series_seasonal()
適用対象: ✅Microsoft Fabric✅Azure データ エクスプローラー✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel
検出または指定された季節周期に従って、系列の季節コンポーネントを計算します。
構文
series_seasonal(series [, period ])
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。 |
| 時代 | int |
季節ごとのビンの数。 この値には、任意の正の整数を指定できます。 既定では、値は -1 に設定され、しきい値が 0.7 の series_periods_detect()を使用して期間が自動的に検出されます。 季節性が検出されない場合、関数は 0 を返します。 別の値が設定されている場合、季節性は無視され、一連のゼロが返されます。 |
返品
系列の計算された季節成分を含む series 入力と同じ長さの動的配列。 季節コンポーネントは、周期をまたいで、ビンの場所に対応する値すべての "中央値" として計算されます。
例
周期を自動検出する
次の例では、系列の周期が自動的に検出されます。 最初の系列の周期は 6 つのビン、2 つ目は 5 つのビンとして検出されます。3 番目の系列の周期は短すぎて検出されないため、一連のゼロが返されます。 周期を強制する方法に関する次の例を参照してください。
print s=dynamic([2, 5, 3, 4, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1])
| union (print s=dynamic([8, 12, 14, 12, 10, 10, 12, 14, 12, 10, 10, 12, 14, 12, 10, 10, 12, 14, 12, 10]))
| union (print s=dynamic([1, 3, 5, 2, 4, 6, 1, 3, 5, 2, 4, 6]))
| extend s_seasonal = series_seasonal(s)
出力
| s | s_seasonal |
|---|---|
| [2,5,3,4,3,2,1,2,3,4,3,2,1,2,3,4,3,2,1,2,3,4,3,2,1] | [1.0,2.0,3.0,4.0,3.0,2.0,1.0,2.0,3.0,4.0,3.0,2.0,1.0,2.0,3.0,4.0,3.0,2.0,1.0,2.0,3.0,4.0,3.0,2.0,1.0] |
| [8,12,14,12,10,10,12,14,12,10,10,12,14,12,10,10,12,14,12,10] | [10.0,12.0,14.0,12.0,10.0,10.0,12.0,14.0,12.0,10.0,10.0,12.0,14.0,12.0,10.0,10.0,12.0,14.0,12.0,10.0] |
| [1,3,5,2,4,6,1,3,5,2,4,6] | [0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0] |
周期を強制する
この例では、系列の周期が短すぎて series_periods_detect () では検出されないため、季節パターンが取得されるように明示的に周期を強制します。
print s=dynamic([1, 3, 5, 1, 3, 5, 2, 4, 6])
| union (print s=dynamic([1, 3, 5, 2, 4, 6, 1, 3, 5, 2, 4, 6]))
| extend s_seasonal = series_seasonal(s, 3)
出力
| s | s_seasonal |
|---|---|
| [1,3,5,1,3,5,2,4,6] | [1.0,3.0,5.0,1.0,3.0,5.0,1.0,3.0,5.0] |
| [1,3,5,2,4,6,1,3,5,2,4,6] | [1.5,3.5,5.5,1.5,3.5,5.5,1.5,3.5,5.5,1.5,3.5,5.5] |