series_outliers()
Область применения: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel
Оценивает точки аномалий в ряду.
Функция принимает выражение с динамическим числовым массивом в качестве входных данных и создает динамический числовый массив той же длины. Каждое значение массива указывает на оценку возможной аномалии с помощью теста Tukey. Значение больше 1,5 в одном элементе входных данных указывает на аномалию роста. Значение меньше -1,5 указывает на аномалию снижения.
Синтаксис
series_outliers(, series [ kind ] [, ignore_val ] [ , min_percentile ] [, max_percentile ])
Дополнительные сведения о соглашениях синтаксиса.
Параметры
| Имя (название) | Type | Обязательно | Описание |
|---|---|---|---|
| серия | dynamic |
✔️ | Массив числовых значений. |
| kind | string |
Алгоритм, используемый для обнаружения выскольза. Поддерживаются "tukey"варианты, которые являются традиционными "Tukey" и "ctukey"пользовательскими "Tukey". Значение по умолчанию — "ctukey". |
|
| ignore_val | int, long или real | Числовое значение, указывающее отсутствующие значения в серии. По умолчанию double(null). Для параметра "Оценка значений NULL" и "игнорировать" задано значение 0. |
|
| min_percentile | int, long или real | Минимальный процентиль, используемый для вычисления нормального межквантилного диапазона. Значение по умолчанию равно 10. Значение должно находиться в диапазоне [2.0, 98.0]. Этот параметр относится только к типу "ctukey" . |
|
| max_percentile | int, long или real | Максимальный процентиль, используемый для вычисления нормального межквантилного диапазона. Значение по умолчанию — 90. Значение должно находиться в диапазоне [2.0, 98.0]. Этот параметр относится только к типу "ctukey" . |
В следующей таблице описаны различия между "tukey" и "ctukey":
| Алгоритм | Диапазон квантилей по умолчанию | Поддержка пользовательского диапазона квантилей |
|---|---|---|
"tukey" |
25 %–75 % | No |
"ctukey" |
10 %–90 % | Да |
Совет
Лучший способ использовать эту функцию — применить его к результатам оператора make-series .
Пример
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)
