소개

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KQL(Kusto Query Language)을 사용하여 데이터를 검색하고 패턴을 살펴볼 수 있으며, 변칙과 이상값을 식별하고, 통계 모델을 만들 수 있습니다. Kusto 쿼리는 데이터를 처리하고 결과를 반환하기 위한 읽기 전용 요청입니다. KQL은 여러 방법으로 데이터를 분석하는 다양한 함수들을 제공합니다. 이전 모듈에서는 가장 일반적인 테이블 형식 연산자를 사용하여 데이터 탐색 및 필터링을 시작하는 방법을 알아보았습니다. 이 모듈에서는 Kusto 쿼리 언어(KQL)를 사용하여 데이터를 집계하고, 복잡한 쿼리를 구성하며, 결과를 시각적으로 표시하여 이 데이터 세트에서 유의미한 인사이트를 얻는 방법을 알아봅니다.

예제 시나리오

기상 데이터에 대한 열정을 가진 한 데이터 분석가가 있습니다. 이 분석가는 미국에서 발생하는 폭풍의 종류와 위치에 관한 질문에 대답할 수 있는 데이터 세트를 조작하고 통합하기 위해 KQL을 사용하려고 합니다. 특히 다양한 위치에서 여러 유형의 폭풍에 따른 영향을 비교하려고 합니다.

이 모듈에서 수행할 작업

KQL(Kusto Query Language)로 쿼리를 작성하면 샘플 데이터 세트에서 데이터를 탐색하고 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 문서에서 배울 내용은 다음과 같습니다.

• 집계 함수를 사용하여 데이터 그룹화
• count(), dcount(), countif() 함수를 사용하여 이벤트 개수 계산
• sum(), avg(), min(), max() 및 percentiles() 함수를 사용하여 데이터 요약
• render 연산자를 사용하여 데이터 시각화
• let 문을 사용하여 변수 소개

주요 목표는 무엇인가요?

이 세션이 끝나면 Kusto 쿼리 언어(KQL)로 고급 쿼리를 작성하고 결과를 시각적으로 렌더링하여 데이터에서 인사이트를 얻을 수 있습니다.