Kusto 照会言語を使用した Azure Data Explorer でのデータ分析

Azure Data Explorer に備わっているインジェスト、クエリ、視覚化、およびデータ管理の機能について説明します。これにより、業務へのデータ フローを理解できるようになります。 Azure Data Explorer が優れたデータ管理プラットフォームとなるデータ分析の種類を判断します。

Kusto クエリ言語 (KQL) の基本と、それを使用するさまざまな Microsoft 製品について説明します。

Kusto クエリ言語 (KQL) で簡単なクエリを作成し、データを調べて分析情報を得ることから始めましょう。 演算子 take、project、where、count、sort などの使用方法について説明します。

ご利用のデータから分析情報を容易に取得できるようにするために、Kusto 照会言語で高度なクエリを記述します。 集計関数 count、dcount、countif、sum、minmax、avgpercentiles などを使用します。 これらの結果をグラフで視覚的に伝えます。

複数のテーブルのデータを組み合わせることでより深い分析情報を得る高度なクエリを、Kusto 照会言語で記述します。 テーブル レベルの演算子 lookup、join、union、materialize と、新しい集計関数 arg_min および arg_max を使う方法について学習します。 また、これらの結果をグラフで視覚的に伝える方法も学習します。

Azure Data Explorer を使用して、データセットのスキーマ、範囲、および完全性を特性付けます。 クエリを使用してデータの傾向を視覚化し、これらのクエリと結果を他の人と共有します。

Azure Data Explorer Web UI でクエリからダッシュボードを作成します。 新しいタイルを追加します。 ダッシュボード パラメータと、パラメーターのクロスフィルターを作成します。