共用方式為


basket 外掛程式

basket 外掛程式會在資料中尋找頻繁的屬性模式,並傳回在該資料中傳遞頻率臨界值的模式。 模式代表在一或多個資料行中具有相同值的資料列子集。 basket 外掛程式是以最初針對購物籃分析資料採礦而開發的 Apriori 演算法為基礎。

語法

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

深入瞭解 語法慣例

參數

名稱 類型 必要 Description
閾值 long 範圍為 0.015 到 1 的 , double 會將數據列的最小比率設定為經常。 不會傳回比率更小的模式。 預設值為 0.05。 若要使用預設值,請輸入波浪圖: ~

範例: T | evaluate basket(0.02)
WeightColumn string 要用來根據指定權數來考慮輸入中每個數據列的數據行名稱。 必須是數值類型資料列的名稱,例如intlong、 。 real 根據預設,每個數據列的權數為1。 若要使用預設值,請輸入波浪圖: ~。 權數資料行的常見用法是考慮已內嵌至各資料列的資料取樣或分組/彙總。

範例: T | evaluate basket('~', sample_Count)
MaxDimensions int 設定每個 Basket 的不相關維度數目上限 (依預設會受到限制以最小化查詢執行階段)。 預設值為 5。 若要使用預設值,請輸入波浪圖: ~

範例: T | evaluate basket('~', '~', 3)
CustomWildcard string 在結果資料表中設定特定類型的萬用字元值,會指出目前的模式沒有這個資料行的限制。 預設值是 null 預設值為空字串的字串數據行除外。 如果預設值是資料中的可用值,則需使用不同的萬用字元值 (例如 *)。 若要使用預設值,請輸入波浪圖: ~

範例: T | evaluate basket('~', '~', '~', '*', int(-1), double(-1), long(0), datetime(1900-1-1))

注意

若要指定遵循選擇性參數的選擇性參數,請務必提供上述選擇性參數的值。 如需詳細資訊,請參閱 使用選擇性參數

傳回值

basket 外掛程式會傳回通過比率閾值的頻繁模式。 預設閾值為 0.05。

每個模式會以結果中的一個資料列表示。 第一個資料行是區段識別碼。 下兩個資料行是原始查詢中由模式所擷取的計數資料列百分比。 其餘的資料行和原始查詢相關,其使用資料行中的特定值或表示變數值的萬用字元值 (預設為 null)。

注意

演算法會使用取樣來判斷初始頻繁值。 因此,對於頻率接近臨界值模式的多個執行,結果可能會稍有不同。

範例

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

輸出

SegmentId Count 百分比 EventType Damage DamageCrops
0 4574 77.7 0
1 2278 38.7 Hail 0
2 5675 96.4 0
3 2371 40.3 Hail 0
4 1279 21.7 Thunderstorm Wind 0
5 2468 41.9 Hail
6 1310 22.3 YES
7 1291 21.9 Thunderstorm Wind

包含自訂萬用字元的範例

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

輸出

SegmentId Count 百分比 EventType Damage DamageCrops
0 4574 77.7 * * 0
1 2278 38.7 * Hail 0
2 5675 96.4 * * * 0
3 2371 40.3 * Hail * 0
4 1279 21.7 * Thunderstorm Wind * 0
5 2468 41.9 * Hail * -1
6 1310 22.3 * * YES -1
7 1291 21.9 * Thunderstorm Wind * -1