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series_monthly_decompose_anomalies_fl()

  • [アーティクル]

毎月の季節性を持つ毎日の系列の異常なポイントを検出します。

関数 series_monthly_decompose_anomalies_fl() は、月ごとの季節性を持つ複数の時系列の異常を検出する ユーザー定義関数 (UDF) です。 関数は 、series_decompose_anomalies()の上に構築されています。 課題は、1 か月の長さが 28 日から 31 日の間で可変であるため、series_decompose_anomalies() をすぐに使用してベースラインを構築すると、固定された季節性が検出されるため、毎月 1 日または他の日に発生するスパイクやその他のパターンと一致しません。

構文

series_monthly_decompose_anomalies_fl(しきい値)

構文規則について詳しく知る。

パラメーター

名前 型 必須 説明
threshold real 異常のしきい値。 既定値は 1.5 です。

関数の定義

関数を定義するには、次のようにコードをクエリ定義関数として埋め込むか、データベースに格納された関数として作成します。

次の let ステートメントを使用して関数を定義します。 権限は必要ありません。

重要

let ステートメントを単独で実行することはできません。 その後に 表形式の式ステートメントを指定する必要があります。 の動作例 series_clean_anomalies_fl()を実行するには、「 例」を参照してください。

let series_monthly_decompose_anomalies_fl=(tbl:(_key:string, _date:datetime, _val:real), threshold:real=1.5)
{
    let _tbl=materialize(tbl
    | extend _year=getyear(_date), _dom = dayofmonth(_date), _moy=monthofyear(_date), _doy=dayofyear(_date)
    | extend _vdoy = 31*(_moy-1)+_dom                  //  virtual day of year (assuming all months have 31 days)
    );
    let median_tbl = _tbl | summarize p50=percentiles(_val, 50) by _key, _dom;
    let keys = _tbl | summarize by _key | extend dummy=1;
    let years = _tbl | summarize by _year | extend dummy=1;
    let vdoys = range _vdoy from 0 to 31*12-1 step 1 | extend _moy=_vdoy/31+1, _vdom=_vdoy%31+1, _vdoy=_vdoy+1 | extend dummy=1
    | join kind=fullouter years on dummy | join kind=fullouter keys on dummy | project-away dummy, dummy1, dummy2;
    vdoys
    | join kind=leftouter _tbl on _key, _year, _vdoy
    | project-away _key1, _year1, _moy1, _vdoy1
    | extend _adoy=31*12*_year+_doy, _vadoy = 31*12*_year+_vdoy
    | partition by _key (as T
        | where _vadoy >= toscalar(T | summarize (_adoy, _vadoy)=arg_min(_adoy, _vadoy) | project _vadoy) and 
          _vadoy <= toscalar(T | summarize (_adoy, _vadoy)=arg_max(_adoy, _vadoy) | project _vadoy)
    )
    | join kind=inner median_tbl on _key, $left._vdom == $right._dom
    | extend _vval = coalesce(_val, p50)
    //| order by _key asc, _vadoy asc     //  for debugging
    | make-series _vval=avg(_vval), _date=any(_date) default=datetime(null) on _vadoy step 1 by _key
    | extend (anomalies, score, baseline) = series_decompose_anomalies(_vval, threshold, 31)
    | mv-expand _date to typeof(datetime), _vval to typeof(real), _vadoy to typeof(long), anomalies to typeof(int), score to typeof(real), baseline to typeof(real)
    | project-away _vadoy
    | project-rename _val=_vval
    | where isnotnull(_date)
};
// Write your query to use the function here.

例

入力テーブルには、、_dateおよび 列が_val含まれている_key必要があります。 このクエリでは、各_keyごとに一連の時系列が_val作成され、異常、スコア、ベースライン列が追加されます。

クエリ定義関数を使用するには、埋め込み関数定義の後で呼び出します。

クエリを実行する

let series_monthly_decompose_anomalies_fl=(tbl:(_key:string, _date:datetime, _val:real), threshold:real=1.5)
{
    let _tbl=materialize(tbl
    | extend _year=getyear(_date), _dom = dayofmonth(_date), _moy=monthofyear(_date), _doy=dayofyear(_date)
    | extend _vdoy = 31*(_moy-1)+_dom                  //  virtual day of year (assuming all months have 31 days)
    );
    let median_tbl = _tbl | summarize p50=percentiles(_val, 50) by _key, _dom;
    let keys = _tbl | summarize by _key | extend dummy=1;
    let years = _tbl | summarize by _year | extend dummy=1;
    let vdoys = range _vdoy from 0 to 31*12-1 step 1 | extend _moy=_vdoy/31+1, _vdom=_vdoy%31+1, _vdoy=_vdoy+1 | extend dummy=1
    | join kind=fullouter years on dummy | join kind=fullouter keys on dummy | project-away dummy, dummy1, dummy2;
    vdoys
    | join kind=leftouter _tbl on _key, _year, _vdoy
    | project-away _key1, _year1, _moy1, _vdoy1
    | extend _adoy=31*12*_year+_doy, _vadoy = 31*12*_year+_vdoy
    | partition by _key (as T
        | where _vadoy >= toscalar(T | summarize (_adoy, _vadoy)=arg_min(_adoy, _vadoy) | project _vadoy) and 
          _vadoy <= toscalar(T | summarize (_adoy, _vadoy)=arg_max(_adoy, _vadoy) | project _vadoy)
    )
    | join kind=inner median_tbl on _key, $left._vdom == $right._dom
    | extend _vval = coalesce(_val, p50)
    //| order by _key asc, _vadoy asc     //  for debugging
    | make-series _vval=avg(_vval), _date=any(_date) default=datetime(null) on _vadoy step 1 by _key
    | extend (anomalies, score, baseline) = series_decompose_anomalies(_vval, threshold, 31)
    | mv-expand _date to typeof(datetime), _vval to typeof(real), _vadoy to typeof(long), anomalies to typeof(int), score to typeof(real), baseline to typeof(real)
    | project-away _vadoy
    | project-rename _val=_vval
    | where isnotnull(_date)
};
demo_monthly_ts
| project _key=key, _date=ts, _val=val
| invoke series_monthly_decompose_anomalies_fl()
| project-rename key=_key, ts=_date, val=_val
| render anomalychart with(anomalycolumns=anomalies, xcolumn=ts, ycolumns=val)

出力

毎月の異常を含むシリーズ A:

月単位の異常を含む時系列 'A' のグラフ。

毎月の異常を含むシリーズ B:

月単位の異常を含む時系列 'B' のグラフ。