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funnel_sequence_completion-Plug-In

Gilt für: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer

Berechnet einen Trichter abgeschlossener Sequenzschritte, während verschiedene Zeiträume verglichen werden. Das Plug-In wird mit dem evaluate Operator aufgerufen.

Syntax

T| evaluatefunnel_sequence_completion(IdColumn TimelineColumn,,,BinSize,StateColumn,Sequence,MaxSequenceStepWindows)

Erfahren Sie mehr über Syntaxkonventionen.

Parameter

Name Type Erforderlich Beschreibung
T string ✔️ Der Tabellarische Eingabeausdruck.
IdColum string ✔️ Der Spaltenverweis, der die ID darstellt. Die Spalte muss in T vorhanden sein.
TimelineColumn string ✔️ Der Spaltenverweis, der die Zeitachse darstellt. Die Spalte muss in T vorhanden sein.
Starten Datetime, Timespan oder long ✔️ Der Analyseanfangszeitraum.
ENDE Datetime, Timespan oder long ✔️ Der Endzeitraum der Analyse.
BinSize Datetime, Timespan oder long ✔️ Die Größe des Analysefensters. Jedes Fenster wird separat analysiert.
StateColumn string ✔️ Der Spaltenverweis, der den Zustand darstellt. Die Spalte muss in T vorhanden sein.
Sequence dynamic ✔️ Ein Array mit den Sequenzwerten, die nachschlagen.StateColumn
MaxSequenceStepPeriods dynamic ✔️ Ein Array mit den Werten des maximal zulässigen Zeitbereichs zwischen den ersten und letzten sequenziellen Schritten in der Sequenz. Jeder Punkt im Array generiert ein Trichteranalyseergebnis.

Gibt zurück

Gibt eine einzelne Tabelle zurück, die zum Erstellen eines Trichterdiagramms für die analysierte Sequenz nützlich ist:

  • TimelineColumn: Das analysierte Zeitfenster (Bin), jeder Container im Analysezeitrahmen (Anfang bis Ende) generiert eine Trichteranalyse separat.
  • StateColumn: der Zustand der Sequenz.
  • Period: Der maximal zulässige Zeitraum für das Ausführen von Schritten in der Trichtersequenz, gemessen vom ersten Schritt in der Sequenz. Jeder Wert in MaxSequenceStepPeriods generiert eine Trichteranalyse mit einem separaten Punkt.
  • dcount: Unterschiedliche Anzahl von IdColumn Zeitfenstern, die vom ersten Sequenzzustand zum Wert von StateColumn.

Beispiele

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie das funnel_sequence_completion Plug-In verwenden, um Sturmereignisse zu analysieren. Die Abfrage überprüft den Vervollständigungstrichter der Sequenz: Hail ->>TornadoThunderstorm Wind in "gesamter" Zeit von 1hour, 4hours, 1day.

Abfrage ausführen

let _start = datetime(2007-01-01);
let _end =  datetime(2008-01-01);
let _windowSize = 365d;
let _sequence = dynamic(['Hail', 'Tornado', 'Thunderstorm Wind']);
let _periods = dynamic([1h, 4h, 1d]);
StormEvents
| evaluate funnel_sequence_completion(EpisodeId, StartTime, _start, _end, _windowSize, EventType, _sequence, _periods)

Output

StartTime EventType Period dcount
2007-01-01 00:00:00.0000000 Hagel 01:00:00 2877
2007-01-01 00:00:00.0000000 Tornado 01:00:00 208
2007-01-01 00:00:00.0000000 Sturm 01:00:00 87
2007-01-01 00:00:00.0000000 Hagel 04:00:00 2877
2007-01-01 00:00:00.0000000 Tornado 04:00:00 231
2007-01-01 00:00:00.0000000 Sturm 04:00:00 141
2007-01-01 00:00:00.0000000 Hagel 1.00:00:00 2877
2007-01-01 00:00:00.0000000 Tornado 1.00:00:00 244
2007-01-01 00:00:00.0000000 Sturm 1.00:00:00 155

Grundlegendes zu den Ergebnissen:
Das Ergebnis sind drei Trichter (für Zeiträume: Eine Stunde, 4 Stunden und ein Tag). Für jeden Trichterschritt werden eine Reihe von unterschiedlichen Anzahlen angezeigt. Sie können sehen, dass mehr Zeit angegeben wird, um die gesamte Abfolge von Hail ->Tornado ->Thunderstorm Wind abzuschließen, der höhere dcount Wert wird abgerufen. Mit anderen Worten, es gab mehr Vorkommen der Sequenz, die den Trichterschritt erreicht.

Zugehöriger Inhalt

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