Kibana에서 무엇을 하시겠습니까?

Kibana에서 무엇을 할 수 있습니까? 주문의 분석과 로그는 다양한 기사가 있으므로 여기에서는 Funnel h tps : // 넉넉 ㄱ ゔ ぃ 세. 코m/
데이터베이스를 사용하여 분석해 봅니다.

Kibana 설치 정보

Kibana와 Elasticsearch의 버전을 맞추지 않으면 Kibana가 시작되지 않으므로주의.
yum으로 설치하는 경우, 설치하는 시기가 달라 Kibana의 버전이 오르고 있었을 경우에 조금 귀찮다.
라고 할까, 깨닫지 않기 때문에 원인 불명이 되어 버린다.

Funnel 데이터베이스에는 무엇이 있습니까? ?

브랜드명, 상품 설명, 클래스, 가격이 들어 있기 때문에 그것을 분석해 보겠습니다.

준비

htps : // 코 m / 모코 나나 r / ms / d2d0f914086c094b0bfc
이 기사대로 데이터를 입력합니다.

데이터의 성질입니다만, 브랜드의 신착을 딱 맞추어 온 느낌이므로 어떠한 편향이 있습니다.
ZOZO, SHOPLIST는 패션에 대해 잘 모르는 시기에 넣었습니다.
(지금도 잘 모르겠습니다)

분석 결과

우선 전체

(왠지 중앙값은 order 할 수 없네요··)

TOP이 제일 많고, WEGO가 제일 상품수가 많다는 것을 알 수 있습니다.

가격대는 10000엔 이하가 빡빡합니다.

브랜드 당 가격 평균은 WEGO가 저렴합니다. ONWARD는 높습니다.

180,000엔은 뭐야! !

상품수가 높은 fifth로 분석

전체와 비교하면 bag, skirt가 상위에 옵니다.

가격대는 9000엔 이하입니다.

전체에 대해 특정 키워드로 검색.

캐시미어에서 검색 (캐시미어는 포함되지 않습니다. 캐시미어와 동의어를 정의하는 것이 좋았습니다 )

ONWARD가 역시 높다

Ailand sophila도 지지 않습니다

Ailand sophila가 신경이 쓰이기 때문에 캐시미어에서 Ailand sophila로 검색하여 무슨 상품인지 알아내기

이러므로

Funnel h tps : // 넉넉 ㄱ ゔ ぃ 세. 코m/
에서 검색
h tps : // 넉넉 ㄱ ゔ ぃ 세. 이 m/p레ぢc와 r. HTML? 음 rch xt = % 3 % 82 % A B % 3 % 82 % B7 % 3 % 83 % 9F % 3 % 83 % A 4 % 3 % 80 % 80 A d + 소 pぁ＆こんにちは d＝て×つぇあrch



캐시미어 코트 높은~ !

감상

상품 분석이 가능하기 때문에 뭐야? 라고 생각합니다만.
브랜드마다 성격의 차이를 알거나 비슷한 브랜드를 찾는데 도움이 될 것 같습니다.
수주와 달리 공개하고 있는 데이터를 기초로 분석 걸 수 있으므로 이것은 이것으로・・・
상품 문장과 상품 화상의 위치 관계를 바탕으로, 「벌기」에 관한 데이터를 꺼낼 수 없는가··