使用彙總函式將資料分組
各行各業中的組織都要處理持續不斷的資料流程，而且需要將此資料轉換成有意義且可採取動作的見解。 在氣象案例中，您已獲得美國暴風雨資料的資料集。 在上一個課程模組中，您已了解如何建構基本查詢來探索資料。
在此單元中，您將了解如何比較資料群組，並使用 Kusto 查詢語言 (KQL) 以視覺化方式呈現結果。
比較資料群組
暴風雨事件案例中的資料會顯示於事件層級上，這表示，每個資料列都代表一個特定的暴風雨事件及其相關聯資訊。 有許多個別的暴風雨，而且可能很難透過查看個別事件來獲取有意義的見解。 如果您依一般欄位 (例如位置) 來將這些個別事件分組，則可跨群組進行有意義的比較。
彙總函式可讓您透過將多個資料列的值分組以形成單一摘要值來進行這些比較。 摘要值的類型取決於您使用的特定函式，而且可能是計數、平均值、最大值、最小值或中位數值 (僅舉數例)。 例如，下圖摘要說明依位置計算的暴風雨類型計數。
以視覺化方式呈現結果
將資料分組之後，您想要從結果取得見解。 查詢的預設輸出為表格式。 不過，在許多情況下，圖形表示法可以更妥善地傳達結果。 我們將探索可使用 render 運算子來將 Kusto 查詢結果轉換為圖形化視覺效果的一些方式。
一些可用的視覺效果類型為 linechart、columnchart、barchart、piechart、scatterchart、pivotchart 及其他類型。 下圖顯示呈現為折線圖、直條圖及橫條圖的 Kusto 查詢結果範例。
在下一個單元中，我們將了解一些最常見的彙總函式、使用 render 運算子來將其結果視覺化，然後建置複雜的查詢。 這些 KQL 技能將協助您取得包含美國氣象資料之範例資料集的見解。