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シーズナリティの利点

ベースラインでは、スケジュールされたダウンタイムはサポートされていませんが、スケジュールされたダウンタイムが定期的に発生する場合は、ベースラインのシーズナリティでこれを補完します。 たとえば、スケジュールされたダウンタイムが、日曜日の午前 2 時～ 3 時に発生する場合、ベースライナは、この時間に異常な値が予想されるが、それらの値は、週のほかの時間には予想されないことを学習します。

異常なデータは、ベースラインを一時的に汚染する可能性があります。異常なデータが典型的なものであることをベースライナが学習するのには時間がかかる場合があります。 しかし、異常なデータは、長期間継続される必要があります。また、季節性のモード（第 1 日以降）では、ベースラインは、これに対してより堅牢になります。 ベースライナは、前の季節での 30 分間にわたって予想値を調べるので、問題が継続する日数および週数が多くない場合は、ベースライナが、問題のない正常なアクティビティを予想します。