#### Q9. Calculer la proportion de personnes dont le solde est strictement inférieur à 1000
#### Q9. Calculer la proportion de personnes dont le solde est strictement inférieur à 1000
(pas sur pour cette question)
(pas sur pour cette question)
Vous allez importer le fichier **account.json** dans kibana. Vous suivez les étape suivantes.
Vous cherchez **Integrations** dans le cosole et puis **Upload a file**.
Vous ajoutez le fichier **account.json**.
Une fois vous avez finit l'importer, vous cliquez sur le boutton **import** en bas à gauche. Vous donnez un nom au champs **index name**. Attention, vous utilizerez ce nom pour le tp suivant.
#### Q1. Grouper par l'âge de 20 à 30 ans, l'âge de 30 à 40 ans et l'âge plus de 40 ans et calculer l'âge moyenne
**Note** On utilise **ranges** aggregation pour grouper par l'âge
#### Q2. Grouper par l'âge de 20 à 30 ans, l'âge de 30 à 40 ans et l'âge plus de 40 ans et calculer le salaire moyenne pour chaque groupe
#### Q3. Grouper la ville et le sexe et calculer le salaire moyenne pour chaque groupe.
#### Q4. Filter les villes Rennes et Paris, grouper par la ville et le sexe, calculer le salaire moyenne pour chaque groupe.
## Partie 2 : Elasticsearch Client sur Python
## Partie 2 : Elasticsearch Client sur Python
Pour cette partie là, on exploitera comment intéragir avec Elasticsearch sur Python. Vous pouvez utiliser IDE comme vous voulez.
Pour cette partie là, on exploitera comment intéragir avec Elasticsearch sur Python. Vous pouvez utiliser IDE comme vous voulez.
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@@ -296,23 +317,4 @@ La table finale appelé "tweets" est créé en mergent les 2 tables précédente
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@@ -296,23 +317,4 @@ La table finale appelé "tweets" est créé en mergent les 2 tables précédente
#### Q4. Injection les données dans Elasticsearch
#### Q4. Injection les données dans Elasticsearch
## Partie 3 : Agrégation de données et visualisation dans Kibana
## Partie 3 : Agrégation de données et visualisation dans Kibana
Dans cette partie, vous allez d'abord importer le fichier account.json dans kibana. Vous suivez les étape suivante.
\ No newline at end of file
Vous cherchez **Integrations** dans le cosole et puis **Upload a file**.
Vous ajouter le fichier **account.json**.
Une fois vous avez finit l'importer, vous cliquez sur le boutton **import** en bas à gauche. Vous donnez un nom au champs **index name**. Attention, vous utilizerez ce nom pour le tp suivant.
#### Q1. Grouper par l'âge de 20 à 30 ans, l'âge de 30 à 40 ans et l'âge plus de 40 ans et calculer l'âge moyenne
**Note** On utilise **ranges** aggregation pour grouper par l'âge
#### Q2. Grouper par l'âge de 20 à 30 ans, l'âge de 30 à 40 ans et l'âge plus de 40 ans et calculer le salaire moyenne pour chaque groupe
#### Q3. Grouper par l'âge et le sexe et calculer le salaire moyenne pour chaque groupe.
#### Q4. Grouper par ville et calculer le salaire moyenne et l'âge moyenne pour chaque groupe.
