设计品牌网站公司,网站制作公司哪里好,防城港门面做网站的,做网站信息这些聚合功能可以根据它们的作用和应用场景分为几大类#xff0c;以下是分类后的结果#xff1a;
1.基础聚合#xff08;Basic Aggregations#xff09;
• Terms#xff08;字段聚合#xff09;
根据字段值对数据进行分组并统计。
例子#xff1a;按产品类别统计销…这些聚合功能可以根据它们的作用和应用场景分为几大类以下是分类后的结果
1.基础聚合Basic Aggregations
• Terms字段聚合
根据字段值对数据进行分组并统计。
例子按产品类别统计销售数量。
• Histogram直方图
将数值数据分桶并统计每个桶内的数据数量。
例子按年龄区间统计用户数量。
• Date histogram日期直方图
按固定时间间隔对日期数据进行分桶并统计。
例子按月统计用户注册数量。
• Range范围聚合
根据数值范围对数据进行分桶并统计。
例子按价格区间统计商品数量。
• Missing缺失值
统计缺失字段的数据。
例子统计用户未填写地址的数量。
• Global全局聚合
对整个数据集进行全局统计。
例子计算总销售额。
2.时间序列聚合Time Series Aggregations
• Date histogram日期直方图
按固定时间间隔对日期数据进行分桶并统计。
例子按月统计用户注册数量。
• Auto-interval date histogram自动间隔日期直方图
根据数据的时间分布自动划分时间间隔并生成直方图。
例子分析网站访问日志自动按小时或天生成访问量直方图。
• Time series时间序列
按时间顺序对数据进行聚合和分析常用于趋势分析和预测。
例子分析股票价格的时间序列变化。
3.地理聚合Geospatial Aggregations
• Geo-distance地理距离
根据地理坐标计算距离。
例子计算用户与最近的门店之间的距离。
• Geohash gridGeohash网格
使用Geohash算法将地理区域划分为网格并统计网格内的数据。
例子统计不同地区的用户分布。
• Geohex gridGeohex网格
使用Geohex算法划分地理区域并统计数据。
例子分析城市中不同区域的交通流量。
• Geotile grid地理瓦片网格
使用地理瓦片技术划分区域并统计数据。
例子分析全球范围内的气象数据分布。
4.文本和分类聚合Text and Categorization Aggregations
• Categorize text文本分类
将文本数据归类到预定义的类别中。
例子将新闻文章分类为体育、财经、娱乐等。
• Significant terms显著项聚合
找出数据中显著的项通常用于文本分析识别重要或异常的关键词。
例子分析用户评论找出显著的负面或正面词汇。
• Significant text显著文本聚合
找出文本数据中显著的文本片段通常用于情感分析或异常检测。
例子分析产品评论找出显著的负面或正面评论片段。
5.采样和过滤聚合Sampling and Filtering Aggregations
• Filter过滤器
根据条件过滤数据。
例子过滤出价格大于100元的商品。
• Filters多过滤器
使用多个过滤条件对数据进行分类。
例子根据价格和品牌分类商品。
• Sampler采样器
从数据集中抽取样本进行聚合用于减少计算量提高性能。
例子从大量日志数据中抽取10%的样本进行分析。
• Random sampler随机采样器
从数据集中随机抽取样本。
例子从大量用户中随机抽取100个用户。
• Diversified sampler多样化采样器
从数据集中随机抽取多样化样本。
例子从大量商品中随机抽取不同类别的样本。
6.嵌套和复杂结构聚合Nested and Complex Structure Aggregations
• Children子聚合
在嵌套文档结构中对子文档进行聚合操作。
例子在电商数据中对订单中的商品明细进行聚合。
• Parent父聚合
在嵌套文档结构中对父文档进行聚合操作。
例子统计每个订单的总金额。
• Reverse nested反向嵌套聚合
在嵌套文档结构中从子文档聚合到父文档。
例子统计每个商品所属订单的数量。
• Nested嵌套聚合
在嵌套文档结构中进行聚合操作。
例子在多级评论结构中统计评论数量。
• Composite复合聚合
结合多个聚合条件生成更复杂的聚合结果。
例子按地区和产品类别统计销售额。
7.统计和分析聚合Statistical and Analytical Aggregations
• Frequent item sets频繁项集
找出数据中频繁出现的项集。
例子在购物篮中找出频繁购买的商品组合。
• Rare terms稀有项聚合
找出数据中出现频率较低的项。
例子找出罕见的用户行为。
• Variable width histogram可变宽度直方图
根据数据分布动态调整直方图的桶宽度适合处理数据分布不均匀的情况。
例子分析用户收入分布动态调整桶宽度以更好地展示数据。
• Subtleties of bucketing range fields范围字段分桶的微妙之处
在对范围字段进行分桶时需要注意的细节例如如何处理边界值、如何选择合适的桶宽度等。
例子在按价格区间分桶时需要考虑是否包含边界值。
8.网络和IP聚合Network and IP Aggregations
• IP prefixIP前缀
根据IP地址的前缀进行聚合。
例子按IP段统计访问来源。
• IP rangeIP范围
统计特定IP范围内的数据。
例子统计来自某个IP段的流量。
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通过这样的分类可以更清晰地理解每种聚合功能的用途和适用场景便于在实际数据分析中选择合适的工具。
按照聚合功能是否涉及单个桶Single Bucket或多个桶Multi-Bucket进行分类可以将这些聚合功能分为两大类。单桶聚合主要用于对整个数据集或特定子集进行全局统计而多桶聚合则用于将数据划分到多个桶中进行分组统计。 1.单桶聚合Single Bucket Aggregations 单桶聚合通常用于对整个数据集或特定子集进行全局统计不涉及将数据划分到多个桶中。 1.1 Global全局聚合
• 作用对整个数据集进行全局统计不考虑数据的分组或分桶。
• 例子计算总销售额。
• 响应返回整个数据集的总销售额。 1.2 Missing缺失值聚合
• 作用统计缺失字段的数据。
• 例子统计用户未填写地址的数量。
• 响应返回缺失地址的用户数量。 1.3 Filter过滤器聚合
• 作用根据条件过滤数据后进行统计。
• 例子过滤出价格大于100元的商品数量。
• 响应返回符合条件的商品数量。 1.4 Sampler采样器聚合
• 作用从数据集中抽取样本进行聚合。
• 例子从大量日志数据中抽取10%的样本进行分析。
• 响应返回抽取样本的聚合结果。 1.5 Reverse Nested反向嵌套聚合
• 作用在嵌套文档结构中从子文档聚合到父文档。
• 例子统计每个商品所属订单的数量。
• 响应返回每个商品所属订单的总数。 2.多桶聚合Multi-Bucket Aggregations 多桶聚合用于将数据划分到多个桶中进行分组统计每个桶代表一个特定的分组条件。 2.1 Terms字段聚合
• 作用根据字段值对数据进行分组并统计。
• 例子按产品类别统计销售数量。
• 响应返回每个产品类别的销售数量例如“电子产品100件服装200件”。 2.2 Histogram直方图
• 作用将数值数据分桶并统计每个桶内的数据数量。
• 例子按年龄区间统计用户数量。
• 响应显示每个年龄区间的用户数量。 2.3 Date Histogram日期直方图
• 作用按固定时间间隔对日期数据进行分桶并统计。
• 例子按月统计用户注册数量。
• 响应显示每月注册用户数的变化趋势。 2.4 Range范围聚合
• 作用根据数值范围对数据进行分桶并统计。
• 例子按价格区间统计商品数量。
• 响应显示每个价格区间的商品数量。 2.5 Date Range日期范围聚合
• 作用统计特定日期范围内的数据。
• 例子统计2024年1月1日至2024年12月31日内的订单数量。
• 响应返回该日期范围内的订单总数。 2.6 Geo-Distance地理距离聚合
• 作用根据地理坐标计算距离并分桶。
• 例子计算用户与最近的门店之间的距离。
• 响应返回距离最近的门店及其距离。 2.7 Geohash GridGeohash网格聚合
• 作用使用Geohash算法将地理区域划分为网格并统计网格内的数据。
• 例子统计不同地区的用户分布。
• 响应显示每个网格内的用户数量。 2.8 Geohex GridGeohex网格聚合
• 作用使用Geohex算法划分地理区域并统计数据。
• 例子分析城市中不同区域的交通流量。
• 响应显示每个区域的流量分布。 2.9 Geotile Grid地理瓦片网格聚合
• 作用使用地理瓦片技术划分区域并统计数据。
• 例子分析全球范围内的气象数据分布。
• 响应显示每个瓦片区域的气象数据。 2.10 IP RangeIP范围聚合
• 作用统计特定IP范围内的数据。
• 例子统计来自某个IP段的流量。
• 响应返回该IP范围内的流量数据。 2.11 Multi Terms多字段聚合
• 作用根据多个字段进行分组并统计。
• 例子按国家和城市统计用户数量。
• 响应显示每个国家和城市的用户数量。 2.12 Composite复合聚合
• 作用结合多个聚合条件生成更复杂的聚合结果。
• 例子按地区和产品类别统计销售额。
• 响应显示每个地区不同产品的销售额。 2.13 Significant Terms显著项聚合
• 作用找出数据中显著的项通常用于文本分析。
• 例子分析用户评论找出显著的负面或正面词汇。
• 响应返回显著的关键词及其重要性评分。 2.14 Significant Text显著文本聚合
• 作用找出文本数据中显著的文本片段。
• 例子分析产品评论找出显著的负面或正面评论片段。
• 响应返回显著的文本片段及其重要性评分。 2.15 Variable Width Histogram可变宽度直方图
• 作用根据数据分布动态调整直方图的桶宽度。
• 例子分析用户收入分布动态调整桶宽度以更好地展示数据。
• 响应显示更合理的收入分布直方图。 2.16 Time Series时间序列聚合
• 作用按时间顺序对数据进行聚合和分析。
• 例子分析股票价格的时间序列变化。
• 响应返回股票价格随时间的变化趋势。 2.17 Auto-Interval Date Histogram自动间隔日期直方图
• 作用根据数据的时间分布自动划分时间间隔并生成直方图。
• 例子分析网站访问日志自动按小时或天生成访问量直方图。
• 响应显示每天的访问量峰值和低谷。 2.18 Frequent Item Sets频繁项集聚合
• 作用找出数据中频繁出现的项集。
• 例子在购物篮中找出频繁购买的商品组合。
• 响应发现“牛奶面包”是常见的购买组合。 2.19 Rare Terms稀有项聚合
• 作用找出数据中出现频率较低的项。
• 例子找出罕见的用户行为。
• 响应返回出现次数较少的行为类型。 2.20 Diversified Sampler多样化采样器
• 作用从数据集中随机抽取多样化样本。
• 例子从大量商品中随机抽取不同类别的样本。
• 响应返回包含不同类别商品的样本集合。 2.21 Random Sampler随机采样器
• 作用从数据集中随机抽取样本。
• 例子从大量用户中随机抽取100个用户。
• 响应返回随机抽取的用户样本。 2.22 Nested嵌套聚合
• 作用在嵌套文档结构中进行聚合操作。
• 例子在多级评论结构中统计评论数量。
• 响应返回每个顶级评论下的子评论数量。 2.23 Children子聚合
• 作用在嵌套文档结构中对子文档进行聚合操作。
• 例子在电商数据中对订单中的商品明细进行聚合。
• 响应统计某个订单中不同商品的数量。 2.24 Parent父聚合
• 作用在嵌套文档结构中对父文档进行聚合操作。
• 例子统计每个订单的总金额。
• 响应返回每个订单的金额总和。 2.25 Categorize Text文本分类聚合
• 作用将文本数据归类到预定义的类别中。
• 例子将新闻文章分类为体育、财经、娱乐等。
• 响应文本“NBA总决赛”被分类到“体育”类别。 ---
总结
• 单桶聚合主要用于全局统计不涉及分组适合对整个数据集或特定子集进行简单统计。
• 多桶聚合用于将数据划分到多个桶中进行分组统计适合对数据进行更细粒度的分析例如按时间、数值范围或类别进行分组。
