series_outliers()

Skóre bodů anomálií v řadě.

Funkce přebírá výraz s dynamickou číselnou maticí jako vstup a generuje dynamickou číselnou matici se stejnou délkou. Každá hodnota pole označuje skóre možné anomálie pomocí testu Tukey. Hodnota větší než 1,5 ve stejném prvku vstupu označuje vzestupnou anomálii. Hodnota menší než -1,5 označuje anomálii poklesu.

Syntaxe

series_outliers(řada [, druh ] [, ignore_val ] [ , min_percentile ] [, max_percentile ])

Přečtěte si další informace o konvencích syntaxe.

Parametry

Název	Type	Požadováno	Popis
řada	dynamic	✔️	Matice číselných hodnot.
laskavý	string		Algoritmus, který se má použít k detekci odlehlé hodnoty. Podporované možnosti jsou "tukey", což je tradiční "Tukey" a "ctukey", což je vlastní "Tukey". Výchozí hodnota je "ctukey".
ignore_val	int, long nebo real		Číselná hodnota označující chybějící hodnoty v řadě. Výchozí hodnota je double(null). Skóre hodnot null a ignorování hodnot je nastaveno na 0hodnotu .
min_percentile	int, long nebo real		Minimální percentil, který se použije k výpočtu normálního mezikvantového rozsahu. Výchozí hodnota je 10. Hodnota musí být v rozsahu [2.0, 98.0]. Tento parametr je relevantní pouze pro daný "ctukey" druh.
max_percentile	int, long nebo real		Maximální percentil, který se použije k výpočtu normálního mezikvantového rozsahu. Výchozí hodnota je 90. Hodnota musí být v rozsahu [2.0, 98.0]. Tento parametr je relevantní pouze pro daný "ctukey" druh.

Následující tabulka popisuje rozdíly mezi "tukey" a "ctukey":

Algoritmus	Výchozí rozsah quantile	Podporuje vlastní rozsah quantile.
"tukey"	25% / 75%	No
"ctukey"	10% / 90%	Ano

Tip

Nejlepší způsob, jak tuto funkci použít, je použít ji na výsledky operátoru make-series .

Příklad

Spuštění dotazu

range x from 0 to 364 step 1 
| extend t = datetime(2023-01-01) + 1d*x
| extend y = rand() * 10
| extend y = iff(monthofyear(t) != monthofyear(prev(t)), y+20, y) // generate a sample series with outliers at first day of each month
| summarize t = make_list(t), series = make_list(y)
| extend outliers=series_outliers(series)
| extend pos_anomalies = array_iff(series_greater_equals(outliers, 1.5), 1, 0)
| render anomalychart with(xcolumn=t, ycolumns=series, anomalycolumns=pos_anomalies)