Applies to: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer
The anomaly chart visualization is similar to a timechart, but highlights anomalies using the series_decompose_anomalies function.
Note
This visualization can only be used in the context of the render operator.
Syntax
T|renderanomalychart [with(propertyName=propertyValue [, ...])]
Learn more about syntax conventions.
Parameters
| Name | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
| T | string |
✔️ | 입력 테이블 이름입니다. |
| propertyName, propertyValue | string |
키-값 속성 쌍의 쉼표로 구분된 목록입니다. See supported properties. |
Supported properties
모든 속성은 선택 사항입니다.
| PropertyName | PropertyValue |
|---|---|
accumulate |
각 측정값의 값이 모든 선행 문서에 추가되는지 여부입니다. (true 또는 false) |
legend |
범례 표시 여부(visible 또는 hidden)입니다. |
series |
레코드가 속한 계열을 정의하는 결합된 레코드당 값이 있는 열의 쉼표로 구분된 목록입니다. |
ymin |
Y축에 표시할 최소값입니다. |
ymax |
Y축에 표시할 최대값입니다. |
title |
시각화의 제목(형식 string)입니다. |
xaxis |
x축의 크기를 조정하는 방법입니다(linear 또는 log). |
xcolumn |
x축에 사용되는 결과의 열입니다. |
xtitle |
x축의 제목입니다(string 형식). |
yaxis |
y축의 크기를 조정하는 방법입니다(linear 또는 log). |
ycolumns |
x 열 값당 제공된 값으로 구성된 쉼표로 구분된 열 목록입니다. |
ysplit |
시각화를 여러 y축 값으로 분할하는 방법입니다. For more information, see Multiple y-axes. |
ytitle |
y축의 제목입니다(string 형식). |
anomalycolumns |
쉼표로 구분된 열 목록- 변칙 계열로 간주되고 차트에 포인트로 표시됩니다. |
ysplit 속성
이 시각화는 여러 y축 값으로 분할을 지원합니다. 이 속성의 지원되는 값은 다음과 같습니다.
ysplit |
Description |
|---|---|
none |
모든 계열 데이터에 대해 단일 y축이 표시됩니다. (Default) |
axes |
단일 차트가 여러 y축으로 표시됩니다(계열당 하나씩). |
panels |
각 ycolumn 값에 대해 하나의 차트가 렌더링됩니다. 최대 5개의 패널. |
Example
이 섹션의 예제에서는 구문을 사용하여 시작하는 방법을 보여 주었습니다.
The examples in this article use publicly available tables in the help cluster, such as the
StormEventstable in the Samples database.
The examples in this article use publicly available tables, such as the
Weathertable in the Weather analytics sample gallery. 작업 영역의 테이블과 일치하도록 예제 쿼리에서 테이블 이름을 수정해야 할 수 있습니다.
let min_t = datetime(2017-01-05);
let max_t = datetime(2017-02-03 22:00);
let dt = 2h;
demo_make_series2
| make-series num=avg(num) on TimeStamp from min_t to max_t step dt by sid
| where sid == 'TS1' // select a single time series for a cleaner visualization
| extend (anomalies, score, baseline) = series_decompose_anomalies(num, 1.5, -1, 'linefit')
| render anomalychart with(anomalycolumns=anomalies, title='Web app. traffic of a month, anomalies') //use "| render anomalychart with anomalycolumns=anomalies" to render the anomalies as bold points on the series charts.
