相関関数 - Amazon Timestream
使用状況の情報クエリの例

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相関関数

相関関数は、2 つの同様の時系列を指定すると相関係数を提供し、2 つの時系列が時間の経過とともにどのように傾向するかを説明します。相関係数の範囲は -1.0～ です1.0。 -1.0は、2 つの時系列が同じ速度で反対方向に傾向していることを示します。 は、2 つの時系列が同じ速度で同じ方向に傾向している1.0ことを示します。の値は、2 つの時系列間に相関がない0ことを示します。例えば、油の価格が上がり、油会社の株価が上昇すると、油の価格上昇と油会社の価格上昇の傾向には正の相関係数があります。正の相関係数が高い場合は、2 つの価格が同様の割合で傾向していることを示します。同様に、ボンド価格とボンド収率の相関係数は負であり、これら 2 つの値は時間の経過とともに逆方向に傾向することを示しています。

Amazon Timestream は、相関関数の 2 つのバリアントをサポートしています。このセクションでは、Timestream for LiveAnalytics 相関関数の使用情報とサンプルクエリについて説明します。

使用状況の情報

関数 出力データ型 説明

correlate_pearson(timeseries, timeseries)

double

2 つの のピアソンの相関係数を計算しますtimeseries。時系列には同じタイムスタンプが必要です。

correlate_spearman(timeseries, timeseries)

double

2 つの のスピアマンの相関係数を計算しますtimeseries。時系列には同じタイムスタンプが必要です。

クエリの例

WITH cte_1 AS (
    SELECT INTERPOLATE_LINEAR(
        CREATE_TIME_SERIES(time, measure_value::double), 
        SEQUENCE(min(time), max(time), 10m)) AS result 
    FROM sample.DevOps 
    WHERE measure_name = 'cpu_utilization' 
    AND hostname = 'host-Hovjv' AND time > ago(1h) 
    GROUP BY hostname, measure_name
), 
cte_2 AS (
    SELECT INTERPOLATE_LINEAR(
        CREATE_TIME_SERIES(time, measure_value::double), 
        SEQUENCE(min(time), max(time), 10m)) AS result 
    FROM sample.DevOps 
    WHERE measure_name = 'cpu_utilization' 
    AND hostname = 'host-Hovjv' AND time > ago(1h) 
    GROUP BY hostname, measure_name
) 
SELECT correlate_pearson(cte_1.result, cte_2.result) AS result 
FROM cte_1, cte_2