Funciones de detección de puntos de cambio - - Centro de documentación de Alibaba Cloud

Este tema describe las funciones de detección de puntos de cambio que puede usar para identificar dichos puntos en datos de series temporales.

Las funciones de detección de puntos de cambio permiten identificar los siguientes elementos:

Cambios en características estadísticas dentro de un periodo especificado
Anomalías en los datos de series temporales

Lista de funciones

Función	Descripción
ts_cp_detect	Detecta intervalos con características estadísticas diferentes en los datos de series temporales. Los extremos del intervalo son los puntos de cambio.
ts_breakout_detect	Detecta los momentos en que las estadísticas aumentan o disminuyen abruptamente en los datos de series temporales.

ts_cp_detect

Formato de la función:

Si no puede especificar una longitud de ventana temporal adecuada, use la siguiente función. La longitud de ventana predeterminada para la detección es 10.
```
select ts_cp_detect(x, y, samplePeriod)
```
Para depurar el efecto específico de su entorno empresarial, especifique el parámetro minSize en la siguiente función.
```
select ts_cp_detect(x, y, minSize) 
```

A continuación se describen los parámetros del formato de la función.

Parámetro	Descripción	Valor
x	La secuencia temporal. Los puntos en el tiempo se ordenan de forma ascendente a lo largo del eje horizontal.	Cada punto en el tiempo es una marca de tiempo Unix. Unidad: segundos.
y	La secuencia de datos numéricos correspondiente a cada punto en el tiempo especificado.	N/A.
minSize	La longitud mínima de los datos de series temporales dentro de un intervalo consecutivo.	La longitud mínima es 3. La longitud máxima no puede exceder una décima parte de la longitud de los datos de series temporales especificados.

Ejemplo:

La sentencia de consulta es la siguiente:

* | select ts_cp_detect(stamp, value, 3) from (select '("__time__" - ("__time__" % 10))' as stamp, avg(v) as value from log GROUP BY stamp order by stamp)

Resultado de salida

A continuación se describen los elementos de visualización.

Elemento de visualización		Descripción
Eje horizontal	unixtime	La marca de tiempo del momento en que se registran los datos. Unidad: segundos. Ejemplo: 1537071480.
Eje vertical	src	Los datos sin procesar. Ejemplo: 1956092.7647745228.
Eje vertical	prob	La probabilidad de que un punto en el tiempo sea un punto de cambio. Valores válidos: [0, 1].

ts_breakout_detect

Formato de la función:

select ts_breakout_detect(x, y, winSize)

A continuación se describen los parámetros del formato de la función.

Parámetro	Descripción	Valor
x	La secuencia temporal. Los puntos en el tiempo se ordenan de forma ascendente a lo largo del eje horizontal.	Cada punto en el tiempo es una marca de tiempo Unix. Unidad: segundos.
y	La secuencia de datos numéricos correspondiente a cada punto en el tiempo especificado.	N/A.
winSize	La longitud mínima de los datos de series temporales dentro de un intervalo consecutivo.	La longitud mínima es 3. La longitud máxima no puede exceder una décima parte de la longitud de los datos de series temporales especificados.

Ejemplo:

La sentencia de consulta es la siguiente:

* | select ts_breakout_detect(stamp, value, 3) from (select '("__time__" - ("__time__" % 10))' as stamp, avg(v) as value from log GROUP BY stamp order by stamp)

Resultado de salida

A continuación se describen los elementos de visualización.

Elemento de visualización		Descripción
Eje horizontal	unixtime	La marca de tiempo del momento en que se registran los datos. Unidad: segundos. Ejemplo: 1537071480.
Eje vertical	src	Los datos sin procesar. Ejemplo: 1956092.7647745228.
Eje vertical	prob	La probabilidad de que un punto en el tiempo sea un punto de cambio. Valores válidos: [0, 1].