basket 플러그 인
적용 대상: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer
플러그 인은 basket 데이터에서 특성의 빈번한 패턴을 찾고 해당 데이터의 빈도 임계값을 통과하는 패턴을 반환합니다. 패턴은 하나 이상의 열에서 동일한 값을 가진 행의 하위 집합을 나타냅니다. basket 플러그 인은 원래 바구니 분석 데이터 마이닝용으로 개발된 Apriori 알고리즘을 기반으로 합니다.
구문
Tevaluate ( | basket [ Threshold, WeightColumn, MaxDimensions, CustomWildcard, CustomWildcard, ... ])
구문 규칙에 대해 자세히 알아봅니다.
매개 변수
| 이름 | Type | 필수 | 설명 |
|---|---|---|---|
| Threshold | long |
행의 최소 비율을 자주 고려하도록 설정하는 0.015~1 범위의 A double 입니다. 비율이 더 작은 패턴은 반환되지 않습니다. 기본값은 0.05입니다. 기본값을 사용하려면 타일을 ~입력합니다.예: T | evaluate basket(0.02) |
|
| WeightColumn | string |
지정된 가중치에 따라 입력의 각 행을 고려하는 데 사용할 열 이름입니다. 숫자 형식 열의 이름이어야 합니다(예: int, . longreal 기본적으로 각 행의 가중치는 1입니다. 기본값을 사용하려면 타일을 ~입력합니다. 가중치 열의 일반적인 용도는 각 행에 이미 포함된 데이터의 샘플링 또는 버킷팅/집계를 고려하는 것입니다.예: T | evaluate basket('~', sample_Count) |
|
| MaxDimensions | int |
쿼리 런타임을 최소화하기 위해 기본적으로 제한된 장바구니당 관계 없는 차원의 최대 수를 설정합니다. 기본값은 5입니다. 기본값을 사용하려면 타일을 ~입력합니다.예: T | evaluate basket('~', '~', 3) |
|
| CustomWildcard | string |
현재 패턴에 이 열에 대한 제한이 없음을 나타내는 결과 테이블의 특정 형식에 대한 와일드카드 값을 설정합니다. 기본값은 기본값이 null 빈 문자열인 문자열 열을 제외하고 있습니다. 기본값이 데이터에서 좋은 값이면 다른 와일드카드 값(예: *.)을 사용해야 합니다. 기본값을 사용하려면 타일을 ~입력합니다.예: T | evaluate basket('~', '~', '~', '*', int(-1), double(-1), long(0), datetime(1900-1-1)) |
참고 항목
선택적 매개 변수 뒤에 오는 선택적 매개 변수를 지정하려면 이전 선택적 매개 변수에 대한 값을 제공해야 합니다. 자세한 내용은 선택적 매개 변수 작업을 참조 하세요.
반품
플러그 인은 basket 비율 임계값을 통과하는 빈번한 패턴을 반환합니다. 기본 임계값은 0.05입니다.
각 패턴은 결과의 행으로 표시됩니다. 첫 번째 열은 세그먼트 ID입니다. 다음 두 열은 패턴과 일치하는 원래 쿼리의 행 수와 백분율입니다. 나머지 열은 원래 쿼리와 관련이 있으며, 열의 특정 값 또는 와일드카드 값(기본적으로 null이며 변수 값을 의미함)입니다.
참고 항목
알고리즘은 샘플링을 사용하여 초기 빈도 값을 결정합니다. 따라서 빈도가 임계값에 가까운 패턴의 여러 실행 간에 결과가 약간 다를 수 있습니다.
예시
StormEvents
| where monthofyear(StartTime) == 5
| extend Damage = iff(DamageCrops + DamageProperty > 0 , "YES" , "NO")
| project State, EventType, Damage, DamageCrops
| evaluate basket(0.2)
출력
| SegmentId | 개수 | 백분율 | State(상태) | EventType | 피해 | DamageCrops |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 4574 | 77.7 | 아니오 | 0 | ||
| 1 | 2278 | 38.7 | Hail | 아니오 | 0 | |
| 2 | 5675 | 96.4 | 0 | |||
| 3 | 2371 | 40.3 | Hail | 0 | ||
| 4 | 1279 | 21.7 | 뇌우를 동반한 바람 | 0 | ||
| 5 | 2468 | 41.9 | Hail | |||
| 6 | 1310 | 22.3 | 예 | |||
| 7 | 1291 | 21.9 | 뇌우를 동반한 바람 |
사용자 지정 와일드카드가 사용된 예
StormEvents
| where monthofyear(StartTime) == 5
| extend Damage = iff(DamageCrops + DamageProperty > 0 , "YES" , "NO")
| project State, EventType, Damage, DamageCrops
| evaluate basket(0.2, '~', '~', '*', int(-1))
출력
| SegmentId | 개수 | 백분율 | State(상태) | EventType | 피해 | DamageCrops |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 4574 | 77.7 | * | * | 아니오 | 0 |
| 1 | 2278 | 38.7 | * | Hail | 아니오 | 0 |
| 2 | 5675 | 96.4 | * | * | * | 0 |
| 3 | 2371 | 40.3 | * | Hail | * | 0 |
| 4 | 1279 | 21.7 | * | 뇌우를 동반한 바람 | * | 0 |
| 5 | 2468 | 41.9 | * | Hail | * | -1 |
| 6 | 1310 | 22.3 | * | * | 예 | -1 |
| 7 | 1291 | 21.9 | * | 뇌우를 동반한 바람 | * | -1 |