和分析大型数据集，并进行可视化展示。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站。

请注意，以上答案仅供参考，具体实现方法和推荐产品可能因实际情况而异。