쿼리를 사용하여 데이터 구조 살펴보기
데이터 샘플을 살펴보았으며 그룹에 이 샘플을 조작하고 데이터 항목을 정렬했습니다. 지금쯤 데이터 세트에 있는 데이터 형식과 값에 대한 일반적인 아이디어가 있어야 합니다.
데이터 구조 살펴보기
데이터 세트에 있는 데이터에 대한 기본 질문에 답변했으므로 데이터 세트로 드릴다운하여 데이터에서 추세와 인사이트를 찾을 수 있습니다. 데이터 드릴다운은 기본적으로 반복적인 프로세스입니다.
예를 들어 첫 번째 단계에서 간단한 쿼리를 사용하여 데이터 세트의 범위를 정의할 수 있습니다. 전체 데이터 세트를 광범위하게 살펴보았지만 쿼리를 사용하여 각 열과 해당 데이터 형식을 조사할 수도 있습니다. 그런 다음, 데이터를 요약(집계)하기 위해 보려는 열을 결정할 수 있습니다. 여러 하위 그룹별로 데이터를 집계하여 특정 필드의 개수와 범위(최소/최대)를 제공할 수 있습니다. 동적 데이터 필드가 있는 경우 해당 필드를 확장하여 어떤 종류의 데이터에 보관되는지 확인할 수 있습니다.
두 번째 단계에서는 쿼리를 축소하고 사용하여 데이터를 전체적으로 시각화합니다. 마지막 단원에서 선택한 데이터 테이블을 살펴보면 시계열 데이터, 상태별로 그룹화된 데이터 및 특정 위치가 있는 데이터가 있는 것을 볼 수 있습니다. 쿼리 및 기본 제공 시각화를 사용하여 이러한 다양한 종류의 시리즈를 탐색하고 완성 및 배포에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
인사이트 공유
마침내 결과를 다른 사용자와 공유할 수 있게 됩니다. 단일 쿼리 또는 시각화 결과를 공유할 수 있으며, 전체 대시보드를 공유할 수도 있습니다. 통신은 데이터 탐색의 마지막 중요한 단계입니다.
이 프로세스는 포함된 특정 구조와 정보에 관계없이 새 데이터 세트에 대한 일반적인 데이터 탐색 패턴입니다. Azure Data Explorer에서 기본 제공되는 도구는 이 프로세스를 간소화하고 익숙하지 않은 데이터에서 공유 인사이트를 빠르게 이동하는 데 도움이 될 수 있습니다.