Введение

  • 2 мин

С помощью языка запросов Kusto (KQL) можно исследовать данные и обнаруживать закономерности, выявлять аномалии и выбросы, а также создавать статистические модели. Запрос Kusto — это запрос только для чтения для обработки данных и возврата результатов. Язык KQL предоставляет широкий спектр возможностей для анализа данных различными способами. В предыдущем модуле вы научились использовать распространенные табличные операторы для исследования и фильтрации данных. В этом модуле вы научитесь собирать данные с помощью языка запросов Kusto (KQL), создавать сложные запросы и визуализировать результаты, чтобы получать информативные сведения из набора данных.

Пример сценария

Вы являетесь аналитиком данных, который увлекается метеорологическими данными. Вы хотите использовать KQL для управления и консолидации набора данных, который позволит ответить на вопросы о типах и расположениях штормов в США. В частности, вы хотите сравнить воздействие различных видов погодных явлений в ряде географических расположений.

Что мы узнаем?

Вы напишете запросы на языке запросов Kusto (KQL), чтобы изучить и проанализировать пример набора данных. Вы изучите следующие темы:

  • Группировать данные с помощью функций агрегирования.
  • Подсчет событий с помощью count()функций , dcount()countif()
  • Суммирование данных с помощью sum(), avg(), min()и max()percentiles() функций.
  • Визуализировать данные с помощью render оператора.
  • Введите переменные с помощью инструкции let .

Какова основная цель?

К концу этого модуля вы научитесь писать расширенные запросы на языке запросов Kusto и визуализировать результаты для анализа данных.