Proměnné modelu časové řady

Poznámka

Služba Time Series Insights bude vyřazena 7. července 2024. Zvažte migraci stávajících prostředí na alternativní řešení co nejdříve. Další informace o vyřazení a migraci najdete v naší dokumentaci.

Tento článek popisuje proměnné modelu časové řady, které určují pravidla vzorců a výpočtů událostí.

Každá proměnná může být jedním ze tří druhů: číselné, kategorickéa agregační.

• Číselné typy pracují se spojitými číselnými hodnotami.
• typy kategorických pracují s definovanou sadou diskrétních hodnot.
• Agregační druhy kombinují více proměnných jednoho typu (buď všechny číselné, nebo všechny kategorie).

Následující tabulka uvádí, které vlastnosti jsou relevantní pro každý druh proměnné.

tabulka proměnných modelu časové řady

Číselné proměnné

Vlastnost proměnné	Popis
Filtr proměnných	Filtry jsou volitelné podmíněné klauzule, které omezují počet řádků, které se považují za výpočet.
Proměnná hodnota	Hodnoty telemetrie používané pro výpočty pocházející ze zařízení nebo senzorů nebo transformované pomocí výrazů časové řady. Číselné proměnné typu musí být buď Double, nebo Long, aby odpovídaly datovému typu příchozích dat.
Interpolace proměnných	Interpolace určuje, jak rekonstruovat signál pomocí existujících dat. možnosti interpolace krok a lineární jsou k dispozici pro číselné proměnné.
Agregace proměnných	Provádět výpočty prostřednictvím podporovaných agregačních funkcí pro číselné typy proměnných.

Proměnné odpovídají následujícímu příkladu JSON:

"Interpolated Speed": {
  "kind": "numeric",
  "value": {
    "tsx": "$event['Speed-Sensor'].Double"
  },
  "filter": null,
  "interpolation": {
    "kind": "step",
    "boundary": {
      "span": "P1D"
    }
  },
  "aggregation": {
    "tsx": "right($value)"
  }
}

Kategorické proměnné

Proměnná vlastnost	Popis
Filtr proměnných	Filtry jsou volitelné podmíněné klauzule, které omezují počet řádků, které se považují za výpočet.
Proměnná hodnota	Hodnoty telemetrie používané pro výpočty pocházející ze zařízení nebo senzorů. Proměnné typu kategorií musí být buď Long, nebo String, aby odpovídaly datovému typu příchozích dat.
Interpolace proměnných	Interpolace určuje, jak rekonstruovat signál pomocí existujících dat. Možnost interpolace kroku je k dispozici pro kategorické proměnné.
Kategorie proměnných	Kategorie vytvářejí přiřazení mezi hodnotami pocházejícími ze zařízení nebo senzorů k popisku.
Výchozí kategorie proměnné	Výchozí kategorie je pro všechny hodnoty, které nejsou mapovány ve vlastnosti "categories".

Proměnné odpovídají následujícímu příkladu JSON:

"Status": {
  "kind": "categorical",
  "value": {
     "tsx": "$event.Status.Long"
},
  "interpolation": {
    "kind": "step",
    "boundary": {
      "span" : "PT1M"
    }
  },
  "categories": [
    {
      "values": [0, 1, 2, 3],
      "label": "Good"
    },
    {
      "values": [4],
      "label": "Bad"
    }
  ],
  "defaultCategory": {
    "label": "Not Applicable"
  }
}

Agregační proměnné

Proměnná vlastnost	Popis
Variabilní filtr	Filtry jsou volitelné podmíněné klauzule, které omezují počet řádků, které se považují za výpočet.
Agregace proměnných	Provádět výpočty prostřednictvím podporovaných agregačních funkcí pro typy agregovaných proměnných.

Proměnné odpovídají následujícímu příkladu JSON:

"Speed Range": {
  "kind": "aggregate",
  "filter": null,
  "aggregation": {
    "tsx": "max($event.Speed.Double) - min($event.Speed.Double)"
  }
}

Proměnné jsou uloženy v definici typu modelu časové řady a lze je poskytnout přímo prostřednictvím rozhraní API, která přepisují nebo doplňují uloženou definici.

Další kroky

• Přečtěte si další informace o časovém modelu řady.

• Přečtěte si, jak definovat proměnné přímo v linii pomocí rozhraní dotazů API .