Zaman Serisi Modeli değişkenleri

Not

Time Series Insights hizmeti 7 Temmuz 2024'te kullanımdan kaldırılacaktır. Mevcut ortamları mümkün olan en kısa sürede alternatif çözümlere geçirmeyi göz önünde bulundurun. Kullanımdan kaldırma ve geçiş hakkında daha fazla bilgi için belgelerimizi ziyaret edin.

Bu makalede, olaylarla ilgili formül ve hesaplama kurallarını belirten Zaman Serisi Modeli değişkenleri açıklanmaktadır.

Her değişken üç türden biri olabilir: sayısal, kategorik ve toplama.

• Sayısal tür, sürekli sayısal değerlerle çalışır.
• Kategorik tür, tanımlanmış bir ayrık değer kümesiyle çalışır.
• Toplama türleri tek türde birden çok değişkeni birleştirir (tümü sayısal veya tümü kategorik).

Aşağıdaki tabloda, her değişken türü için hangi özelliklerin uygun olduğu gösterilir.

Sayısal değişkenler

Değişken özelliği	Açıklama
Değişken filtresi	Filtreler, hesaplama için kabul edilen satır sayısını kısıtlamak için isteğe bağlı koşullu yan tümcelerdir.
Değişken değer	Cihazdan veya algılayıcılardan gelen veya Time Series İfadeleri kullanılarak dönüştürülen hesaplama için kullanılan telemetri değerleri. Sayısal tür değişkenlerin, gelen verilerin veri türüyle eşleşmesi için veya Long olması Double gerekir.
Değişken ilişkilendirme	İlişkilendirme, mevcut verileri kullanarak bir sinyalin nasıl yeniden yapılandırulacaklarını belirtir. Sayısal değişkenler için adım ve Doğrusal ilişkilendirme seçenekleri kullanılabilir.
Değişken toplama	Sayısal değişken türleri için desteklenen toplama işlevleri aracılığıyla hesaplamalar gerçekleştirin.

Değişkenler aşağıdaki JSON örneğine uygundur:

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

Kategorik değişkenler

Değişken özelliği	Açıklama
Değişken filtresi	Filtreler, hesaplama için kabul edilen satır sayısını kısıtlamak için isteğe bağlı koşullu yan tümcelerdir.
Değişken değer	Cihaz veya algılayıcılardan gelen hesaplama için kullanılan telemetri değerleri. Kategorik tür değişkenleri, gelen verilerin veri türüyle eşleşmesi için veya LongString olmalıdır.
Değişken ilişkilendirme	İlişkilendirme, mevcut verileri kullanarak bir sinyalin nasıl yeniden yapılandırulacaklarını belirtir. Adım ilişkilendirme seçeneği kategorik değişkenler için kullanılabilir.
Değişken kategorileri	Kategoriler, cihazdan veya algılayıcılardan bir etikete gelen değerler arasında eşleme oluşturur.
Değişken varsayılan kategorisi	Varsayılan kategori, "categories" özelliğinde eşlenmeyen tüm değerler içindir.

Değişkenler aşağıdaki JSON örneğine uygundur:

"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"
  }
}

Değişkenleri toplama

Değişken özelliği	Açıklama
Değişken filtresi	Filtreler, hesaplama için kabul edilen satır sayısını kısıtlamak için isteğe bağlı koşullu yan tümcelerdir.
Değişken toplama	Toplama değişken türleri için desteklenen toplama işlevleri aracılığıyla hesaplamalar gerçekleştirin.

Değişkenler aşağıdaki JSON örneğine uygundur:

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

Değişkenler bir zaman serisi modelinin tür tanımında depolanır ve saklı tanımı geçersiz kılmak veya tamamlamak için API'ler aracılığıyla satır içi olarak sağlanabilir.

Sonraki adımlar

• Time Series Modeli hakkında daha fazla bilgi edinin.

• Sorgu API'lerini kullanarak değişkenleri satır içinde tanımlama hakkında daha fazla bilgi edinin.