Visualizing（可视化）数据
贡献者 : 片刻，那伊抹微笑，ApacheCN，Apache中文网
为了可视化你的数据，在导航页点击 Visualize。
可视化工具可以是你通过多种方式来查看你的数据。例如 : 让我们使用最原始可视化，用饼图在样例的银行账户数据中，来观察账户余额。
一开始，在可视化列表中点击 Pie chart（饼图）。你就可以在已保存的搜索构建可视化或输入新的搜索条件。要输入新的搜索条件，你首先需要选择一个索引模式以指定你要搜索的索引。我们想要搜索账户数据，就可以选择 ba* 的索引模式。
默认搜索匹配所有的文档。最初，单个“slice（切片）” 包含整个饼图。
要在饼图中指定显示的内容，你需要使用一个 Elasticsearch 的 bucket aggregation。 一个 bucket aggregation（桶聚合） 会对你的搜索匹配条件的文档进行排序为不同的类别，也叫做 : buckets。 例如 : 账号数据包含每一个账号 balance （余额）。使用一个桶聚合，你就可以建立多个账户的余额范围，并找出多少个账户属于每个范围。
为每一个范围定义一个 bucket :
- 点击 Split Slices 的 bucket 类型。
- 在 Aggregation 列表中选择 Range（范围）。
- 在字段列表中选择 balance（余额）字段。
- 点击 4 次 Add Range（添加范围），使总的搜索范围为 6。
- 定义如下的范围 :
0 9991000 29993000 69997000 1499915000 3099931000 50000
- 6. 点击 应用更改
来更新图表。
现在你可以看到 1000个 账户有多少比例落入到每一个 balance（余额）范围。
让我们来看看数据的另一个维度 : 账户的持有人的 age（年龄）。通过添加其他的桶聚合， 你可以看到在每一个余额范围内账户持有人的年龄 :
- 在 buckets 列表下面，点击 Add sub-buckets。
- 在 buckets 类型列表内，点击 Split Slices。
- 在聚合列表内，选择 Terms。
- 在字段列表内，选择 age。
- 点击应用更改
现在你可以看到，账户持有人的年龄分解显示在环形的余额范围内。
要保存此图表以便以后使用，请单击保存并输入名称 Pie Example。
接下来，我们将看看莎士比亚数据集中的数据。让我们来看看这些剧本在讲话部分的数量上如何比较，并在条形图中显示信息 :
1. 单击 **New **并选择 **Vertical bar chart**（条形图）。2\. 选择 **shakes*** 索引模式。由于您尚未定义任何值区，因此您会看到一个大 **bar**，显示符合预设通配符查询的文件总数。3. 要显示沿 **y **轴每次播放的 **speaking parts**（口语部分）数，您需要配置 **Y **轴[度量聚合](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.2/search-aggregations.html)。度量聚合基于从搜索结果提取的值计算度量。要获取每次播放的讲话部分数，请选择 **Unique** **Count**聚合，然后从字段列表中选择 **speaker**。您还可以给轴一个自定义标签，说话部分。4. 要显示不同的播放长 **x **轴，选择 **X **轴桶类型，从聚合列表中选择 **Terms**，并从字段列表中选择 **play_name**。要按字母顺序列出，请选择 **Ascending**。您还可以给轴自定义标签，播放名称。5. 单击应用更改 以查看结果。
请注意，play names（演员名称）如何显示为整个短语，而不是分解成单个单词。这是我们在教程开始时做的 mapping（映射）的结果，在我们将 play_name 字段标记为 not analyzed（不分析）时。
悬停在每个条形图上，可显示每个演员的讲话部分的数量作为工具提示。要关闭工具提示并为可视化配置其他选项，请选择可视化生成器的 Options 标签。
现在你有一个最小的演员莎士比亚戏剧的列表，你可能也很好奇，看到这些戏剧中通过显示给定部分的最大数量的演讲，对个体演员最大的要求。
- 单击添加指标以添加 Y轴 聚合。
- 选择最大聚合并选择 speech_number 字段。
- 单击选项并将条形模式更改为分组。
- 单击应用更改 您的图表现在应该如下所示:
正如你所看到的，Love’s Labors Lost 与其他剧本相比具有异常高的最大语言数量，因此可能对演员的记忆提出更多的要求。
注意说话部分的数量 Y 轴是从零开始的，但条形开始部分为 18。为了使差异显着，将 Y 轴以更接近最小值的值开始，转到选项，然后选择将 Scale Y-Axis to data bounds（缩放 Y 轴到数据范围）。
使用名称 Bar Example 保存此图表。
接下来，我们将使用 板块地图 图表来显示我们的日志文件示例数据中的地理信息。
- 单击 New。
- 选择 Tile map。
- 选择 logstash-* 索引模式。
- 设置我们要浏览的事件的时间范围 :
- 单击 Kibana 工具栏中的时间选择器。
- 单击 Absolute。
将开始时间设置为 2015 年 5 月 18 日，结束时间设置为 2015 年 5 月 20 日。
设置好时间范围后，点击 Go 按钮，然后点击右下角的小向上箭头关闭时间选择器。
您会看到世界地图，因为我们还没有定义任何值区 :
要从日志文件映射地理坐标，请选择 Geo Coordinates 作为存储桶，然后单击应用更改 您的图表现在应该如下所示 :
您可以通过单击和拖动导航地图，使用
按钮进行缩放，或者点击 Fit Data Bounds 
按钮缩放到包括所有点的最低级别。您还可以通过单击 Latitude/Longitude Filter 
按钮并在地图上绘制边界框来包括或排除矩形区域。应用的过滤器显示在查询栏下方。悬停在过滤器上会显示控件以切换，固定，反转或删除过滤器。
使用名称 Map 示例保存此地图。 最后，创建一个 Markdown 小部件以显示额外的信息 :
- 单击 New。
- 选择 Markdown widget。
在字段中输入以下文本 :
# This is a tutorial dashboard!The Markdown widget uses **markdown** syntax.> Blockquotes in Markdown use the > character
单击应用更改
将在预览窗格中渲染 Markdown。
使用名称 Markdown Example 保存此可视化。
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