Plug-in basket

Si applica a: ✅Microsoft Fabric✅Azure Esplora dati

Il basket plug-in trova modelli frequenti di attributi nei dati e restituisce i modelli che superano una soglia di frequenza in tali dati. Un criterio rappresenta un subset delle righe con lo stesso valore in una o più colonne. Il basket plug-in si basa sull'algoritmoApriori originariamente sviluppato per il data mining di analisi del carrello.

Sintassi

T | evaluatebasket( [ Threshold,WeightColumn, MaxDimensions, CustomWildcard CustomWildcard,, ... ])

Altre informazioni sulle convenzioni di sintassi.

Parametri

Nome	Digita	Obbligatorio	Descrizione
Soglia	long		Oggetto double compreso nell'intervallo compreso tra 0,015 e 1 che imposta il rapporto minimo delle righe da considerare frequenti. I modelli con un rapporto inferiore non verranno restituiti. Il valore predefinito è 0,05. Per usare il valore predefinito, immettere la tilde: ~. Esempio: T | evaluate basket(0.02)
WeightColumn	string		Nome della colonna da utilizzare per considerare ogni riga nell'input in base al peso specificato. Deve essere un nome di una colonna di tipo numerico, ad esempio int, long, real. Per impostazione predefinita, ogni riga ha un peso pari a 1. Per usare il valore predefinito, immettere la tilde: ~. Una colonna di ponderazione viene in genere usata per tenere in considerazione il campionamento o il bucket/aggregazione dei dati già incorporati in ogni riga. Esempio: T | evaluate basket('~', sample_Count)
MaxDimensions	int		Imposta il numero massimo di dimensioni non correlate per carrello, limitato per impostazione predefinita, per ridurre al minimo il runtime di query. L'impostazione predefinita è 5. Per usare il valore predefinito, immettere la tilde: ~. Esempio: T | evaluate basket('~', '~', 3)
CustomWildcard	string		Imposta il valore del carattere jolly per un tipo specifico nella tabella dei risultati, che indica che il criterio corrente non prevede una restrizione su questa colonna. Il valore predefinito è null ad eccezione delle colonne stringa il cui valore predefinito è una stringa vuota. Se il valore predefinito è un valore valido nei dati, è necessario usare un valore jolly diverso, ad esempio *. Per usare il valore predefinito, immettere la tilde: ~. Esempio: T | evaluate basket('~', '~', '~', '*', int(-1), double(-1), long(0), datetime(1900-1-1))

Nota

Per specificare un parametro facoltativo che segue un parametro facoltativo, assicurarsi di fornire un valore per il parametro facoltativo precedente. Per altre informazioni, vedere Uso dei parametri facoltativi.

Valori restituiti

Il basket plug-in restituisce modelli frequenti che superano una soglia di rapporto. La soglia predefinita è 0,05.

Ogni modello è rappresentato da una riga nei risultati. La prima colonna è l'ID segmento. Le due colonne successive sono il conteggio e la percentuale di righe, dalla query originale che corrispondono al modello. Le colonne rimanenti sono correlate alla query originale, con un valore specifico della colonna o un valore con caratteri jolly, ovvero null per impostazione predefinita, ovvero un valore di variabile.

Nota

L'algoritmo usa il campionamento per determinare i valori frequenti iniziali. Di conseguenza, i risultati potrebbero variare leggermente tra più esecuzioni per i modelli la cui frequenza è vicina alla soglia.

Esempi

L'esempio seguente usa il basket plug-in per trovare modelli frequenti nei dati.

Eseguire la query

StormEvents
| where monthofyear(StartTime) == 5
| extend Damage = iff(DamageCrops + DamageProperty > 0 , "YES" , "NO")
| project State, EventType, Damage, DamageCrops
| evaluate basket(0.2)

Risultato

ID segmento	Conteggio	Percentuale	Provincia	TipoDiEvento	Danni	DamageCrops
0	4574	77.7			NO	0
1	2278	38.7		Grandine	NO	0
2	5675	96.4				0
3	2371	40.3		Grandine		0
4	1279	21.7		Vento di tempesta		0
5	2468	41.9		Grandine
6	1310	22,3			SÌ
7	1291	21.9		Vento di tempesta

L'esempio seguente illustra l'uso del plug-in basket con una colonna peso e caratteri jolly personalizzati per trovare modelli frequenti.

Eseguire la query

StormEvents
| where monthofyear(StartTime) == 5
| extend Damage = iff(DamageCrops + DamageProperty > 0 , "YES" , "NO")
| project State, EventType, Damage, DamageCrops
| evaluate basket(0.2, '~', '~', '*', int(-1))

Risultato

ID segmento	Conteggio	Percentuale	Provincia	TipoDiEvento	Danni	DamageCrops
0	4574	77.7	*	*	NO	0
1	2278	38.7	*	Grandine	NO	0
2	5675	96.4	*	*	*	0
3	2371	40.3	*	Grandine	*	0
4	1279	21.7	*	Vento di tempesta	*	0
5	2468	41.9	*	Grandine	*	-1
6	1310	22,3	*	*	SÌ	-1
7	1291	21.9	*	Vento di tempesta	*	-1