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plug-in funnel_sequence_completion

S’applique à : ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer

Calcule un entonnoir d’étapes de séquence terminées lors de la comparaison de différentes périodes. Le plug-in est appelé avec l’opérateur evaluate .

Syntaxe

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

En savoir plus sur les conventions de syntaxe.

Paramètres

Nom Type Requise Description
T string ✔️ Expression tabulaire d’entrée.
IdColum string ✔️ Référence de colonne représentant l’ID. La colonne doit être présente dans T.
TimelineColumn string ✔️ Référence de colonne représentant la chronologie. La colonne doit être présente dans T.
Démarrer datetime, timespan ou long ✔️ Période de début de l’analyse.
End datetime, timespan ou long ✔️ Période de fin d’analyse.
BinSize datetime, timespan ou long ✔️ Taille de la fenêtre d’analyse. Chaque fenêtre est analysée séparément.
StateColumn string ✔️ Référence de colonne représentant l’état. La colonne doit être présente dans T.
Séquence dynamic ✔️ Tableau avec les valeurs de séquence recherchées dans StateColumn.
MaxSequenceStepPeriods dynamic ✔️ Tableau avec les valeurs de l’intervalle de temps maximal autorisé entre les premières et les dernières étapes séquentielles de la séquence. Chaque période du tableau génère un résultat d’analyse en entonnoir.

Retours

Retourne une table unique utile pour construire un diagramme d’entonnoir pour la séquence analysée :

  • TimelineColumn: la fenêtre de temps analysée (bin), chaque compartiment dans la période d’analyse (début à fin) génère une analyse en entonnoir séparément.
  • StateColumn: état de la séquence.
  • Period: période maximale autorisée pour effectuer les étapes de la séquence d’entonnoir mesurée à partir de la première étape de la séquence. Chaque valeur dans MaxSequenceStepPeriods génère une analyse d’entonnoir avec une période distincte.
  • dcount: nombre distinct de IdColumn la fenêtre de temps qui a passé de l’état de première séquence à la valeur de StateColumn.

Exemples

Les exemples suivants montrent comment utiliser le funnel_sequence_completion plug-in pour analyser les événements storm. La requête vérifie l’entonnoir d’achèvement de la séquence : Hail>>TornadoThunderstorm Wind - dans le temps « global » de 1hour, 4hours, 1 jour.

Exécuter la requête

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)

Sortie

StartTime EventType Period dcount
2007-01-01 00:00:00.0000000 Grêle 01:00:00 2877
2007-01-01 00:00:00.0000000 Tornade 01:00:00 208
2007-01-01 00:00:00.0000000 Vent d’orage 01:00:00 87
2007-01-01 00:00:00.0000000 Grêle 04:00:00 2877
2007-01-01 00:00:00.0000000 Tornade 04:00:00 231
2007-01-01 00:00:00.0000000 Vent d’orage 04:00:00 141
2007-01-01 00:00:00.0000000 Grêle 1.00:00:00 2877
2007-01-01 00:00:00.0000000 Tornade 1.00:00:00 244
2007-01-01 00:00:00.0000000 Vent d’orage 1.00:00:00 155

Présentation des résultats :
Le résultat est trois entonnoirs (pour les périodes : une heure, 4 heures et un jour). Pour chaque étape d’entonnoir, un certain nombre de nombres distincts sont affichés. Vous pouvez voir que plus de temps est donné pour terminer toute la séquence de Hail ->Tornado ->Thunderstorm Wind, la valeur la plus élevée dcount est obtenue. En d’autres termes, il y avait plus d’occurrences de la séquence atteignant l’étape d’entonnoir.

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