Sdílet prostřednictvím

series_uv_change_points_fl()

  • Článek

Funkce series_uv_change_points_fl() je uživatelem definovaná funkce (UDF), která vyhledá body změn v časových řadách voláním rozhraní API pro detekci anomálií Univariate, které je součástí služeb Azure Cognitive Services. Funkce přijímá omezenou sadu časových řad jako číselná dynamická pole, prahovou hodnotu detekce bodu změny a minimální velikost okna stabilního trendu. Každá časová řada se převede do požadovaného formátu JSON a odešle ji do koncového bodu služby Detektor anomálií. Odpověď služby obsahuje dynamická pole bodů změn, jejich odpovídající spolehlivost a zjištěnou sezónnost.

Poznámka

Zvažte použití nativní funkce series_decompose_anomalies(), která je škálovatelná a běží rychleji.

Požadavky

Syntax

T | invoke series_uv_change_points_fl(y_series [,score_threshold [,trend_window [,tsid]])

Přečtěte si další informace o konvencích syntaxe.

Parametry

Název Typ Vyžadováno Popis
y_series string ✔️ Název sloupce vstupní tabulky obsahující hodnoty řady, která má být zjištěna anomálie.
score_threshold real Hodnota určující minimální spolehlivost deklarování bodu změny. Každý bod, jehož spolehlivost překračuje prahovou hodnotu, je definován jako bod změny. Výchozí hodnota: 0,9
trend_window integer Hodnota určující minimální velikost okna pro robustní výpočet změn trendu. Výchozí hodnota: 5
Tsid string Název sloupce vstupní tabulky obsahující ID časové řady. Při analýze jedné časové řady je možné ji vynechat.

Definice funkce

Funkci můžete definovat tak, že buď vložíte její kód jako funkci definovanou dotazem, nebo ji vytvoříte jako uloženou funkci v databázi, a to následujícím způsobem:

Definujte funkci pomocí následujícího příkazu let. Nejsou vyžadována žádná oprávnění. V následující definici funkce nahraďte YOUR-AD-RESOURCE-NAME v identifikátoru URI a YOUR-KEY v Ocp-Apim-Subscription-Key hlavičce názvem prostředku Detektor anomálií a klíčem.

Důležité

Příkaz let nemůže běžet samostatně. Za ním musí následovat příkaz tabulkového výrazu. Pokud chcete spustit funkční příklad , series_uv_change_points_fl()podívejte se na příklad.

let series_uv_change_points_fl=(tbl:(*), y_series:string, score_threshold:real=0.9, trend_window:int=5, tsid:string='_tsid')
{
    let uri = 'https://YOUR-AD-RESOURCE-NAME.cognitiveservices.azure.com/anomalydetector/v1.0/timeseries/changepoint/detect';
    let headers=dynamic({'Ocp-Apim-Subscription-Key': h'YOUR-KEY'});
    let kwargs = bag_pack('y_series', y_series, 'score_threshold', score_threshold, 'trend_window', trend_window);
    let code = ```if 1:
        import json
        y_series = kargs["y_series"]
        score_threshold = kargs["score_threshold"]
        trend_window = kargs["trend_window"]
        json_str = []
        for i in range(len(df)):
            row = df.iloc[i, :]
            ts = [{'value':row[y_series][j]} for j in range(len(row[y_series]))]
            json_data = {'series': ts, "threshold":score_threshold, "stableTrendWindow": trend_window}     # auto-detect period, or we can force 'period': 84
            json_str = json_str + [json.dumps(json_data)]
        result = df
        result['json_str'] = json_str
    ```;
    tbl
    | evaluate python(typeof(*, json_str:string), code, kwargs)
    | extend _tsid = column_ifexists(tsid, 1)
    | partition by _tsid (
       project json_str
       | evaluate http_request_post(uri, headers, dynamic(null))
        | project period=ResponseBody.period, change_point=series_add(0, ResponseBody.isChangePoint), confidence=ResponseBody.confidenceScores
        | extend _tsid=toscalar(_tsid)
       )
};
// Write your query to use the function here.

Příklad

Následující příklad používá operátor invoke ke spuštění funkce.

Pokud chcete použít funkci definovanou dotazem, vyvoláte ji po definici vložené funkce.

let series_uv_change_points_fl=(tbl:(*), y_series:string, score_threshold:real=0.9, trend_window:int=5, tsid:string='_tsid')
{
    let uri = 'https://YOUR-AD-RESOURCE-NAME.cognitiveservices.azure.com/anomalydetector/v1.0/timeseries/changepoint/detect';
    let headers=dynamic({'Ocp-Apim-Subscription-Key': h'YOUR-KEY'});
    let kwargs = bag_pack('y_series', y_series, 'score_threshold', score_threshold, 'trend_window', trend_window);
    let code = ```if 1:
        import json
        y_series = kargs["y_series"]
        score_threshold = kargs["score_threshold"]
        trend_window = kargs["trend_window"]
        json_str = []
        for i in range(len(df)):
            row = df.iloc[i, :]
            ts = [{'value':row[y_series][j]} for j in range(len(row[y_series]))]
            json_data = {'series': ts, "threshold":score_threshold, "stableTrendWindow": trend_window}     # auto-detect period, or we can force 'period': 84
            json_str = json_str + [json.dumps(json_data)]
        result = df
        result['json_str'] = json_str
    ```;
    tbl
    | evaluate python(typeof(*, json_str:string), code, kwargs)
    | extend _tsid = column_ifexists(tsid, 1)
    | partition by _tsid (
       project json_str
       | evaluate http_request_post(uri, headers, dynamic(null))
        | project period=ResponseBody.period, change_point=series_add(0, ResponseBody.isChangePoint), confidence=ResponseBody.confidenceScores
        | extend _tsid=toscalar(_tsid)
       )
};
let ts = range x from 1 to 300 step 1
| extend y=iff(x between (100 .. 110) or x between (200 .. 220), 20, 5)
| extend ts=datetime(2021-01-01)+x*1d
| extend y=y+4*rand()
| summarize ts=make_list(ts), y=make_list(y)
| extend sid=1;
ts
| invoke series_uv_change_points_fl('y', 0.8, 10, 'sid')
| join ts on $left._tsid == $right.sid
| project-away _tsid
| project-reorder y, *      //  just to visualize the anomalies on top of y series
| render anomalychart with(xcolumn=ts, ycolumns=y, confidence, anomalycolumns=change_point)

Výstup

Následující graf ukazuje body změn v časové řadě.

Graf znázorňující body změn v časové řadě

Tato funkce není podporovaná.