Visualize dans Kibana, comment faire une visualisation

Kibana est un outil qui traite des données volumineuses, pour permettre d’en faire des représentations graphiques. Après la phase de chargement de nos fichiers, nous allons utiliser 3 outils (inclus dans Kibana) pour pouvoir jouer avec nos données : Discover, Visualize et Dashboard.

Si vous souhaitez voir en temps réel les différents points que nous allons aborder, je vous propose de suivre nos tutos YouTube, pour vous aussi, utiliser la fonction Drop to Kibana disponible dans offres.

Regardons maintenant plus en détails la fonction Visualize de Kibana.

Après avoir suivi les étapes pour créer un index de votre fichier dans Kibana et, grâce à notre dernier article, vu la section Discover avec vos données. Nous allons maintenant découvrir et utiliser la fonction Visualize de Kibana.

Onglet Visualize- Octave.io

Sur l’onglet, nous avons :

  1. une barre de recherche pour retrouver plus facilement vos visualisations par leur noms.
  2. un + qui nous permettra de créer une nouvelle visualisation.
  3. La liste de vos visualisations, où il est possible de cliquer pour la modifier.

Créer une visualisation avec Kibana

Pour créer une nouvelle visualisation, on appuie sur le +, une nouvelle pop-up apparaît. Elle va permettre de choisir la visualisation que l’on souhaite.

Choisir le type de visualisation:

Graphique de base:
Line, Area and Bar charts: Compare des séries sur un axe X et Y.
Heat maps: Représentation graphique de données qui fait correspondre à l’intensité d’une grandeur variable une gamme de tons ou un nuancier de couleurs sur une zone.
Pie chart: Affiche un diagramme circulaire en mode « camenbert »

Data:
Data table: Affiche les données brutes issues de votre index .
Metric: Affiche u valeur correspondant au champs sélectionné.
Goal et Gauge: Affiche une jauge.

Maps:
Coordinate map: Associe les résultats d’agrégations avec des localisations géographiques.
Region map: Map avec des formes de couleurs qui correspondent aux metrics choisis.

Séries Temporelles:
Timelion: Calcule et combine des données provenant de plusieurs séries chronologiques.
Time Series Visual Builder: Visualise des données de séries chronologiques à l’aide d’agrégations.

Autres:
Controls: Les contrôles offrent la possibilité d’ajouter des entrées interactives aux visualizations Kibana.
Markdown widget: Afficher des informations ou des instructions libres (type bloc-notes).
Tag cloud: Affiche des mots comme un nuage dans lequel la taille du mot correspond à son importance.
Vega graph: Prise en charge des graphiques définis par l’utilisateur, des sources de données externes, des images et de l’interactivité définie par l’utilisateur.

Quelques exemples de visualisations:

Le tag cloud:

Créer une visualisation

Kibana demandera à choisir avec quel index pattern vous souhaitez travailler.

Ensuite, nous allons pouvoir configurer le tag cloud afin de faire apparaitre les données de l’on souhaite, via la colonne à gauche.

La « metrics » va nous permettre de définir l’importance du mot. Par défaut, il sera affiché « count » ce qui correspond au nombre de fois où le mot va apparaît dans vos données.

 

Metrics tag cloud

En cliquant sur « Tag Size » puis « aggregation, », on va pouvoir choisir d’autres metrics comme la moyenne d’un champ (average); le maximum et le minimum (max/min), la médiane (median), la somme (sum) et autre.

 

Buckets tag cloud

Ensuite, il va falloir choisir les « buckets », ce qui va nous permettre de filtrer quels mots vous souhaitez faire apparaitre dans notre tag cloud. Pour faire cela, on clique sur « tags » en dessous de Buckets.

 

Dans Field, choisissez le champ que vous souhaitez faire apparaître.
Dans size, vous pouvez changer le nombre de champs que vous souhaitez faire apparaître.

 

Après avoir mis toutes les informations dans l’onglet « data », il vous faudra appuyer sur le bouton Play afin de mettre à jour notre tag cloud.

 

Gif tag cloud

 

Les options d’affichages:

 

Options pie chart

Il est possible de changer l’affichage de la visualisation en allant dans l’onglet « Options ». Dans le Cloud Tag, il est possible de changer l’échelle de texte (text scale), l’orientation (orientations) ou encore la taille de la police (font size).

N’oubliez pas d’appuyer sur le bouton bleu Play pour mettre à jour vos modifications.

 

Pie:

Comme pour le Tag Cloud, il nous faut créer une nouvelle visualisation, choisir « Pie » puis sélectionner l’index avec lequel vous voulez travailler.

Vous y retrouverez une interface similaire à celle du tag cloud, avec des « Metrics » et des « Buckets« .

Pour constituer notre diagramme et créer nos parts, il nous faut le couper. En allant dans Buckets, on sélectionne « Split Slices » afin de pouvoir choisir notre aggregation et nos labels.

Donut chart

Dans les options d’affichage, il est possible de changer le donut, qui est l’affichage par défaut, en diagramme plein. Pour cela, dans l’onglet « Options », il faut décocher la checkbox « donut ».

Pie chart

Avec ces mêmes options, vous pouvez choisir, l’emplacement de la légende (legend position), activer ou désactiver la bulle qui s’affiche quand vous passez la souris sur le diagramme (Show Tooltip). Vous pouvez également modifier les paramètres des labels, en faisant apparaître les informations relatives aux quartiers ou encore afficher les valeurs.

Il est également possible de changer la couleur des quartiers du diagramme en cliquant sur la légende. Il vous suffira juste de choisir la couleur que vous souhaitez.

 

Graphique « horizontal bar »

On paramètre d’abord l’axe Y, dans les metrics. Pour cela, vous devrez aller dans « Y-axis Count », où, comme pour les exemples précédents, vosu devrez choisir une aggregation, qui peut être une moyenne, un maximum, un minimum, une somme ou aggregation à un bucket (la moyenne, le minimum ou le maximum). Pour l’instant, je choisis une moyenne (average).

Choix des champs Metrics

Un nouveau champ apparaît, le « Field ». Il va nous permettre de choisir le champ que l’on souhaite utiliser pour la visualisation. Dans notre exemple, ce sera des number, et plus précisément le nombre de cas par semaines. (df_cases_weekly)

Choix des champs metrics

Passons ensuite aux buckets, qui vont nous permettre de paramétrer l’axe X. Après avoir cliqué sur X-axis, il va falloir, comme pour les autres visualisations, choisir une aggregation. Dans cet exemple, nous avons la la possibilité de choisir entre des plages de dates, des filtres ou encore des termes. Ici, nous choisirons un « terms ». Comme précédemment, un nouveau champs apparaît, « Field », qui va nous permettre de sélectionner la catégorie de données que l’on souhaite utiliser pour notre visualisation. Ici, je vais choisir un classement par continent (df_continentExp.keyword).

Choix des champs Buckets

 

Buckets options  Visualize dans kibana

Vous pouvez choisir un affichage graphique des résultats en ordre croissant ou décroissant (1), gérer le nombre de lignes affichées (2).
2 autres checkbox sont visible en dessous (3), elles permettent, d’afficher les autres données dans une catégorie unique « autres », mais également d’afficher les valeurs manquantes.

Après avoir entré nos paramètres, nous pouvons cliquer sur le bouton « Play » bleu afin de mettre à jour notre graphique.

exemple visu  Visualize dans kibana
Personnalisation graphique:

Il est possible de changer le visuel du graphique en allant dans les 2 onglets de paramètre de la visualisation. 
Dans Metrics & Axes, vous pourrez changer le type de graphique en ligne ou en « aire ».

Metrics & Axes demo Visualize dans kibana

Pour l’axe X, toujours dans Metrics & Axes, on peut cacher l’axe (en décochant la ligne « show »). On peut également changer la position de l’axe sur le graphique en le mettant en haut, bas ou sur les côtés.

Metrics & Axes demo Visualize dans kibana

L’onglet « Panel Setting » vous permet de changer l’emplacement de la légende (Haut, bas, à gauche ou à droite. Il permet également de retirer ou d’activer la bulle qui apparait lorsque l’on passe la souris sur l’une des barres du graphique (show tooltip) ainsi que de ranger les Buckets par sommes (Order Buclets by sum).
Dans la partie Grid, il est possible d’afficher les lignes de l’axe X ou de faire apparaître des lignes pour chaque palier.

Panel Setting demo - Octave.io Visualize dans kibana

Comme pour chaque visualisation, il est possible de changer la couleur des barres, en cliquant sur la légende.

 

Utilisation de JSON

Utilisation de JSON dans Kibana - Octave.io Visualize dans kibana

Dans les visualisations, vous avez la possibilité d’ajouter une section JSON pour personnaliser votre visualisation en vous permettant de spécifier des paramètres d’agrégation supplémentaires associés à votre graphique.

 

Enregistrer une visualisation:

Lorsque notre visualisation ressemble à ce que l’on souhaite, et pour pouvoir la retrouver plus facilement, il nous faut l’enregistrer. Dans Visualize, un bandeau se trouve au-dessus de la section de recherches, filtres et timeline. 

En cliquant sur Save, vosu pourrez donner un nom à notre visualisation. Choisir un nom distinctif permettra de mieux la retrouver parmi toutes les autres visualisations que vous aurez créé.

Enregistrer une visualisation - Octave.io Visualize dans kibana

 

Vous avez maintenant les clefs pour utiliser Visualize dans Kibana

Si vous souhaitez en savoir plus sur Kibana je vous invite à lire nos articles précédents et nous suivre sur LinkedInFacebook et Twitter pour connaître toute notre actualité.

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