소개
KQL(Kusto Query Language)을 사용하여 데이터를 검색하고 패턴을 살펴볼 수 있으며, 변칙과 이상값을 식별하고, 통계 모델을 만들 수 있습니다. Kusto 쿼리는 데이터를 처리하고 결과를 반환하기 위한 읽기 전용 요청입니다. KQL은 여러 방법으로 데이터를 분석하는 다양한 함수들을 제공합니다. 이전 모듈에서는 가장 일반적인 테이블 형식 연산자를 사용하여 데이터 탐색 및 필터링을 시작하는 방법을 알아보았습니다. 이 모듈에서는 Kusto 쿼리 언어(KQL)를 사용하여 데이터를 집계하고, 복잡한 쿼리를 구성하며, 결과를 시각적으로 표시하여 이 데이터 세트에서 유의미한 인사이트를 얻는 방법을 알아봅니다.
예제 시나리오
기상 데이터에 대한 열정을 가진 한 데이터 분석가가 있습니다. 이 분석가는 미국에서 발생하는 폭풍의 종류와 위치에 관한 질문에 대답할 수 있는 데이터 세트를 조작하고 통합하기 위해 KQL을 사용하려고 합니다. 특히 다양한 위치에서 여러 유형의 폭풍에 따른 영향을 비교하려고 합니다.
무엇을 알아볼 수 있나요?
KQL(Kusto Query Language)로 쿼리를 작성하면 샘플 데이터 세트에서 데이터를 탐색하고 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 문서에서 배울 내용은 다음과 같습니다.
- 집계 함수를 사용하여 데이터 그룹화
count()
,dcount()
,countif()
함수를 사용하여 이벤트 개수 계산sum()
,avg()
,min()
,max()
및percentiles()
함수를 사용하여 데이터 요약render
연산자를 사용하여 데이터 시각화let
문을 사용하여 변수 소개
주요 목표는 무엇인가요?
이 세션이 끝나면 Kusto 쿼리 언어(KQL)로 고급 쿼리를 작성하고 결과를 시각적으로 렌더링하여 데이터에서 인사이트를 얻을 수 있습니다.