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series_seasonal()

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Gilt für: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

Berechnet die saisonbedingte Komponente einer Datenreihe entsprechend der ermittelten oder bestimmten Saisonperiode.

Syntax

series_seasonal(Datenreihe [, Punkt ])

Erfahren Sie mehr über Syntaxkonventionen.

Parameter

Name Type Erforderlich Beschreibung
Reihe dynamic ✔️ Ein Array numerischer Werte.
period int Die Anzahl der Bins für jeden Saisonzeitraum. Dieser Wert kann eine beliebige positive ganze Zahl sein. Standardmäßig wird der Wert auf -1 festgelegt, wodurch der Zeitraum automatisch mithilfe der series_periods_detect() mit einem Schwellenwert von 0,7 erkannt wird. Wenn die Saisonalität nicht erkannt wird, gibt die Funktion Nullen zurück. Wenn ein anderer Wert festgelegt wird, ignoriert er Saisonalität und gibt eine Reihe von Nullen zurück.

Gibt zurück

Ein dynamisches Array der gleichen Länge wie die Datenreiheneingabe , die die berechnete saisonbedingte Komponente der Datenreihe enthält. Die saisonbedingte Komponente wird als Median aller Werte berechnet, die der Position des Behälters entsprechen, über die Zeiträume hinweg.

Beispiele

Automatische Erkennung des Zeitraums

Im folgenden Beispiel wird der Zeitraum der Datenreihe automatisch erkannt. Der Zeitraum der ersten Serie wird festgestellt, dass es sich um sechs Container und die zweiten fünf Bins handelt. Der Zeitraum der dritten Datenreihe ist zu kurz, um erkannt zu werden und gibt eine Reihe von Nullen zurück. Weitere Informationen zum Erzwingen des Punkts finden Sie im nächsten Beispiel.

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)

Output

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]

Erzwingen eines Punkts

In diesem Beispiel ist der Zeitraum der Datenreihe zu kurz, um von series_periods_detect()erkannt zu werden, sodass wir explizit erzwingen, dass der Zeitraum das saisonale Muster erhält.

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)

Output

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]

Zugehöriger Inhalt