Pendahuluan

  • 2 menit

Bahasa Kueri Kusto (KQL) memungkinkan Anda menjelajahi data untuk menemukan pola, mengidentifikasi anomali dan outlier, serta membuat model statistik. Kueri Kusto adalah permintaan hanya-baca untuk memproses data dan mengembalikan hasil. KQL menawarkan berbagai fungsi yang menganalisis data Anda dengan cara yang berbeda.

Contoh skenario

Misalkan Anda bekerja di perusahaan ritel yang menjual berbagai produk. Anda adalah analis data di tim penjualan yang bertanggung jawab untuk memberikan wawasan yang membantu tim mempromosikan kesadaran akan produk mereka dan meningkatkan penjualan. Anda ingin memberikan wawasan yang diinginkan, tetapi untuk melakukannya memerlukan data yang tersebar di beberapa tabel. Anda ingin menggunakan KQL untuk mendapatkan wawasan dengan mengkueri data dari beberapa tabel.

Apa yang akan kita lakukan?

Menulis kueri di Bahasa Kueri Kusto (KQL) untuk terlebih dahulu memperkaya data dengan menggabungkan beberapa tabel lalu menganalisis data tersebut untuk wawasan yang lebih dalam. Dalam modul ini, Anda akan mempelajari cara:

  • Perluas tabel fakta dengan data tabel dimensi dengan menggunakan join operator atau lookup .
  • Gabungkan atau tambahkan baris dari beberapa tabel atau ekspresi tabular dengan menggunakan union operator.
  • Optimalkan subkueri dengan menggunakan materialize() fungsi dan tabel sementara dengan menggunakan as operator.
  • Analisis data dengan menggunakan summarize fungsi arg_min() agregasi operator dan arg_max().

Prasyarat

Apa tujuan utamanya?

Pada akhir sesi ini, Anda dapat menulis kueri Kusto yang dioptimalkan yang menggabungkan data dari beberapa tabel dan mendapatkan wawasan lebih lanjut sebagai hasil dari memperkaya data.