Analiza danych w usłudze Azure Data Explorer za pomocą język zapytań Kusto
W ramach tej ścieżki szkoleniowej uczniowie dowiedzą się, jak analizować dane w usłudze Azure Data Explorer przy użyciu język zapytań Kusto.
Wymagania wstępne
Należy spełnić następujące wymagania wstępne:
- Konto Microsoft, tożsamość użytkownika Microsoft Entra w celu utworzenia bezpłatnego klastra lub konta platformy Azure
- Znajomość struktur baz danych, takich jak tabele, kolumny i wiersze
Kod osiągnięć
Czy chcesz zażądać kodu osiągnięcia?
Moduły w ramach tej ścieżki szkoleniowej
Dowiedz się, jak opisać funkcje pozyskiwania, wykonywania zapytań, wizualizacji i zarządzania danymi zapewniane przez usługę Azure Data Explorer, aby ułatwić zrozumienie danych przepływanych do firmy. Określ typy analizy danych, dla których usługa Azure Data Explorer jest dobrą platformą do zarządzania danymi.
Poznaj podstawy język zapytań Kusto (KQL) i różne produkty firmy Microsoft, które go używają.
Zacznij od pisania prostych zapytań w język zapytań Kusto (KQL), aby eksplorować i uzyskiwać szczegółowe informacje na podstawie danych. Dowiedz się, jak używać operatorów take, , project, wherecount, sorti innych.
Pisanie zaawansowanych zapytań w język zapytań Kusto w celu uzyskania szczegółowych informacji na podstawie danych. Użyj funkcji countagregacji , , summincountifmaxdcount, avg, percentilesi innych. Wizualnie przekaż te wyniki na wykresach.
Pisanie zaawansowanych zapytań w język zapytań Kusto w celu uzyskania szczegółowych informacji dzięki połączeniu danych z kilku tabel. Dowiedz się, jak używać operatorów lookupna poziomie tabeli , join, unioni , oraz materializenowych funkcji arg_min agregacji i arg_max. Dowiedz się również, jak wizualnie komunikować te wyniki na wykresach.
Scharakteryzowanie schematu, zakresu i kompletności zestawu danych przy użyciu usługi Azure Data Explorer. Użyj zapytań, aby wizualizować trendy danych, a następnie udostępniać te zapytania i wyniki innym osobom.
Tworzenie pulpitu nawigacyjnego na podstawie zapytania w internetowym interfejsie użytkownika usługi Azure Data Explorer. Dodaj nowe kafelki. Utwórz parametry pulpitu nawigacyjnego i filtry krzyżowe dla parametrów.