Untersuchen der Datenstruktur mit Abfragen
Sie haben ein Datenbeispiel untersucht und dieses Beispiel bearbeitet, um die Dateneinträge zu gruppieren und sortieren. Sie wissen nun mehr über die Arten von Daten und die Werte im Dataset.
Untersuchen der Datenstruktur
Nachdem Sie die grundlegenden Fragen zu den Daten in Ihrem Dataset beantwortet haben, können Sie einen Drilldown für das Dataset ausführen, um Trends und Erkenntnisse zu den Daten zu ermitteln. Ein Drilldown für Daten auszuführen ist naturgemäß ein iterativer Prozess.
Beispielsweise können Sie beim ersten Durchlauf einfache Abfragen nutzen, um den Bereich des Datasets zu definieren. Nachdem Sie sich einen Überblick über das gesamte Dataset verschafft haben, können Sie auch eine Abfrage verwenden, um die einzelnen Spalten und ihre jeweiligen Datentypen zu untersuchen. Anschließend können Sie entscheiden, welche Spalten Sie zusammenführen (aggregieren) möchten. Sie können Daten nach verschiedenen Untergruppen aggregieren, um die Anzahlen und Bereiche (Minimum/Maximum) bestimmter Felder zu erhalten. Wenn Sie über dynamische Datenfelder verfügen, sollten Sie diese erweitern und nachsehen, welche Daten sie enthalten.
Verkleinern Sie beim zweiten Durchlauf die Ansicht, und verwenden Sie Abfragen, um Ihre Daten als Ganzes zu visualisieren. In der letzten Lerneinheit haben Sie anhand einer Auswahl der Datentabelle festgestellt, dass Sie über Zeitreihendaten, nach Status gruppierte Daten und Daten mit einem bestimmten Ort verfügen. Sie verwenden weitere Abfragen und die integrierten Visualisierungen, um diese verschiedenen Arten von Serien zu untersuchen und Erkenntnisse zu deren Vollständigkeit und Verteilung zu erhalten.
Teilen von Erkenntnissen
Schließlich sollten Sie Ihre Erkenntnisse mit anderen teilen. Vielleicht möchten Sie eine einzelne Abfrage oder ein Visualisierungsergebnis freigeben, oder Sie könnten ein ganzes Dashboard freigeben. Die Kommunikation ist der letzte, wichtige Schritt bei der Datenuntersuchung.
Dieser Prozess ist normaler Bestandteil der Datenuntersuchung eines neuen Datasets, unabhängig von der spezifischen Struktur und den darin enthaltenen Informationen. Mit den in Azure Data Explorer integrierten Tools können Sie diesen Prozess optimieren und schnell Erkenntnisse zu unbekannten Daten erhalten.