Kibana는 Elasticsearch 데이터를 시각화하고 대시보드를 만드는 강력한 도구입니다. 이번에는 파이썬을 이용하여 Kibana에서 생성된 면역 모델 데이터를 분석하고 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. Elasticsearch 데이터 가져오기

먼저, Elasticsearch에서 면역 모델 데이터를 가져와야 합니다. 파이썬 Elasticsearch 클라이언트를 사용하여 인덱스에서 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 이를 위해 다음과 같이 필요한 패키지를 설치합니다.

pip install elasticsearch

그런 다음, Elasticsearch 클라이언트를 초기화하고 데이터를 쿼리하여 가져옵니다.

from elasticsearch import Elasticsearch

# Elasticsearch 클라이언트 초기화
es = Elasticsearch()

# 면역 모델 데이터 쿼리
result = es.search(index='immunemodel', body={ 'query': { 'match_all': {} } })

# 결과 확인
print(result)

2. 데이터 분석

데이터를 가져왔으면, 이제 데이터를 분석하고 시각화할 차례입니다. Pandas와 Matplotlib와 같은 인기있는 데이터 분석 및 시각화 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 다음과 같이 필요한 패키지를 설치합니다.

pip install pandas matplotlib

데이터를 DataFrame으로 변환하여 분석 및 시각화에 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 면역 모델의 연령대별 발생 건수를 시각화하고 싶다면 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Elasticsearch에서 가져온 데이터를 DataFrame으로 변환
df = pd.DataFrame(result['hits']['hits'])

# 연령대별 발생 건수 계산
age_counts = df['age'].value_counts()

# 막대 그래프로 시각화
plt.bar(age_counts.index, age_counts.values)

# 그래프 제목 및 축 레이블 설정
plt.title('Age Distribution')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Count')

# 그래프 출력
plt.show()

결론

이제 파이썬을 이용하여 Kibana에서 생성된 면역 모델 데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 알게 되었습니다. Elasticsearch 데이터를 가져오고, Pandas와 Matplotlib을 사용하여 데이터를 분석 및 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 면역 모델 데이터의 특성을 더 잘 이해하고 의사결정에 활용할 수 있습니다.

#데이터분석 #시각화