接續前一篇直立柱狀圖，我們接著看看如何製作圓餅圖、度量圖及標籤雲。
圓餅圖(Pie)
在 Visualize 選擇 Pie 建立圓餅圖，接著選擇索引或過濾條件，使用 logstash*當作製作視覺圖像的範例，這時會看到一個圓形的圖(或甜甜圈圖)。
Buckets 類型有兩個選項：Split Slices跟Split Chart兩種，以下分別說明這兩個圖的差異。
先選擇 [Split Slices] 出現 Aggregation 選擇 [Terms]，Field選擇 [machie.os.keyword]，可以看到範例中使用各種不同作業系統的比例。
按下 [Option] ，有幾個選項，[Donut] 是否打勾，表示是否呈現全滿的圓形圖或甜甜圈圖。
[Legend Position] 選擇 [Right]表示圖例放在右邊，可選擇上下及左邊。如果在 [Show Labels]選項打勾，則會出現百分比的標籤。
回到 [Data]的頁簽，按下 [Add sub-buckets]，選擇 [Split Slices]，出現 Aggregation 選擇 [Terms]，Field選擇 [geo.src.keyword]，表示要上圖的作業系統再細分來源地理位置，按下 [Apply Changes]。
上圖可以看出不同來源國家使用不同作業系統的比例。還可以對不同的欄位做二維度的分析，如果要再進一步分析第三維度，只要再繼續增加 [sub-buckets]就可以了。
Split Chart 是將 sub-buckets 的圖形各別呈現，也就是選擇 Size 來決定有幾個圖。
選擇 [Split Chart] 出現 Aggregation 選擇 [Terms]，Field選擇 [machie.os.keyword]，按下 [Add sub-buckets]，選擇 [Split Slices]，出現 Aggregation 選擇 [Terms]，Field選擇 geo.src.keyword，這兩個步驟跟前面提到的一樣，只是呈現的圖形不同。
度量圖(Metric)
在 Visualize 選擇 Metric 建立度量圖，接著選擇索引或過濾條件，使用 logstash*當作製作視覺圖像的範例，這時會看到一個加總的數字。
再設定 Buckets 的 Split Group值，按下[Split Group]後會出現 Aggregation的選項，選擇 Terms，按下 Terms後，Field 選擇 [machine.os.keyword]，就會依照這個欄位進行類別的統計，每一個類別出現一個Count加總數字。以本例而言，會出現五種作業系統各自的加總數。
標籤雲(Tag Cloud)
標籤雲依照特定欄位統計的數量，數量越大的，字體越大，如以下範例：
選擇 bank* 索引後，再設定 Buckets 的 Tags值，按下 Tags後會出現 Aggregation的選項，只能選 Terms，按下 Terms後，Field 選擇 [city.keyword]，就會依照這個欄位進行統計，出現統計的城市數量越多的，字體越大。
可以修改 Size 的值，預設為 5，僅出現排名前5大的 city名稱，可改成其他數量，以上圖為例，改成10，則會出現前 10大的城市名稱。
[參考資料]
https://www.elastic.co/guide/en/kibana/6.2/pie-chart.html
https://www.elastic.co/guide/en/kibana/6.2/metric-chart.html
https://www.elastic.co/guide/en/kibana/6.2/tagcloud-chart.html
[修訂紀錄]
2018.05.10 初版
圓餅圖(Pie)
在 Visualize 選擇 Pie 建立圓餅圖，接著選擇索引或過濾條件，使用 logstash*當作製作視覺圖像的範例，這時會看到一個圓形的圖(或甜甜圈圖)。
Buckets 類型有兩個選項：Split Slices跟Split Chart兩種，以下分別說明這兩個圖的差異。
先選擇 [Split Slices] 出現 Aggregation 選擇 [Terms]，Field選擇 [machie.os.keyword]，可以看到範例中使用各種不同作業系統的比例。
按下 [Option] ，有幾個選項，[Donut] 是否打勾，表示是否呈現全滿的圓形圖或甜甜圈圖。
[Legend Position] 選擇 [Right]表示圖例放在右邊，可選擇上下及左邊。如果在 [Show Labels]選項打勾，則會出現百分比的標籤。
回到 [Data]的頁簽，按下 [Add sub-buckets]，選擇 [Split Slices]，出現 Aggregation 選擇 [Terms]，Field選擇 [geo.src.keyword]，表示要上圖的作業系統再細分來源地理位置，按下 [Apply Changes]。
上圖可以看出不同來源國家使用不同作業系統的比例。還可以對不同的欄位做二維度的分析，如果要再進一步分析第三維度，只要再繼續增加 [sub-buckets]就可以了。
Split Chart 是將 sub-buckets 的圖形各別呈現，也就是選擇 Size 來決定有幾個圖。
選擇 [Split Chart] 出現 Aggregation 選擇 [Terms]，Field選擇 [machie.os.keyword]，按下 [Add sub-buckets]，選擇 [Split Slices]，出現 Aggregation 選擇 [Terms]，Field選擇 geo.src.keyword，這兩個步驟跟前面提到的一樣，只是呈現的圖形不同。
度量圖(Metric)
在 Visualize 選擇 Metric 建立度量圖，接著選擇索引或過濾條件，使用 logstash*當作製作視覺圖像的範例，這時會看到一個加總的數字。
再設定 Buckets 的 Split Group值，按下[Split Group]後會出現 Aggregation的選項，選擇 Terms，按下 Terms後，Field 選擇 [machine.os.keyword]，就會依照這個欄位進行類別的統計，每一個類別出現一個Count加總數字。以本例而言，會出現五種作業系統各自的加總數。
標籤雲依照特定欄位統計的數量，數量越大的，字體越大，如以下範例：
選擇 bank* 索引後，再設定 Buckets 的 Tags值，按下 Tags後會出現 Aggregation的選項，只能選 Terms，按下 Terms後，Field 選擇 [city.keyword]，就會依照這個欄位進行統計，出現統計的城市數量越多的，字體越大。
可以修改 Size 的值，預設為 5，僅出現排名前5大的 city名稱，可改成其他數量，以上圖為例，改成10，則會出現前 10大的城市名稱。
[參考資料]
https://www.elastic.co/guide/en/kibana/6.2/pie-chart.html
https://www.elastic.co/guide/en/kibana/6.2/metric-chart.html
https://www.elastic.co/guide/en/kibana/6.2/tagcloud-chart.html
2018.05.10 初版
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