Gruppera data med hjälp av aggregerade funktioner
Organisationer i alla sektorer hanterar ett konstant dataflöde och behöver omvandla dessa data till meningsfulla, användbara insikter. I det meteorologiska scenariot har du fått en datamängd med stormdata från USA. I en tidigare modul lärde du dig att skapa grundläggande frågor för att utforska data.
I den här lektionen lär du dig att jämföra datagrupper och presentera resultaten visuellt med hjälp av Kusto-frågespråk (KQL).
Jämföra datagrupper
Data i scenariot storm-events visas på händelsenivå, vilket innebär att varje rad representerar en specifik stormhändelse och dess tillhörande information. Det är många enskilda stormar, och det kan vara svårt att få meningsfulla insikter genom att titta på enskilda händelser. Om du grupperar dessa enskilda händelser efter vanliga fält (till exempel plats) kan du göra meningsfulla jämförelser mellan grupper.
Med en aggregeringsfunktion kan du göra dessa jämförelser genom att gruppera värden för flera rader för att bilda ett enda sammanfattningsvärde. Typen av sammanfattningsvärde beror på vilken funktion du använder, och kan vara ett antal, medelvärde, högsta, lägsta eller medianvärde, bara för att nämna några få. Följande bild sammanfattar till exempel antalet stormtyper efter plats.
Visa resultatet visuellt
När du har grupperat dina data vill du få insikter från resultaten. Standardutdata för frågor är tabell. Men i många scenarier kan grafiska representationer bättre kommunicera resultaten. Vi utforskar några av sätten att konvertera Kusto-frågeresultat till grafiska visualiseringar med operatorn render .
Vissa tillgängliga typer av visualisering är linechart, columnchart, barchart, piechart, scatterchart, pivotchartoch andra. I följande bild visas exempel på Kusto-frågeresultat som återges som ett linjediagram, stapeldiagram och stapeldiagram.
I nästa enheter får vi lära oss om några av de vanligaste aggregeringsfunktionerna, visualisera deras resultat med operatorn render och sedan skapa komplexa frågor. Dessa KQL-kunskaper hjälper dig att få insikter om en exempeldatauppsättning som innehåller amerikanska meteorologiska data.