خلاصه‌سازی و تجمیع داده‌ با زبان کوئری Kusto (KQL)

آنچه یاد خواهید گرفت:

متخصصان داده در محیط‌های آژور که با مجموعه داده‌های دارای مقیاس بزرگ کار می‌کنند، اغلب در استخراج بینش‌های معنادار از داده‌ خام دچار مشکل می‌شوند. بدون تکنیک‌های مناسب تجمیع، تحلیل هزاران یا میلیون‌ها رکورد تبدیل به کاری سنگین و ناکارآمد می‌شود که فرصت‌های تصمیم‌گیری داده محور را از دست می‌دهد.

در این دوره «خلاصه‌سازی و تجمیع داده‌ با زبان کوئری Kusto (KQL)» شما توانایی تبدیل داده‌ خام به بینش‌های عملی برای کسب‌وکار را با استفاده از توابع تجمیع قدرتمند به دست خواهید آورد.

در ابتدا عملیات‌های اساسی تجمیع مانند شمارش، مجموع، میانگین، حداقل و حداکثر، همراه با عملگر ضروری summarize را بررسی خواهید کرد.

سپس، یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از project و extend و let متریک‌های مشتق‌ شده را محاسبه و فرمت‌بندی کنید، چگونه فیلدها را برای وضوح تغییر نام بدهید و چگونه با استفاده از گرد کردن یا محاسبه درصد، نتایج واضح و آماده ارائه را بدست آورید.

در نهایت، آموزش می‌بینید چگونه خلاصه‌های Top‑N و مبتنی بر زمان را بسازید، تجمیع‌های شرطی را اعمال کرده و متریک‌ها را در میان گروه‌های مختلف مقایسه کنید تا به پرسش‌های عملی کسب‌وکار پاسخ دهید.

هنگامی که دوره را به پایان رساندید، مهارت‌ها و دانش لازم برای تجمیع و خلاصه‌سازی KQL را در اختیار دارید تا بتوانید به طور موثر مجموعه‌ داده‌های بزرگ را تحلیل کرده و بینش‌های معناداری را در محیط‌های Azure Data Explorer ارائه دهید.