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slug: /ja/sql-reference/functions/time-series-functions
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sidebar_position: 172
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sidebar_label: タイムシリーズ
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# タイムシリーズ関数
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以下の関数は、シリーズデータの分析に使用されます。
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## seriesOutliersDetectTukey
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[Tukey Fences](https://en.wikipedia.org/wiki/Outlier#Tukey%27s_fences) を用いてシリーズデータの外れ値を検出します。
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**構文**
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``` sql
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seriesOutliersDetectTukey(series);
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seriesOutliersDetectTukey(series, min_percentile, max_percentile, K);
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```
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**引数**
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- `series` - 数値の配列。
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- `min_percentile` - 四分位範囲 [(IQR)](https://en.wikipedia.org/wiki/Interquartile_range) を計算するために使用される最小パーセンタイル。値は [0.02,0.98] の範囲で指定する必要があります。デフォルトは 0.25 です。
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- `max_percentile` - 四分位範囲 (IQR) を計算するために使用される最大パーセンタイル。値は [0.02,0.98] の範囲で指定する必要があります。デフォルトは 0.75 です。
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- `K` - 軽度または強い外れ値を検出するための非負定数値。デフォルト値は 1.5 です。
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外れ値を検出するためには、`series` に少なくとも4つのデータポイントが必要です。
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**戻り値**
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- シリーズ内の各要素に対応する可能性のある異常のスコアを表す、元の入力配列と同じ長さの配列を返します。非ゼロのスコアは異常の可能性を示します。[Array](../data-types/array.md)。
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**例**
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クエリ:
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``` sql
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SELECT seriesOutliersDetectTukey([-3, 2, 15, 3, 5, 6, 4, 5, 12, 45, 12, 3, 3, 4, 5, 6]) AS print_0;
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```
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結果:
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``` text
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┌───────────print_0─────────────────┐
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│[0,0,0,0,0,0,0,0,0,27,0,0,0,0,0,0] │
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└───────────────────────────────────┘
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```
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クエリ:
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``` sql
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SELECT seriesOutliersDetectTukey([-3, 2, 15, 3, 5, 6, 4.50, 5, 12, 45, 12, 3.40, 3, 4, 5, 6], 0.2, 0.8, 1.5) AS print_0;
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```
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結果:
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``` text
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┌─print_0──────────────────────────────┐
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│ [0,0,0,0,0,0,0,0,0,19.5,0,0,0,0,0,0] │
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└──────────────────────────────────────┘
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```
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## seriesPeriodDetectFFT
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FFT を用いて与えられたシリーズデータの周期を見つけます。
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FFT - [高速フーリエ変換](https://en.wikipedia.org/wiki/Fast_Fourier_transform)
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**構文**
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``` sql
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seriesPeriodDetectFFT(series);
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```
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**引数**
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- `series` - 数値の配列
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**戻り値**
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- シリーズデータの周期に等しい実数値を返します。データポイントが4つ未満の場合は NaN を返します。[Float64](../data-types/float.md).
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**例**
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クエリ:
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``` sql
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SELECT seriesPeriodDetectFFT([1, 4, 6, 1, 4, 6, 1, 4, 6, 1, 4, 6, 1, 4, 6, 1, 4, 6, 1, 4, 6]) AS print_0;
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```
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結果:
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``` text
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┌───────────print_0──────┐
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│ 3 │
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└────────────────────────┘
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```
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``` sql
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SELECT seriesPeriodDetectFFT(arrayMap(x -> abs((x % 6) - 3), range(1000))) AS print_0;
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```
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結果:
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``` text
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┌─print_0─┐
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│ 6 │
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└─────────┘
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```
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## seriesDecomposeSTL
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STL [(ローカルウエイト回帰を用いた季節トレンド分解手法)](https://www.wessa.net/download/stl.pdf) を使用してシリーズデータを季節、トレンド、および残差成分に分解します。
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**構文**
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``` sql
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seriesDecomposeSTL(series, period);
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```
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**引数**
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- `series` - 数値の配列
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- `period` - 正の整数
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`series` には `period` の2倍以上のデータポイントがある必要があります。
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**戻り値**
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- 4つの配列を含む配列を返します。最初の配列は季節成分、2番目の配列はトレンド、3番目の配列は残差成分、4番目の配列はベースライン（季節+トレンド）成分です。[Array](../data-types/array.md)。
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**例**
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クエリ:
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``` sql
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SELECT seriesDecomposeSTL([10.1, 20.45, 40.34, 10.1, 20.45, 40.34, 10.1, 20.45, 40.34, 10.1, 20.45, 40.34, 10.1, 20.45, 40.34, 10.1, 20.45, 40.34, 10.1, 20.45, 40.34, 10.1, 20.45, 40.34], 3) AS print_0;
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```
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||
結果:
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||
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||
``` text
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┌───────────print_0──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||
│ [[
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||
-13.529999, -3.1799996, 16.71, -13.53, -3.1799996, 16.71, -13.53, -3.1799996,
|
||
16.71, -13.530001, -3.18, 16.710001, -13.530001, -3.1800003, 16.710001, -13.530001,
|
||
-3.1800003, 16.710001, -13.530001, -3.1799994, 16.71, -13.529999, -3.1799994, 16.709997
|
||
],
|
||
[
|
||
23.63, 23.63, 23.630003, 23.630001, 23.630001, 23.630001, 23.630001, 23.630001,
|
||
23.630001, 23.630001, 23.630001, 23.63, 23.630001, 23.630001, 23.63, 23.630001,
|
||
23.630001, 23.63, 23.630001, 23.630001, 23.630001, 23.630001, 23.630001, 23.630003
|
||
],
|
||
[
|
||
0, 0.0000019073486, -0.0000019073486, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -0.0000019073486, 0,
|
||
0
|
||
],
|
||
[
|
||
10.1, 20.449999, 40.340004, 10.100001, 20.45, 40.34, 10.100001, 20.45, 40.34, 10.1, 20.45, 40.34,
|
||
10.1, 20.45, 40.34, 10.1, 20.45, 40.34, 10.1, 20.45, 40.34, 10.100002, 20.45, 40.34
|
||
]] │
|
||
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
```
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