Memvisualisasikan hasil kueri

Alat analisis dan business intelligence sangat penting untuk membantu Anda menemukan insight dari data BigQuery. BigQuery mendukung beberapa alat visualisasi data Google dan pihak ketiga yang dapat Anda gunakan untuk menganalisis hasil kueri Anda pada data Insight Tempat, termasuk:

• Looker Studio
• BigQuery Geo Viz
• Notebook Colab
• Google Earth Engine

Contoh di bawah ini menjelaskan cara memvisualisasikan hasil Anda di:

• Looker Studio, platform yang memungkinkan Anda membuat dan menggunakan visualisasi data, dasbor, dan laporan.
• BigQuery Geo Viz, alat visualisasi data geospasial di BigQuery menggunakan Google Maps API.

Lihat dokumentasi BigQuery untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara memvisualisasikan data menggunakan alat lain.

Mengkueri data untuk memvisualisasikan

Contoh visualisasi di bawah menggunakan kueri berikut untuk menghasilkan jumlah restoran di New York City dengan pintu masuk yang dapat diakses kursi roda. Kueri ini menampilkan tabel jumlah restoran per titik geografis dengan ukuran setiap titik adalah 0,005 derajat.

Karena Anda tidak dapat melakukan operasi GROUP BY pada titik GEOGRAPHY, kueri ini menggunakan fungsi ST_ASTEXT BigQuery untuk mengonversi setiap titik menjadi representasi WKT STRING titik, dan menulis nilai tersebut ke kolom geo_txt. Kemudian, GROUP BY akan dilakukan menggunakan 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
)

Gambar berikut menunjukkan contoh output untuk kueri ini di mana count berisi jumlah restoran untuk setiap titik:

Memvisualisasikan data menggunakan Looker Studio

Gambar berikut menunjukkan data ini yang ditampilkan di Looker Studio sebagai peta panas. Peta panas menunjukkan kepadatan dari rendah (hijau) hingga tinggi (merah).

Mengimpor data ke Looker Studio

Untuk mengimpor data Anda ke Looker Studio:

1. Jalankan kueri di atas di Kueri data untuk memvisualisasikan.

2. Di hasil BigQuery, klik Open in -> Looker Studio. Hasil Anda akan otomatis diimpor ke Looker Studio.

3. Looker Studio membuat halaman laporan default dan menginisialisasinya dengan judul, tabel, dan grafik batang dari hasilnya.

   

4. Pilih semua yang ada di halaman, lalu hapus.

5. Klik Sisipkan -> Peta panas untuk menambahkan peta panas ke laporan Anda.

6. Di bagian Jenis diagram -> Penyiapan, konfigurasikan kolom seperti yang ditunjukkan di bawah ini:

   

7. Peta panas akan muncul seperti di atas. Anda dapat memilih Jenis diagram -> Gaya untuk mengonfigurasi lebih lanjut tampilan peta.

Memvisualisasikan data menggunakan BigQuery Geo Viz

Gambar berikut menunjukkan data ini ditampilkan di BigQuery Geo Viz sebagai peta yang diisi. Peta yang diisi menunjukkan kepadatan restoran menurut sel titik, dengan titik yang lebih besar sesuai dengan kepadatan yang lebih tinggi.

Mengimpor data Anda ke BigQuery Geo Viz

Untuk mengimpor data Anda ke BigQuery Geo Viz:

1. Jalankan kueri di atas di Kueri data untuk memvisualisasikan.

2. Di hasil BigQuery, klik Open in -> GeoViz.

3. Tampilan akan terbuka ke langkah Query.

4. Pilih tombol Run untuk menjalankan kueri. Peta akan otomatis menampilkan titik-titik di peta.

5. Pilih Data untuk melihat data.

6. Di bagian Data, klik tombol Tambahkan gaya.

7. Pilih fillColor, lalu gunakan penggeser untuk mengaktifkan gaya Data-driven.

8. Tetapkan kolom lainnya seperti yang ditunjukkan di bawah:

   

9. Klik Terapkan Gaya untuk menerapkan gaya ke peta.