Udostępnij za pośrednictwem

series_monthly_decompose_anomalies_fl()

  • Artykuł

Wykrywanie nietypowych punktów w serii dziennej z miesięczną sezonowością.

Funkcja series_monthly_decompose_anomalies_fl() jest funkcją zdefiniowaną przez użytkownika (UDF), która wykrywa anomalie w wielu szeregach czasowych, które mają miesięczną sezonowość. Funkcja jest oparta na series_decompose_anomalies(). Wyzwaniem jest to, że długość miesiąca jest zmienna z zakresu od 28 do 31 dni, więc utworzenie punktu odniesienia przy użyciu series_decompose_anomalies() z pudełka wykrywa stałe sezonowość, dlatego nie pasuje do skoków lub innych wzorców, które występują w 1 lub innym dniu w każdym miesiącu.

Składnia

series_monthly_decompose_anomalies_fl(Próg)

Dowiedz się więcej o konwencjach składniowych.

Parametry

Nazwa Typ Wymagane Opis
Próg real Próg anomalii. Wartość domyślna to 1,5.

Definicja funkcji

Funkcję można zdefiniować, osadzając kod jako funkcję zdefiniowaną przez zapytanie lub tworząc ją jako funkcję przechowywaną w bazie danych w następujący sposób:

Zdefiniuj funkcję przy użyciu następującej instrukcji let. Nie są wymagane żadne uprawnienia.

Ważne

Instrukcja let nie może być uruchamiana samodzielnie. Należy po nim wykonać instrukcję wyrażenia tabelarycznego. Aby uruchomić działający przykład programu series_clean_anomalies_fl(), zobacz Przykład.

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.

Przykład

Tabela wejściowa musi zawierać _keykolumny i _val . _date Zapytanie tworzy zestaw szeregów czasowych dla _val każdego z nich _key i dodaje anomalie, wyniki i kolumny odniesienia.

Aby użyć funkcji zdefiniowanej przez zapytanie, wywołaj ją po osadzonej definicji funkcji.

Uruchamianie zapytania

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)

Dane wyjściowe

Seria A z comiesięcznymi anomaliami:

Wykres szeregów czasowych

Seria B z anomaliami miesięcznymi:

Wykres szeregów czasowych