basket 外掛程式
適用於： ✅Microsoft網狀架構✅Azure 數據總管
外掛程式 basket 會在數據中尋找屬性的頻繁模式，並傳回該數據中通過頻率閾值的模式。 模式代表跨一或多個數據行具有相同值的數據列子集。 外掛程式 basket 是以 最初針對購物籃分析數據採礦開發的 Apriori 演演算法 為基礎。
語法
Tevaluate ( | basket [ Threshold, WeightColumn, MaxDimensions, CustomWildcard CustomWildcard, , ... ])
深入瞭解 語法慣例。
參數
| 姓名 | 類型 | 必要 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 閾值 | long |
double範圍為 0.015 到 1 的 ，會將數據列的最小比例設定為常數。 不會傳回比例較小的模式。 預設值為 0.05。 若要使用預設值，請輸入tilde： ~。範例: T | evaluate basket(0.02) |
|
| WeightColumn | string |
要用來根據指定權數來考慮輸入中每個數據列的數據行名稱。 必須是數值類型資料列的名稱，例如int、 longreal。 根據預設，每個數據列的權數為1。 若要使用預設值，請輸入tilde： ~。 加權數據行的常見用法是考慮已內嵌至每個數據列的數據取樣或貯體/匯總。範例: T | evaluate basket('~', sample_Count) |
|
| MaxDimensions | int |
設定每個購物籃的最大不相關維度數目，依預設限制，以將查詢運行時間降到最低。 預設值為 5。 若要使用預設值，請輸入tilde： ~。範例: T | evaluate basket('~', '~', 3) |
|
| CustomWildcard | string |
設定結果數據表中特定類型的通配符值，指出目前模式對此數據行沒有限制。 預設值為 null 空字串的字串數據行除外。 如果預設值是資料中的良好值，則應該使用不同的通配符值，例如 *。 若要使用預設值，請輸入tilde： ~。範例: T | evaluate basket('~', '~', '~', '*', int(-1), double(-1), long(0), datetime(1900-1-1)) |
注意
若要指定遵循選擇性參數的選擇性參數，請務必提供上述選擇性參數的值。 如需詳細資訊，請參閱 使用選擇性參數。
傳回
外掛程式 basket 會傳回經常通過比率閾值的模式。 默認閾值為0.05。
每個模式都會以結果中的數據列來表示。 第一個數據行是區段標識碼。 接下來的兩個數據行是符合模式的原始查詢的數據列計數和百分比。 其餘數據行與原始查詢相關，其中包含數據行的特定值或通配符值，預設為 null，這表示變數值。
注意
演算法會使用取樣來判斷初始頻率值。 因此，針對頻率接近臨界值模式的多個回合，結果可能會稍有不同。
範例
StormEvents
| where monthofyear(StartTime) == 5
| extend Damage = iff(DamageCrops + DamageProperty > 0 , "YES" , "NO")
| project State, EventType, Damage, DamageCrops
| evaluate basket(0.2)
輸出
| SegmentId | 計數 | Percent | 州/省 | EventType | 損傷 | DamageCrops |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 4574 | 77.7 | [否] | 0 | ||
| 1 | 2278 | 38.7 | 冰雹 | [否] | 0 | |
| 2 | 5675 | 96.4 | 0 | |||
| 3 | 2371 | 40.3 | 冰雹 | 0 | ||
| 4 | 1279 | 21.7 | 雷暴風 | 0 | ||
| 5 | 2468 | 41.9 | 冰雹 | |||
| 6 | 10:13 | 22.3 | [是] | |||
| 7 | 1291 | 21.9 | 雷暴風 |
自訂通配符的範例
StormEvents
| where monthofyear(StartTime) == 5
| extend Damage = iff(DamageCrops + DamageProperty > 0 , "YES" , "NO")
| project State, EventType, Damage, DamageCrops
| evaluate basket(0.2, '~', '~', '*', int(-1))
輸出
| SegmentId | 計數 | Percent | 州/省 | EventType | 損傷 | DamageCrops |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 4574 | 77.7 | * | * | [否] | 0 |
| 1 | 2278 | 38.7 | * | 冰雹 | [否] | 0 |
| 2 | 5675 | 96.4 | * | * | * | 0 |
| 3 | 2371 | 40.3 | * | 冰雹 | * | 0 |
| 4 | 1279 | 21.7 | * | 雷暴風 | * | 0 |
| 5 | 2468 | 41.9 | * | 冰雹 | * | -1 |
| 6 | 10:13 | 22.3 | * | * | [是] | -1 |
| 7 | 1291 | 21.9 | * | 雷暴風 | * | -1 |