series_outliers()

Bir serideki anomali puanlarını puanlar.

işlevi, giriş olarak dinamik sayısal dizi içeren bir ifade alır ve aynı uzunlukta dinamik bir sayısal dizi oluşturur. Dizinin her değeri , "Tukey'in testi" kullanılarak olası bir anomalinin puanını gösterir. Girişin aynı öğesinde 1,5'ten büyük bir değer yükselme anomalisini gösterir. -1,5'ten küçük bir değer reddetme anomalisi olduğunu gösterir.

Syntax

series_outliers(series [,kind ] [,ignore_val ] [,min_percentile ] [,max_percentile ])

Söz dizimi kuralları hakkında daha fazla bilgi edinin.

Parametreler

Ad	Tür	Gerekli	Açıklama
Serisi	dynamic	✔️	Sayısal değerler dizisi.
Tür	string		Aykırı değerleri algılamak için kullanılacak algoritma. Desteklenen seçenekler, "tukey"geleneksel "Tukey" olan ve "ctukey"özel "Tukey" olan seçenekleridir. Varsayılan değer: "ctukey".
ignore_val	int, long veya real		Serideki eksik değerleri gösteren sayısal bir değer. Varsayılan değer null'tır)double(. Null değerlerin ve yoksayılan değerlerin puanı olarak 0ayarlanır.
min_percentile	int, long veya real		Normal nicel aralık aralığını hesaplamak için kullanılacak minimum yüzdebirlik. Varsayılan değer 10'dur. Değerin aralığında [2.0, 98.0]olması gerekir. Bu parametre yalnızca türü için "ctukey" geçerlidir.
max_percentile	int, long veya real		Normal nicelik arası aralığı hesaplamak için kullanılacak maksimum yüzde birlik. Varsayılan değer 90'dır. Değerin aralığında [2.0, 98.0]olması gerekir. Bu parametre yalnızca türü için "ctukey" geçerlidir.

Aşağıdaki tabloda ve "ctukey"arasındaki "tukey" farklar açıklanmaktadır:

Algoritma	Varsayılan nicel aralık	Özel nicelik aralığını destekler
"tukey"	25% / 75%	No
"ctukey"	10% / 90%	Yes

İpucu

Bu işlevi kullanmanın en iyi yolu, bunu make-series işlecinin sonuçlarına uygulamaktır.

Örnek

Sorguyu çalıştır

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)