まとめ
このシナリオでは、未知の気象データセットの特徴を検出しました。 Azure Data Explorer の結果グリッドでこのデータセットに存在する生データを見て、その特性をいくつか調べました。 次に、クエリを使用してデータのサイズと変動性の特徴をさらに検出し、さまざまなデータ分布を視覚化しました。
Azure Data Explorer は、データの消費と探索のためのエンドツーエンドのソリューションを提供する強力なツールです。 これでデータ特性検出の最初の手順を完了したので、Azure Data Explorer を使用して複雑な分析情報を抽出する準備ができました。