series_periods_detect()
Aplica-se a: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel
Encontra os períodos mais significativos existentes em uma série temporal.
Sintaxe
series_periods_detect(Série, min_period ,max_period num_periods, )
Saiba mais sobre as convenções de sintaxe.
Parâmetros
| Nome | Digitar | Obrigatória | Descrição |
|---|---|---|---|
| série | dynamic |
✔️ | Uma matriz de valores numéricos, normalmente a saída resultante dos operadores make-series ou make_list . |
| min_period | real |
✔️ | O período mínimo para pesquisar. |
| max_period | real |
✔️ | O período máximo para pesquisar. |
| num_periods | long |
✔️ | O número máximo necessário de períodos. Esse número será o comprimento das matrizes dinâmicas de saída. |
Importante
- O algoritmo pode detectar períodos contendo pelo menos 4 pontos e no máximo metade do comprimento da série.
- Defina o min_period um pouco abaixo e max_period um pouco acima dos períodos que você espera encontrar na série temporal. Por exemplo, se você tiver um sinal agregado por hora e procurar períodos diários e semanais (24 e 168 horas, respectivamente), poderá definir min_period = 0,8 * 24, max_period = 1,2 * 168 e deixar margens de 20% em torno desses períodos.
- A série temporal de entrada deve ser regular. Ou seja, agregado em compartimentos constantes, o que é sempre o caso se tiver sido criado usando make-series. Caso contrário, a saída é insignificante.
Devoluções
A função gera uma tabela com duas colunas:
- periods: Uma matriz dinâmica contendo os períodos que foram encontrados, em unidades do tamanho do compartimento, ordenados por suas pontuações.
- scores: uma matriz dinâmica contendo valores entre 0 e 1. Cada matriz mede a significância de um período em sua respectiva posição na matriz de períodos .
Exemplo
A consulta a seguir incorpora um instantâneo de um mês do tráfego de um aplicativo, agregado duas vezes por dia. O tamanho do compartimento é de 12 horas.
print y=dynamic([80, 139, 87, 110, 68, 54, 50, 51, 53, 133, 86, 141, 97, 156, 94, 149, 95, 140, 77, 61, 50, 54, 47, 133, 72, 152, 94, 148, 105, 162, 101, 160, 87, 63, 53, 55, 54, 151, 103, 189, 108, 183, 113, 175, 113, 178, 90, 71, 62, 62, 65, 165, 109, 181, 115, 182, 121, 178, 114, 170])
| project x=range(1, array_length(y), 1), y
| render linechart
Correndo series_periods_detect() nesta série, resulta no período semanal, 14 pontos de comprimento.
print y=dynamic([80, 139, 87, 110, 68, 54, 50, 51, 53, 133, 86, 141, 97, 156, 94, 149, 95, 140, 77, 61, 50, 54, 47, 133, 72, 152, 94, 148, 105, 162, 101, 160, 87, 63, 53, 55, 54, 151, 103, 189, 108, 183, 113, 175, 113, 178, 90, 71, 62, 62, 65, 165, 109, 181, 115, 182, 121, 178, 114, 170])
| project x=range(1, array_length(y), 1), y
| project series_periods_detect(y, 0.0, 50.0, 2)
Saída
| series_periods_detect_y_periods | series_periods_detect_y_periods_scores |
|---|---|
| [14.0, 0.0] | [0.84, 0.0] |
Observação
O período diário que também pode ser visto no gráfico não foi encontrado porque a amostragem é muito grosseira (tamanho do compartimento de 12h), portanto, um período diário de 2 caixas está abaixo do tamanho mínimo do período de 4 pontos, exigido pelo algoritmo.