共用方式為

series_seasonal()

  • 發行項

適用於：✅Microsoft網狀架構✅Azure 數據✅總管 Azure 監視器✅Microsoft Sentinel

根據偵測到的或指定的季節性期間，計算數列的季節性元件。

語法

series_seasonal(series [, period ])

深入瞭解 語法慣例。

參數

姓名 類型​​ 必要 描述
系列 dynamic ✔️ 數值的陣列。
時期 int 每個季節性週期的量化數目。 這個值可以是任何正整數。 根據預設，此值會設定為 -1，其會自動使用閾值為 0.7 的 series_periods_detect（） 來偵測期間。 如果未偵測到季節性，函式會傳回零。 如果設定不同的值，它會忽略季節性，並傳回一系列的零。

傳回

與數位輸入相同長度的動態數位，其中包含數位的計算季節性元件。 季節性元件會計算為 對應至間隔位置之所有值在期間內的中 位數。

範例

自動偵測期間

在下列範例中，會自動偵測數列的期間。 第一個數列的期間偵測到為六個量化和第二個五個間隔。第三個數列的期間太短，無法偵測並傳回一系列的零。 請參閱下一個如何強制期間的範例。

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)

輸出

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]

強制期間

在此範例中，數列的期間太短，無法由 series_periods_detect（）偵測到，因此我們會明確強制期間取得季節性模式。

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)

輸出

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]

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