series_outliers()
適用対象: ✅Microsoft Fabric✅Azure データ エクスプローラー✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel
系列内の異常な点にスコアを付けます。
この関数は、入力として動的数値配列を含む式を取得し、同じ長さの動的数値配列を生成します。 配列の各値では、"テューキー検定" を使用して、潜在的に異常があるスコアを示します。 入力の同じ要素で 1.5 より大きい値は、上昇の異常を示します。 -1.5 未満の値は、異常の減少を示します。
構文
series_outliers(series [, kind ] [, ignore_val ] [, min_percentile ] [, max_percentile ])
構文規則について詳しく知る。
パラメーター
| 件名 | タイプ | Required | 説明 |
|---|---|---|---|
| 系列 | dynamic |
✔️ | 数値の配列。 |
| kind | string |
外れ値検出に使用するアルゴリズム。 サポートされているオプションは、従来の "Tukey" である "tukey"と、カスタム "Tukey" である "ctukey" です。 既定値は、"ctukey" です。 |
|
| ignore_val | int、long、または real | 系列の欠損値を示す数値。 既定値は double(null)です。 null 値と無視値のスコアは、 0に設定されます。 |
|
| min_percentile | int、long、または real | 通常の分位間範囲の計算に使用する最小パーセンタイル。 既定値は 10 です。 値は、 [2.0, 98.0]範囲内にある必要があります。 このパラメーターは、 "ctukey" kind にのみ関連します。 |
|
| max_percentile | int、long、または real | 通常の分位間範囲の計算に使用する最大パーセンタイル。 既定値は 90 です。 値は、 [2.0, 98.0]範囲内にある必要があります。 このパラメーターは、 "ctukey" kind にのみ関連します。 |
次の表は、"tukey" と "ctukey" の違いを示しています。
| アルゴリズム | 既定の分位点範囲 | カスタム分位点範囲のサポート |
|---|---|---|
"tukey" |
25% / 75% | いいえ |
"ctukey" |
10% / 90% | はい |
ヒント
この関数を使用する最良の方法は、make-series 演算子の結果に適用することです。
例
range x from 0 to 364 step 1
| extend t = datetime(2023-01-01) + 1d*x
| extend y = rand() * 10
| extend y = iff(monthofyear(t) != monthofyear(prev(t)), y+20, y) // generate a sample series with outliers at first day of each month
| summarize t = make_list(t), series = make_list(y)
| extend outliers=series_outliers(series)
| extend pos_anomalies = array_iff(series_greater_equals(outliers, 1.5), 1, 0)
| render anomalychart with(xcolumn=t, ycolumns=series, anomalycolumns=pos_anomalies)
