시계열 모델 변수

메모

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이 문서에서는 이벤트에 대한 수식 및 계산 규칙을 지정하는 시계열 모델 변수에 대해 설명합니다.

각 변수는 숫자, 범주및 집계세 가지 종류 중 하나일 수 있습니다.

• 숫자 종류는 연속적인 숫자 값을 다룹니다.
• 범주형 종류는 정의된 불연속 값 집합을 사용합니다.
• 집계 유형은 하나의 유형에 속하는 여러 변수(예: 모두 숫자형 또는 모두 범주형 변수)를 결합합니다.

다음 표에서는 각 변수 종류와 관련된 속성을 표시합니다.

숫자 변수

변수 속성	묘사
변수 필터	필터는 계산에 고려되는 행 수를 제한하는 선택적 조건부 절입니다.
변수 값	디바이스 또는 센서에서 들어오거나 시계열 식을 사용하여 변환되는 계산에 사용되는 원격 분석 값입니다. 숫자 종류 변수는 들어오는 데이터의 데이터 형식과 일치하도록 Double 또는 Long이어야 합니다.
가변 보간	보간은 기존 데이터를 사용하여 신호를 다시 구성하는 방법을 지정합니다. 단계 및 선형 보간 옵션은 숫자 변수에 사용할 수 있습니다.
변수 집계	숫자 변수 종류에 대해 지원되는 집계 함수를 통해 계산을 수행합니다.

변수는 다음 JSON 예제를 준수합니다.

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

범주 변수

변수 속성	묘사
변수 필터	필터는 계산에 고려되는 행 수를 제한하는 선택적 조건부 절입니다.
변수 값	계산에 사용하기 위해 디바이스 또는 센서에서 수집된 원격 측정값입니다. 범주형 변수는 들어오는 데이터의 데이터 형식과 일치하도록 Long 또는 String이어야 합니다.
가변 보간	보간법은 기존 데이터를 사용하여 신호를 재구성하는 방법을 지정합니다. 단계 보간 옵션은 범주형 변수에 사용할 수 있습니다.
변수 범주	범주는 디바이스 또는 센서에서 레이블로 들어오는 값 간에 매핑을 만듭니다.
변수 기본 범주	기본 범주는 "categories" 속성에 매핑되지 않는 모든 값에 대한 것입니다.

변수는 다음 JSON 예제를 준수합니다.

"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"
  }
}

변수 집계

변수 속성	묘사
변수 필터	필터는 계산에 고려되는 행 수를 제한하는 선택적 조건부 절입니다.
변수 집계	지원되는 집계 함수를 사용하여집계 변수 종류에 대한 계산을 수행합니다.

변수는 다음 JSON 예제를 준수합니다.

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

변수는 시계열 모델의 형식 정의에 저장되며 저장된 정의를 재정의하거나 보완하기 위해 API를 통해 인라인으로 제공할 수 있습니다.

다음 단계

• 시계열 모델대해 자세히 알아봅니다.

• 쿼리 API사용하여 변수를 인라인으로 정의하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.