Regrouper des données à l’aide de fonctions d’agrégation
Dans tous les secteurs d’activité, les organisations gèrent un flux constant de données qu’elles doivent convertir en insights significatifs et actionnables. Dans le scénario météorologique, vous avez obtenu un jeu de données sur les tempêtes aux États-Unis. Dans un module précédent, vous avez appris comment construire des requêtes de base pour explorer les données.
Dans cette leçon, vous allez découvrir comment comparer des groupes de données et présenter les résultats visuellement à l’aide du Langage de requête Kusto (KQL).
Comparer des groupes de données
Les données du scénario d'événements de tempête sont présentées au niveau d'un événement, ce qui signifie que chaque ligne représente un événement de tempête spécifique et les informations qui y sont associées. Cela représente un grand nombre de tempêtes individuelles, et il peut être difficile d’obtenir des informations significatives en examinant les événements un par un. Si vous regroupez ces événements individuels par champs communs (par exemple, l’emplacement), vous pouvez effectuer des comparaisons significatives entre les groupes.
Une fonction d’agrégation vous permet d’effectuer ces comparaisons en regroupant des valeurs extraites de plusieurs lignes pour former une seule valeur de résumé. Le type de valeur de résumé dépend de la fonction spécifique que vous utilisez, et peut être un nombre, une moyenne, une valeur maximale, minimale ou médiane, pour en nommer quelques-unes. Par exemple, l’illustration suivante récapitule le total de types de tempête par emplacement.
Présenter visuellement les résultats
Une fois que vous avez regroupé vos données, vous souhaitez extraire des informations à partir des résultats. La sortie par défaut des requêtes est tabulaire. Toutefois, dans de nombreux scénarios, les représentations graphiques peuvent mieux communiquer les résultats. Nous allons explorer certaines façons de convertir les résultats de la requête Kusto en visualisations graphiques à l’aide de l’opérateur render.
Certains types de visualisation disponibles sont linechart, columnchart, barchart, piechart, scatterchart, pivotchart, etc. L’image suivante montre des exemples de résultats de la requête Kusto affichés sous forme de graphique en courbes, d’histogramme et de graphique à barres.
Dans les leçons suivantes, nous allons découvrir certaines des fonctions d’agrégation les plus courantes, visualiser leurs résultats à l’aide de l’opérateur render, puis générer des requêtes complexes. Ces compétences KQL vous aideront à obtenir des informations sur un exemple de jeu de données contenant des données météorologiques américaines.