時間序列模型變數
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本文說明指定事件公式和計算規則的時間序列模型變數。
每個變數可以是三種類型之一： 數值、 類別和 匯總。
- 數值 類型可搭配連續數值使用。
- 類別 類型會使用一組定義的離散值。
- 匯總 類型會結合單一類型的多個變數（所有數值或所有類別）。
下表顯示與每個變數類型相關的屬性。
數值變數
| Variable 屬性 | 描述 |
|---|---|
| 變數篩選 | 篩選條件是選擇性的條件子句，可限制要考慮計算的數據列數目。 |
| 變數值 | 用於計算的遙測值來自裝置或感測器，或使用時間序列表達式進行轉換。 數值種類變數必須是 Double 或 Long ，才能符合傳入數據的數據類型。 |
| 變數插補 | 插補指定如何使用現有數據重新建構訊號。 步驟 和 線性 插補選項適用於數值變數。 |
| 變數匯總 | 透過數值變數類型支援的聚合函數執行計算。 |
變數符合下列 JSON 範例：
"Interpolated Speed": {
"kind": "numeric",
"value": {
"tsx": "$event['Speed-Sensor'].Double"
},
"filter": null,
"interpolation": {
"kind": "step",
"boundary": {
"span": "P1D"
}
},
"aggregation": {
"tsx": "right($value)"
}
}
類別變數
| Variable 屬性 | 描述 |
|---|---|
| 變數篩選 | 篩選條件是選擇性的條件子句，可限制要考慮計算的數據列數目。 |
| 變數值 | 用於計算來自裝置或感測器的遙測值。 類別類型變數必須是 Long 或 String ，才能符合傳入數據的數據類型。 |
| 變數插補 | 插補指定如何使用現有數據重新建構訊號。 [ 步驟 插補] 選項適用於類別變數。 |
| 變數類別 | 類別會建立來自裝置或感測器的值與標籤之間的對應。 |
| 變數預設類別 | 默認類別是針對未在 「categories」 屬性中對應的所有值。 |
變數符合下列 JSON 範例：
"Status": {
"kind": "categorical",
"value": {
"tsx": "$event.Status.Long"
},
"interpolation": {
"kind": "step",
"boundary": {
"span" : "PT1M"
}
},
"categories": [
{
"values": [0, 1, 2, 3],
"label": "Good"
},
{
"values": [4],
"label": "Bad"
}
],
"defaultCategory": {
"label": "Not Applicable"
}
}
匯總變數
| Variable 屬性 | 描述 |
|---|---|
| 變數篩選 | 篩選條件是選擇性的條件子句，可限制要考慮計算的數據列數目。 |
| 變數匯總 | 透過匯總變數類型支援的聚合函數執行計算。 |
變數符合下列 JSON 範例：
"Speed Range": {
"kind": "aggregate",
"filter": null,
"aggregation": {
"tsx": "max($event.Speed.Double) - min($event.Speed.Double)"
}
}
變數會儲存在時間序列模型的型別定義中，並可透過 API 內嵌提供，以覆寫或補充預存的定義。