Caractérisez des données avec Azure Data Explorer
Que se passe-t-il quand vous obtenez un nouveau jeu de données ? Avant de pouvoir exécuter des requêtes complexes et recueillir des insights approfondis à partir des données, vous devez d’abord savoir quel type de données vous avez à disposition. La caractérisation des données vous aide à comprendre les informations que vous avez sous les yeux et ce que vous pouvez en faire.
Caractérisez les données
Supposons que vous examiniez une table de données météorologiques qui ne vous est pas familière. Tout d’abord, vous souhaiterez répondre à des questions telles que :
- Quelles informations font partie de ces données ?
- Combien d’entrées se trouvent dans cette table ?
- Quelle est la plage des entrées de cette table ?
- Quels types de données apparaissent dans la table ?
- Le jeu de données fait-il partie d’une série chronologique ?
- Le jeu de données est-il complet ? Y a-t-il des écarts de temps ou de lieu ?
- Comment le regroupement de certains champs peut-il m’aider à comprendre les données ?
Vous pouvez répondre à certaines de ces questions en examinant un échantillon des données. Certaines de ces questions nécessitent un regroupement (ou une agrégation) des données. D’autres questions sont mieux traitées en visualisant les résultats.