Raggruppare i dati usando le funzioni di aggregazione
Le organizzazioni di tutti i settori gestiscono un flusso costante di dati e devono trasformare questi dati in informazioni significative e utilizzabili. Nello scenario meteorologico è stato ottenuto un set di dati con dati sulle tempeste dagli Stati Uniti. In un modulo precedente si è appreso come costruire query di base per esplorare i dati.
In questa unità si apprenderà come confrontare i gruppi di dati e presentare visivamente i risultati usando il Linguaggio di query Kusto (KQL).
Confrontare gruppi di dati
I dati nello scenario degli eventi di tempesta vengono presentati a livello di evento, ovvero ogni riga rappresenta un evento di tempesta specifico e le informazioni associate. Si tratta di un numero elevato di tempeste e può essere difficile ottenere informazioni significative esaminando singoli eventi. Se si raggruppano questi singoli eventi in base a campi comuni, ad esempio la posizione, è possibile eseguire confronti significativi tra gruppi.
Una funzione di aggregazione consente di eseguire questi confronti raggruppando i valori di più righe per formare un singolo valore di riepilogo. Il tipo di valore di riepilogo dipende dalla funzione specifica usata e può essere un conteggio, una media, un valore massimo, minimo o mediano, solo per citarne alcuni. Ad esempio, la figura seguente riepiloga il numero di tipi di tempesta per posizione.
Presentare visivamente i risultati
Dopo avere raggruppato i dati, è necessario ottenere informazioni dettagliate dai risultati. L'output predefinito per le query è tabulare. Tuttavia, in molti scenari le rappresentazioni grafiche possono comunicare meglio i risultati. Verranno esaminati alcuni dei modi per convertire i risultati delle query Kusto in visualizzazioni grafiche usando l'operatore render.
Alcuni tipi di visualizzazione disponibili sono linechart, columnchart, barchart, piechart, scatterchart, pivotchart e altri. L'immagine seguente mostra un esempio di risultati di query Kusto sottoposti a rendering come grafico a linee, istogramma e grafico a barre.
Nelle unità successive verranno fornite informazioni su alcune delle funzioni di aggregazione più comuni, verranno visualizzati i risultati usando l'operatore render e quindi verranno compilate query complesse. Queste competenze KQL consentono di ottenere informazioni dettagliate su un set di dati di esempio contenente i dati meteorologici statunitensi.