時系列から異常を検索する

Quiver では、時系列検索カードを使用して、ユーザー定義の条件に照らして時系列データを評価し、異常（または注目すべき期間）を検出できます。このカードは、指定された条件を満たす時間区間ごとに1件のイベントを含むイベントセットを出力します。このイベントセットは、Quiver でイベントプロットとして可視化したり、さらに分析したりできます。時系列検索のロジックは、時系列アラートでも使用でき、特定したイベントをオントロジーのオブジェクトとして保存できます。

ワークフローの例：極端な気象イベントを検出する

この例では、時系列検索カードを使用して、ニューヨーク州ニューヨーク市の空港で気温が極端になる期間を検出する方法を探索します。

時系列データを追加する

最初のステップは、分析に時系列データを追加することです。この例では、ジョン・F・ケネディ空港（JFK）とラガーディア空港（LGA）の気温データを追加します。詳細については、Quiver の分析に時系列データを追加する方法のドキュメントに記載された手順に沿って進めてください。

基本的なしきい値検索

JFK 空港で気温が華氏20度を下回ることを極端なイベントとみなすとします。この気温低下が発生した期間を見つけるには、次の設定で時系列検索カードを分析に追加します。

1. しきい値条件のソース時系列として JFK 温度プロットを選択します。
2. しきい値演算子を「より小さい」< に、しきい値を 20 に設定します。

時系列をしきい値として使用する

Quiver では、ある時系列をしきい値として使用することで、時系列を簡単に比較できます。たとえば、LGA の気温が JFK の気温より高い期間を見つけたい場合があります。これらの期間を見つけるには、時系列検索カードを分析に追加し、しきい値条件のオペランドの種類を時系列に設定します。次に、時系列検索カードを以下のように設定します。

1. しきい値条件のソース時系列として LGA 温度プロットを選択します。
2. しきい値演算子を「より大きい」> に設定します。
3. しきい値として使用する Numeric 時系列として JFK 温度プロットを選択します。

上下限付き時系列検索

Quiver では、ソース時系列を上下限付き時系列と比較し、ソース時系列が上下限付き時系列の範囲外になる期間を見つけることもできます。これにより、ボリンジャーバンド分析を行い、時系列が移動平均から標準偏差の一定の倍数だけ離れるタイミングを検出できます。たとえば、JFK の気温が30日移動平均から標準偏差の2倍を超えて離れるタイミングを検出したい場合があります。これを行うには、次の手順に沿って進めます。

1. ボリンジャーバンドカードを分析に追加し、ソースプロットを JFK 温度、倍率（標準偏差の倍数）を 2、ウィンドウサイズを 30 days に設定します。
2. 時系列検索カードを分析に追加し、検索の種類を上下限付きに変更します。
3. ソースの時系列として JFK 温度プロットを選択し、制限された time series として最初のステップで作成したボリンジャーバンドカードを選択します。

カスタム数式検索

ほかの検索の種類では実行できない、より複雑な検索が必要な場合は、カスタム数式検索を使用できます。たとえば、JFK の気温が LGA の気温を華氏1度より大きく上回るタイミングを検出したい場合があります。これは、分析内の任意の時系列プロットやパラメーターを参照できる数式検索で実現できます。この検索を実行するには、次の手順に沿って進めます。

1. 時系列検索カードを分析に追加し、検索の種類を数式に変更します。
2. JFK 温度プロットと LGA 温度プロットを参照する数式を入力します。条件のテキストボックスに $ を入力すると、分析内で利用可能な時系列とパラメーターの一覧が表示されます。JFK 温度プロットと LGA 温度プロットを選択します。JFK 温度は識別子 $B に、LGA 温度は識別子 $E に置き換えられます。続いて、数式を $B > $E + 1 と記述し、適用を選択して数式を適用し、検索を実行します。

複数時系列検索

Quiver を使用して、複数の時系列にわたって注目すべき期間を見つけることもできます。たとえば、ニューヨークのいずれかの気象観測所で気温が華氏80度を超えるタイミングを検出したい場合があります。Quiver には、マルチ時系列検索を使用してこれを行う機能が組み込まれています。この検索は、変換テーブルの各行（上限1,000行）に対して検索を実行し、指定された条件を満たす時間区間ごとに1件のイベントを返します。ニューヨークのいずれかの気象観測所で気温が華氏80度を超えるタイミングを検出するには、次の手順に沿って進めます。

1. ニューヨークの気象観測所のみを含む絞り込み済みオブジェクトセットを作成し、変換テーブルに変換します。
2. 変換テーブルにカーソルを合わせて次のアクションメニューを表示し、可視化 > 時系列検索を選択します。
3. 変換テーブル内の各気象観測所の温度プロパティを参照する数式を入力します。条件のテキストボックスに @ を入力すると、利用可能なプロパティの一覧が表示されます。温度プロパティを選択すると、その識別子 @tdp_temp に置き換えられます。次に、数式を @tdp_temp > 80 と記述し、適用を選択して数式を適用し、検索を実行します。

自動化に変換する

時系列検索で特定されたイベントは、時系列アラートを使用してオントロジーのオブジェクトとして保存できます。これにより、時系列データ全体で注目すべき特定の条件を追跡し、監視できます。時系列検索カードのエディターにある自動化セクションで、自動化を追加するボタンをクリックすると、時系列検索のロジックから自動化を作成できます。

Quiver の時系列検索から自動化を作成する際には、いくつかの制限があります。

• マルチ時系列検索を自動化に変換することはできません。
• 時系列アラートのロジックには、単一のルートオブジェクトを含める必要があります。ルートオブジェクトの時系列プロパティと、ルートオブジェクトにリンクされたセンサーオブジェクトを使用できます。ルートオブジェクトタイプとセンサーオブジェクトタイプの違いについては、時系列オブジェクトタイプの詳しくはこちらを参照してください。
• 時系列アラートは、一部の時系列操作に対応していません。時系列アラートのロジックでサポートされる操作の全一覧を確認してください。

時系列アラートを作成するための要件と使用方法の詳細については、時系列アラートを参照してください。