series_outliers()

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、上昇異常を示します。 -1.5 未満の値は、辞退の異常を示します。

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

名前	型	必須	説明
シリーズ	dynamic	✔️	数値の配列。
kind	string		外れ値の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、 "tukey"従来の "Tukey" "ctukey"である 、 はカスタム "Tukey" 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 null です)double(。 null と ignore 値のスコアは に 0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 の範囲内 [2.0, 98.0]である必要があります。 このパラメーターは、種類にのみ関連 "ctukey"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 の範囲内 [2.0, 98.0]である必要があります。 このパラメーターは、種類にのみ関連 "ctukey"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%	No
"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

クエリを実行する

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)