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Procedura: Usare l'API Rilevamento anomalie univariato nei dati delle serie temporali

Importante

A partire dal 20 settembre 2023 non sarà possibile creare nuove risorse di Rilevamento anomalie. Il servizio Rilevamento anomalie verrà ritirato il 1° ottobre 2026.

L'API Rilevamento anomalie fornisce due metodi di rilevamento delle anomalie. È possibile rilevare le anomalie come batch in tutta la serie temporale oppure man mano che i dati vengono generati rilevando lo stato di anomalia del punto dati più recente. Il modello di rilevamento restituisce i risultati delle anomalie insieme al valore previsto di ogni punto dati e ai limiti superiore e inferiore di rilevamento delle anomalie. È possibile usare questi valori per visualizzare l'intervallo di valori normali e le anomalie nei dati.

Modalità di rilevamento delle anomalie

L'API Rilevamento anomalie offre modalità di rilevamento: batch e streaming.

Nota

Gli URL di richiesta seguenti devono essere combinati con l'endpoint appropriato per la sottoscrizione. Ad esempio: https://<your-custom-subdomain>.api.cognitive.microsoft.com/anomalydetector/v1.0/timeseries/entire/detect

Rilevamento in batch

Per rilevare anomalie in un batch di punti dati in un determinato intervallo di tempo, usare l'URI della richiesta seguente con i dati delle serie temporali:

/timeseries/entire/detect.

Inviando i dati delle serie temporali contemporaneamente, l'API genererà un modello usando l'intera serie e analizzerà ogni punto dati con esso.

Rilevamento streaming

Per rilevare continuamente le anomalie sui dati di streaming, usare l'URI della richiesta seguente con il punto dati più recente:

/timeseries/last/detect.

Inviando nuovi punti dati man mano che vengono generati, è possibile monitorare i dati in tempo reale. Verrà generato un modello con i punti dati inviati e l'API determinerà se l'ultimo punto della serie temporale è un'anomalia.

Regolazione dei limiti inferiore e superiore di rilevamento delle anomalie

Per impostazione predefinita, i limiti superiore e inferiore per il rilevamento delle anomalie vengono calcolati usando expectedValue, upperMargin e lowerMargin. Se sono necessari limiti diversi, è consigliabile applicare marginScale a upperMargin o lowerMargin. I limiti verranno calcolati nel modo seguente:

Limite Calcolo
upperBoundary expectedValue + (100 - marginScale) * upperMargin
lowerBoundary expectedValue - (100 - marginScale) * lowerMargin

Negli esempi seguenti viene illustrato un risultato dell'API Rilevamento anomalie a diverse sensibilità.

Esempio con sensibilità a 99

Sensibilità predefinita

Esempio con sensibilità a 95

Livello di riservatezza 99

Esempio con sensibilità a 85

Livello di riservatezza 85

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