由于业务需要，我调查了一个开源搜索引擎，名为ElasticSearch，可以从文本、日志等数据中进行快速和准确的搜索。结合Kibana，我们可以创建一个客户端应用程序，可以将数据可视化和分析。由于Kibana是收费的（虽然有免费试用），我在寻找免费的替代品时发现了一个名为Metabase的服务。因此，我打算使用Python、ElasticSearch和Metabase设计一个工具，可以进行数据探索、分析和可视化。

・关于Kibana
https://www.elastic.co/zh/kibana/

简要说明

使用ElasticSearch对数据进行索引，使用Python查询和提取数据，将提取的数据转换为Pandas的DataFrame，然后将数据导出到Metabase进行可视化。

设计

Elasticsearch的安装步骤

将Elasticsearch安装到本地环境上。

将数据输入到Elasticsearch。

使用Python编写一个脚本，从CSV文件中读取数据并将其保存到Elasticsearch中。使用Python库elasticsearch-py来将数据输入到Elasticsearch中。

Metabase的安装设置

将Metabase安装到本地环境。
通过Metabase的设置界面进行配置，以连接到Elasticsearch。

用Metabase实现数据可视化

我們將登錄到Metabase，並使用從Elasticsearch匯入的數據來創建圖表和儀表板。

Python和Metabase的协作

可以使用Python调用Metabase的API并自动化数据获取和仪表盘创建.
通过使用Python库metabase-api，可以轻松调用Metabase的API.

希望这对对数据分析感兴趣的工程师、数据科学家和商业人士有所帮助。接下来我会开始实际编写代码。

填补

可以方便地从Kaggle、e-Stat等开放数据网站下载数据作为输入。

・e-Stat
https://www.e-stat.go.jp/
・电子统计
https://www.e-stat.go.jp/