Функции временных рядов

В RQL доступны специализированные функции для анализа и обработки данных временных рядов. Эти функции обеспечивают возможности для обнаружения выбросов, определения периодичности и декомпозиции временных рядов на составляющие, такие, как сезонность и тренд.

Набор поддерживаемых функций RQL и их поведение зависят от версии установленного ClickHouse. Если функция не поддерживается в используемой версии ClickHouse, она также не будет доступна в RQL. Ознакомиться с актуальным списком функций и их поведением можно в официальном репозитории ClickHouse, выбрав нужную версию из веток. Например: список функций временных рядов для ClickHouse 24.7.

Table 1. Функции временных рядов
Функция	Описание
`seriesOutliersDetectTukey(series, [min_percentile, max_percentile, K])`	Обнаруживает выбросы в данных временных рядов, используя ограды Тьюки. Принимает массив числовых значений `series`, минимальный и максимальный процентили `min_percentile` и `max_percentile` для расчета межквартильного размаха (IQR) и константу `K` для обнаружения умеренных или более сильных выбросов. По умолчанию `min_percentile` = 0.25, `max_percentile` = 0.75, `K` = 1.5. Требуется минимум четыре точки данных в `series` для обнаружения выбросов. Возвращает массив той же длины, что и входной, где каждое значение представляет собой оценку возможной аномалии соответствующего элемента в ряду.
`seriesPeriodDetectFFT(series)`	Находит период данных временного ряда с использованием быстрого преобразования Фурье (FFT). Принимает массив числовых значений `series`. Возвращает действительное значение, равное периоду данных временного ряда, или NAN, если количество точек данных меньше четырех.
`seriesDecomposeSTL(series, period)`	Декомпозиция временного ряда на сезонную, трендовую и остаточную компоненты с использованием STL (Seasonal and Trend decomposition using Loess). Принимает массив числовых значений `series` и положительное целое число `period`, указывающее период временного ряда. Количество точек данных в `series` должно быть как минимум в два раза больше значения `period`. Возвращает массив из четырех массивов, где первый массив включает сезонные компоненты, второй — тренд, третий — остаточную компоненту, и четвертый — базовую компоненту (сезонная + тренд).