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autocluster プラグイン

  • [アーティクル]

autocluster データ*内の離散属性* (ディメンション*) の一般的なパターン*を検索します。 次に、元のクエリの結果が 100 行であろうと 10 万行であろうと、パターン数が少なくなるように抑えます。 プラグインは、エラー (例外やクラッシュなど) を分析するために開発されましたが、フィルター処理されたデータセットで動作する可能性があります。 このプラグインは、evaluate演算子*を使用して呼び出し*ます。

Note

autocluster は主として、以下にある「Algorithms for Telemetry Data Mining using Discrete Attributes」(分離属性*を使用したテレメトリ データ マイニング*のためのアルゴリズム*) の Seed-Expand アルゴリズム*に基づいています。

構文

T|evaluateautocluster([SizeWeight [,WeightColumn [,NumSeeds [,CustomWildcard [, ... ]]]]])

構文規則について詳しく知る。

パラメーター

パラメーターは 、構文で指定されているように順序付けする必要があります。 既定値を使用することを示すには、文字列のチルダ値 ~を 配置します。 詳細については、「 例」を参照してください。

名前 型 必須 説明
T string ✔️ 表形式の入力式。
SizeWeight double ジェネリック (高カバレッジ) と有益な (多くの共有) 値のバランスを制御する 0 から 1 の間の倍精度浮動小数点型 。 通常、この値を大きくすると、カバレッジを拡大しながらパターンの量が減ります。 逆に、この値を小さくすると、共有値が増加し、カバレッジの割合が小さくなるという特徴を持つ、より具体的なパターンが生成されます。 既定値は、0.5 です。 数式は、重みと を持つ重み付き幾何学的平均ですSizeWeight1-SizeWeight。
WeightColumn string 入力の各行に、指定された重みを適用します。 各行の既定の重みは です 1。 引数は、数値の整数列の名前である必要があります。 重み列の一般的な使用方法は、各行に既に埋め込まれているデータのサンプリングまたはバケット化または集計を考慮することです。
NumSeeds int 最初のローカル検索ポイントの数を決定します。 シードの数を調整すると、データ構造に基づいて結果の量または品質に影響します。 シードを増やすと結果が向上しますが、クエリのトレードオフが遅くなります。 5 を下回る場合はごくわずかの改善が得られますが、50 を超える値を増やすと、パターンが増えることはめったにありません。 既定では、 25です。
CustomWildcard string 結果テーブル内の特定の型のワイルドカード値を設定する型リテラル。この列に制限がないことを示します。 既定値は です null。これは空の文字列を表します。 既定値がデータの適切な値である場合は、別のワイルドカード値 (* など) を使用する必要があります。 複数のカスタム ワイルドカードを連続して追加することで含めることができます。

戻り値

autocluster プラグインは、通常は小さいパターンのセットを返します。 これらのパターン*は、複数の個別の属性にわたって共通する値を持つデータ*の一部をキャプチャ*します。 各パターン*が結果*内に行*で表されます。

最初の列*はセグメント* ID* です。 次の 2 つの列は、元のクエリからパターンによってキャプチャされた行の数と割合です。 残りの列は、元のクエリからの列です。 それらの値は、列*の特定値か変数*値を意味するワイルド カード* (デフォルト*では null 値*) です。

パターン*は区別されずに重複する*可能性があり、通常は元の行*すべてに対応していません。 一部の行は、どのパターンにも当てはまらない場合があります。

ヒント

入力パイプで where と project を使用して、関心があるデータだけに絞り込みます。

関心がある行が見つかったら、 where フィルターに特定の値を追加して、より詳しく調べることができます。

例

evaluate 使用

T | evaluate autocluster()

autocluster 使用

クエリを実行する

StormEvents
| where monthofyear(StartTime) == 5
| extend Damage = iff(DamageCrops + DamageProperty > 0 , "YES" , "NO")
| project State , EventType , Damage
| evaluate autocluster(0.6)

出力

セグメント ID Count Percent 州 EventType 損害
0 2278 38.7 ひょう NO
1 512 8.7 雷雨風 YES
2 898 15.3 テキサス州

カスタムワイルドカード*使用

クエリを実行する

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

出力

セグメント ID Count Percent 州 EventType 損害
0 2278 38.7 * ひょう NO
1 512 8.7 * 雷雨風 YES
2 898 15.3 テキサス州 * *

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