Die vorliegende Arbeit erforscht mathematische und computergestützte Methoden, die zur Analyse von Daten geeignet sind, welche von großen cyber-physikalischen Systemen stammen. Durch die Einbettung der dem Systemverhalten zugrundeliegenden Gleichungen, insbesondere der Dynamik, werden Lösungen abgeleitet, welche mit den physikalischen Grundgesetzen des Systems kompatibel sind. Bei den entwickelten Methoden werden dabei die Messunsicherheiten, welche grundsätzlich die Daten überlagern, in der Fehlerabschätzung berücksichtigt. Basierend auf Ideen aus dem Gebiet der symbolischen Datenanalyse werden Ansätze entwickelt, welche automatisch und unüberwacht Strukturen in multivariaten Zeitreihen identifizieren können. Dabei werden Elemente und Methoden, die in der Entwicklung der natürlichen Sprache eine wesentliche Rolle spielen, computergestützt nachgeahmt. Die Funktionsweise wird anhand eines Beispiels gezeigt, in welchem automatisch unterschiedliche Betriebszustände erkannt werden. Besonders interessant ist in diesem Zusammenhang die Identifikation der menschlichen Interaktion mit dem System, welche zu einer Struktur in den Zeitreihen führt und somit erkannt werden kann. Darüber hinaus wird in dieser Arbeit die Charakterisierung von Sensoren und die Quantifizierung ihres Verhaltens behandelt, wodurch deren Messunsicherheit abgeleitet und modelliert werden kann. Dies ist von grundlegender Bedeutung, da sich Fehler, die bereits bei der Interpretation von Sensordaten entstehen, fortpflanzen und dadurch den gesamten Analysezyklus beeinflussen. Die eingeführten und präsentierten Techniken und Methoden werden in ein Framework integriert, welches sämtliche Schritte der Datenanalyse -- von der Datenerfassung bis zur Aufbereitung der Ergebnisse -- unterstützt. Ein in dieser Arbeit entwickeltes Softwaretool erweitert den Funktionsumfang des Frameworks durch das Bereitstellen von Werkzeugen zur Handhabung, Analyse und Visualisierung von großen multivariaten Zeitreihen, wodurch die Arbeit des Datenanalysten unterstützt wird. Die vorliegende Dissertation fasst die durchgeführte Forschung als eine Sammlung von Publikationen zusammen, welche mit einleitenden Texten und Erweiterungen zu einem durchgängigen Dokument verknüpft wird.