함수
- cumulative_aggregate: 현재 관측까지 누적 집계
- derivative: 초당 변화율 계산
- distribution: 관측값의 분포
- dsl: 시계열 수식 적용
- exponential_regression: 지수 곡선 적합
- first_point: 가장 이른 관측
- integral: 시계열의 누적 적분
- interpolate: 시계열 정렬과 재표본화
- last_point: 가장 늦은 관측
- linear_regression: 선형 추세 적합
- mean: 같은 시각에 존재하는 값의 평균
- periodic_aggregate: 고정 주기별 집계
- points: 관측값으로 시계열 정의
- polynomial_regression: 다항 곡선 적합
- rolling_aggregate: 이동 시간 구간 집계
- scale: 시계열 값에 배율 적용
- scatter: 두 시계열의 대응 값과 회귀
- series: 저장된 시계열 참조 생성
- skip_nonfinite: 유한한 관측값만 유지
- statistics: 시간 구간별 통계 요약
- sum: 같은 시각에 존재하는 값의 합
- time_extent: 관측의 양끝 시각
- time_range: 조회할 시간 구간 선택
- time_series_search: 조건이 유지되는 구간 찾기
- time_shift: 관측 시각 이동
- time_weighted: 시간이 반영된 집계 명세
- timestamp_scale: 변경하지 않는 이전 API
- udf: 시계열 질의 결과에 Python 함수 적용
- unit_conversion: 관측값 단위 변환
- value_shift: 관측값에 일정량 더하기
- where: 0 여부에 따른 값 선택