Поделиться через

Подключаемый модуль funnel_sequence_completion

  • Статья

Область применения: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer

Вычисляет воронку завершенных шагов последовательности при сравнении различных периодов времени. Подключаемый модуль вызывается оператором evaluate .

Синтаксис

T | evaluate funnel_sequence_completion(IdColumn, TimelineColumn Start,, BinSize ,StateColumn, , Sequence, MaxSequenceStepWindows)

Дополнительные сведения о соглашениях синтаксиса.

Параметры

Имя (название) Type Обязательно Описание
T string ✔️ Входное табличное выражение.
IdColum string ✔️ Ссылка на столбец, представляющая идентификатор. Столбец должен присутствовать в T.
TimelineColumn string ✔️ Ссылка на столбец, представляющая временную шкалу. Столбец должен присутствовать в T.
Начало datetime, timepan или long ✔️ Период начала анализа.
Окончание datetime, timepan или long ✔️ Период окончания анализа.
BinSize datetime, timepan или long ✔️ Размер окна анализа. Каждое окно анализируется отдельно.
StateColumn string ✔️ Ссылка на столбец, представляющая состояние. Столбец должен присутствовать в T.
Последовательность dynamic ✔️ Массив со значениями последовательности, которые находятся в StateColumn.
MaxSequenceStepPeriods dynamic ✔️ Массив со значениями максимального допустимого интервала времени между первым и последним последовательными шагами в последовательности. Каждый период в массиве создает результат анализа воронки.

Возвраты

Возвращает одну таблицу, полезную для создания воронки для проанализированной последовательности:

  • TimelineColumn: проанализированное окно времени (bin), каждая ячейка в интервале времени анализа (начало до конца) создает анализ воронки отдельно.
  • StateColumn: состояние последовательности.
  • Period: максимальный период, разрешенный для выполнения шагов в последовательности воронок, измеряемой с первого шага в последовательности. Каждое значение в MaxSequenceStepPeriods создает анализ воронки с отдельным периодом.
  • dcount: различающееся количество периодов IdColumn времени, переходя от первого состояния последовательности к значению StateColumn.

Примеры

Изучение событий Storm

Следующий запрос проверяет воронку завершения последовательности: Hail ->>TornadoThunderstorm Wind в "общем" времени 1hour, 4hours, 1day.

let _start = datetime(2007-01-01);
let _end =  datetime(2008-01-01);
let _windowSize = 365d;
let _sequence = dynamic(['Hail', 'Tornado', 'Thunderstorm Wind']);
let _periods = dynamic([1h, 4h, 1d]);
StormEvents
| evaluate funnel_sequence_completion(EpisodeId, StartTime, _start, _end, _windowSize, EventType, _sequence, _periods)

Выходные данные

StartTime EventType Period dcount
2007-01-01 00:00:00.0000000 Град 01:00:00 2877
2007-01-01 00:00:00.0000000 Торнадо 01:00:00 208
2007-01-01 00:00:00.0000000 Ураганный ветер 01:00:00 87
2007-01-01 00:00:00.0000000 Град 04:00:00 2877
2007-01-01 00:00:00.0000000 Торнадо 04:00:00 231
2007-01-01 00:00:00.0000000 Ураганный ветер 04:00:00 141
2007-01-01 00:00:00.0000000 Град 1.00:00:00 2877
2007-01-01 00:00:00.0000000 Торнадо 1.00:00:00 244
2007-01-01 00:00:00.0000000 Ураганный ветер 1.00:00:00 155

Общие сведения о результатах:
Результат — три воронки (для периодов: один час, 4 часа и один день). Для каждого шага воронки отображаются несколько отдельных счетчиков. Вы увидите, что больше времени предоставляется для завершения всей последовательности Hail ->Tornado ->Thunderstorm Wind получается более высокое dcount значение. Другими словами, было больше вхождения последовательности, достигающей шага воронки.

Связанный контент