Kusto 쿼리 언어를 사용하여 Azure Data Explorer의 데이터 분석
이 학습 경로에서 학생은 Kusto 쿼리 언어를 사용하여 Azure Data Explorer 데이터를 분석하는 방법에 대해 배웁니다.
사전 요구 사항
다음 필요조건을 충족해야 합니다.
- Microsoft 계정, 무료 클러스터를 만들기 위한 Microsoft Entra 사용자 ID 또는 Azure 계정
- 테이블, 열, 행과 같은 데이터베이스 구조에 대해 잘 알고 있어야 함
업적 코드
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이 학습 경로의 모듈
비즈니스로 흐르는 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 Azure Data Explorer에서 제공하는 수집, 쿼리, 시각화, 데이터 관리 기능을 설명하는 방법을 알아봅니다. Azure Data Explorer가 적절한 데이터 관리 플랫폼으로 사용되는 데이터 분석 유형을 결정합니다.
KQL(Kusto 쿼리 언어)의 기본 사항과 이를 사용하는 다양한 Microsoft 제품에 대해 알아봅니다.
KQL(Kusto Query Language)로 간단한 쿼리를 작성하여 데이터를 검색하고 인사이트를 얻으세요. take, project, where, count, sort 및 기타 연산자를 사용하는 방법을 알아봅니다.
데이터에서 인사이트를 얻는 데 도움이 되도록 Kusto 쿼리 언어로 고급 쿼리를 작성합니다. 집계 함수 count, dcount, countif, sum, min, max, avg, percentiles 등을 사용합니다. 차트에서 이러한 결과를 시각적으로 전달합니다.
Kusto 쿼리 언어로 고급 쿼리를 작성하고 여러 테이블의 데이터를 결합하여 심층적인 인사이트를 얻습니다. 테이블 수준 연산자 lookup, join, union, materialize 및 새 집계 함수 arg_min, arg_max 등을 사용하는 방법을 알아봅니다. 또한 차트에서 이러한 결과를 시각적으로 전달하는 방법을 알아봅니다.
Azure Data Explorer를 사용하여 데이터 세트의 스키마, 범위 및 완전성을 특성화합니다. 쿼리를 사용하여 데이터 추세를 시각화한 다음, 이러한 쿼리 및 결과를 다른 사용자와 공유합니다.
Azure Data Explorer 웹 UI의 쿼리에서 대시보드를 만듭니다. 새 타일을 추가합니다. 대시보드 매개 변수를 만들고 매개 변수에 대한 교차 필터를 만듭니다.