Поделиться через

Переменные модели временных рядов

  • Статья

Примечание.

Служба "Аналитика временных рядов" будет прекращена 7 июля 2024 года. Рассмотрите возможность переноса существующих сред в альтернативные решения как можно скорее. Дополнительные сведения об устаревании и миграции см. в нашей документации.

В этой статье описываются переменные модели временных рядов, которые задают формулы и правила расчетов для событий.

Каждая переменная может иметь один из трех типов: числовой, категориальный или статистический.

  • Числовые типы оперируют непрерывным множеством числовых значений.
  • Категориальные типы используют ограниченный набор конкретных значений.
  • Статистические типы сочетают в себе сразу несколько переменных (все из которых должны быть числовыми или категориальными).

В следующей таблице показано, какие свойства используются для переменных каждого типа.

Таблица переменных модели временных рядов

Числовые переменные

Свойство переменной Description
Фильтр переменной Фильтры представляют собой необязательные условные предложения, позволяющие ограничить количество записей, используемых в вычислениях.
Значение переменной Используемые для вычислений значения телеметрии, предоставляемые устройством или датчиками либо преобразованные с помощью выражений временных рядов. Переменные числового типа должны быть либо Double, либо Long, чтобы соответствовать типу входящих данных.
Интерполяция переменных Интерполяция позволяет воссоздать сигнал по существующим неполным данным. Для числовых переменных доступны режимы интерполяции Шаговая и Линейная.
Объединение переменных Используйте для вычислений поддерживаемые типы статистических функций для числовых типов переменных.

Переменные соответствуют следующему формату JSON:

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

Категориальные переменные

Свойство переменной Description
Фильтр переменной Фильтры представляют собой необязательные условные предложения, позволяющие ограничить количество записей, используемых в вычислениях.
Значение переменной Используемые для вычислений значения телеметрии, предоставляемые устройством или датчиками. Переменные категориального типа должны быть либо Long, либо String, чтобы соответствовать типу входящих данных.
Интерполяция переменных Интерполяция позволяет воссоздать сигнал по существующим неполным данным. Для категориальных переменных доступен режим интерполяции Шаговая.
Категории переменных Категории создают сопоставление значений, предоставляемых устройством или датчиками, с определенными метками.
Категория переменной по умолчанию Категория по умолчанию используется для всех значений, которые не имеют сопоставлений в свойстве categories.

Переменные соответствуют следующему формату JSON:

"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"
  }
}

Статистические переменные

Свойство переменной Description
Фильтр переменной Фильтры представляют собой необязательные условные предложения, позволяющие ограничить количество записей, используемых в вычислениях.
Объединение переменных Используйте для вычислений поддерживаемые типы статистических функций для статистических типов переменных.

Переменные соответствуют следующему формату JSON:

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

Переменные хранятся в определении типа для модели временных рядов и могут указываться как встроенные при обращении к API, чтобы переопределить или дополнить хранимое определение.

Следующие шаги