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Zeitreihenmodellvariablen

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In diesem Artikel werden die Zeitreihenmodellvariablen beschrieben, die Formel- und Berechnungsregeln bei Ereignissen angeben.

Jede Variable kann eine der drei folgenden Arten aufweisen: numerisch, kategorisch und aggregiert.

  • Numerische Variablen arbeiten mit kontinuierlichen numerischen Werten.
  • Kategorische Variablen arbeiten mit einem definierten Satz diskreter Werte.
  • Bei aggregierten Werten werden mehrere Variablen einer einzigen Art kombiniert (entweder alle numerischen oder alle kategorischen Variablen).

Die folgende Tabelle zeigt die Eigenschaften, die für die jeweilige Variablenart relevant sind.

Tabelle für Zeitreihenmodellvariable

Numerische Variablen

Variableneigenschaft Beschreibung
Variablenfilter Filter sind optionale Bedingungsklauseln, um die Anzahl von Zeilen zu beschränken, die bei der Berechnung berücksichtigt werden.
Variablenwert Für Berechnungen verwendete Telemetriewerte, die aus Geräten oder Sensoren stammen oder mithilfe von Zeitreihenausdrücken transformiert werden. Numerische Typ-Variablen müssen entweder Double oder Long sein, um dem Datentyp der eingehenden Daten zu entsprechen.
Variableninterpolation Die Interpolation gibt an, wie ein Signal anhand von vorhandenen Daten rekonstruiert wird. Für numerische Variablen sind die Interpolationsoptionen Schritt und linear verfügbar.
Variablenaggregation Führen Sie Berechnungen über die unterstützten Aggregationsfunktionen für numerische Variablen durch.

Variablen entsprechen dem folgenden JSON-Beispiel:

"Interpolated Speed": {
  "kind": "numeric",
  "value": {
    "tsx": "$event['Speed-Sensor'].Double"
  },
  "filter": null,
  "interpolation": {
    "kind": "step",
    "boundary": {
      "span": "P1D"
    }
  },
  "aggregation": {
    "tsx": "right($value)"
  }
}

Kategorische Variablen

Variableneigenschaft Beschreibung
Variablenfilter Filter sind optionale Bedingungsklauseln, um die Anzahl von Zeilen zu beschränken, die bei der Berechnung berücksichtigt werden.
Variablenwert Für Berechnungen verwendete Telemetriewerte, die aus Geräten oder Sensoren stammen. Kategorische Typ-Variablen müssen entweder Long oder String sein, um dem Datentyp der eingehenden Daten zu entsprechen.
Variableninterpolation Die Interpolation gibt an, wie ein Signal anhand von vorhandenen Daten rekonstruiert wird. Die Option Schrittinterpolation ist für kategorische Variablen verfügbar.
Variablenkategorien Kategorien sorgen für die Zuordnung zwischen den aus einem Gerät oder Sensor stammenden Werten und einer Bezeichnung.
Standardkategorie für Variablen Die Standardkategorie steht für alle Werte zur Verfügung, die nicht in der Eigenschaft „Kategorien“ zugeordnet werden.

Variablen entsprechen dem folgenden JSON-Beispiel:

"Status": {
  "kind": "categorical",
  "value": {
     "tsx": "$event.Status.Long"
},
  "interpolation": {
    "kind": "step",
    "boundary": {
      "span" : "PT1M"
    }
  },
  "categories": [
    {
      "values": [0, 1, 2, 3],
      "label": "Good"
    },
    {
      "values": [4],
      "label": "Bad"
    }
  ],
  "defaultCategory": {
    "label": "Not Applicable"
  }
}

Aggregieren von Variablen

Variableneigenschaft Beschreibung
Variablenfilter Filter sind optionale Bedingungsklauseln, um die Anzahl von Zeilen zu beschränken, die bei der Berechnung berücksichtigt werden.
Variablenaggregation Führen Sie Berechnungen über die unterstützten Aggregationsfunktionen für aggregierte Variablen durch.

Variablen entsprechen dem folgenden JSON-Beispiel:

"Speed Range": {
  "kind": "aggregate",
  "filter": null,
  "aggregation": {
    "tsx": "max($event.Speed.Double) - min($event.Speed.Double)"
  }
}

Variablen werden in der Typdefinition eines Zeitreihenmodells gespeichert und können inline über APIs angegeben werden, um die gespeicherte Definition zu überschreiben.

Nächste Schritte