Hình dung kết quả truy vấn

Các công cụ phân tích và dữ liệu doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc giúp bạn khám phá thông tin chi tiết từ dữ liệu BigQuery. BigQuery hỗ trợ một số công cụ trực quan hoá dữ liệu của Google và bên thứ ba mà bạn có thể dùng để phân tích kết quả truy vấn về dữ liệu Thông tin chi tiết về địa điểm, bao gồm:

• Looker Studio
• BigQuery Geo Viz
• Sổ tay Colab
• Google Earth Engine

Ví dụ bên dưới mô tả cách trực quan hoá kết quả của bạn trong:

• Looker Studio là một nền tảng cho phép bạn tạo và sử dụng các hình ảnh trực quan, trang tổng quan và báo cáo về dữ liệu.
• BigQuery Geo Viz là một công cụ trực quan hoá dữ liệu không gian địa lý trong BigQuery bằng cách sử dụng Google Maps API.

Hãy xem tài liệu về BigQuery để biết thêm thông tin về cách trực quan hoá dữ liệu bằng các công cụ khác.

Truy vấn dữ liệu để trực quan hoá

Các ví dụ về hình ảnh hoá bên dưới sử dụng truy vấn sau để tạo số lượng nhà hàng ở Thành phố New York có lối vào dành cho xe lăn. Truy vấn này trả về một bảng số lượng nhà hàng theo điểm địa lý, trong đó kích thước của mỗi điểm là 0,005 độ.

Vì bạn không thể thực hiện thao tác GROUP BY trên điểm GEOGRAPHY, nên truy vấn này sử dụng hàm ST_ASTEXT của BigQuery để chuyển đổi từng điểm thành giá trị đại diện STRING WKT của điểm và ghi giá trị đó vào cột geo_txt. Sau đó, nó thực hiện GROUP BY bằng cách sử dụng geo_txt.

SELECT
  geo_txt, -- STRING WKT geometry value.
  ST_GEOGFROMTEXT(geo_txt) AS geo, -- Convert STRING to GEOGRAPHY value.
  count
FROM (
  -- Create STRING WKT representation of each GEOGRAPHY point to
  -- GROUP BY the STRING value.
  SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
    ST_ASTEXT(ST_SNAPTOGRID(point, 0.005)) AS geo_txt,
    COUNT(*) AS count
  FROM
    `places_insights___us___sample.places_sample`
  WHERE
    'restaurant' IN UNNEST(types)
    AND wheelchair_accessible_entrance = true
  GROUP BY
    geo_txt
)

Hình ảnh sau đây cho thấy một ví dụ về kết quả của truy vấn này, trong đó count chứa số lượng nhà hàng cho mỗi điểm:

Trực quan hoá dữ liệu bằng Looker Studio

Những hình ảnh sau đây cho thấy dữ liệu này được hiển thị trong Looker Studio dưới dạng bản đồ nhiệt. Bản đồ nhiệt cho thấy mật độ từ thấp (màu xanh lục) đến cao (màu đỏ).

Nhập dữ liệu vào Looker Studio

Cách nhập dữ liệu vào Looker Studio:

1. Chạy truy vấn ở trên trong Truy vấn dữ liệu để trực quan hoá.

2. Trong kết quả BigQuery, hãy nhấp vào Mở trong -> Looker Studio. Kết quả của bạn sẽ tự động được nhập vào Looker Studio.

3. Looker Studio tạo một trang báo cáo mặc định và khởi chạy trang đó bằng tiêu đề, bảng và biểu đồ thanh về kết quả.

   

4. Chọn mọi nội dung trên trang rồi xoá.

5. Nhấp vào Chèn -> Bản đồ nhiệt để thêm bản đồ nhiệt vào báo cáo.

6. Trong mục Loại biểu đồ -> Thiết lập, hãy định cấu hình các trường như minh hoạ dưới đây:

   

7. Bản đồ nhiệt sẽ xuất hiện như trên. Bạn có thể chọn Loại biểu đồ -> Kiểu (không bắt buộc) để định cấu hình thêm giao diện của bản đồ.

Trực quan hoá dữ liệu bằng BigQuery Geo Viz

Các hình ảnh sau đây cho thấy dữ liệu này xuất hiện trong BigQuery Geo Viz dưới dạng bản đồ được tô màu. Bản đồ được tô màu cho thấy mật độ nhà hàng theo ô điểm, trong đó điểm càng lớn thì mật độ càng cao.

Nhập dữ liệu vào BigQuery Geo Viz

Cách nhập dữ liệu vào BigQuery Geo Viz:

1. Chạy truy vấn ở trên trong Truy vấn dữ liệu để trực quan hoá.

2. Trong kết quả BigQuery, hãy nhấp vào Mở trong -> GeoViz.

3. Màn hình sẽ mở ra ở bước Truy vấn.

4. Chọn nút Chạy để chạy truy vấn. Bản đồ sẽ tự động hiển thị các điểm trên bản đồ.

5. Chọn Dữ liệu để xem dữ liệu.

6. Trong phần Dữ liệu, hãy nhấp vào nút Thêm kiểu.

7. Chọn fillColor rồi dùng thanh trượt để bật tính năng tạo kiểu Dựa trên dữ liệu.

8. Đặt các trường còn lại như minh hoạ dưới đây:

   

9. Nhấp vào Áp dụng kiểu để áp dụng các kiểu cho bản đồ.