直观呈现查询结果

分析和商业智能工具对于帮助您发现 BigQuery 数据洞见至关重要。BigQuery 支持多种 Google 和第三方数据可视化工具，您可以使用这些工具分析对地点数据分析数据执行查询的结果，包括：

  • BigQuery Studio 的“可视化”标签页
  • Colab 笔记本
  • Looker Studio
  • Google Earth Engine
  • BigQuery Geo Viz

以下示例介绍了如何在以下工具中直观呈现结果：

  • BigQuery Studio 的“可视化”标签页，这是一个集成的地理位置数据查看器。
  • Colab 笔记本，一项托管式 Jupyter 笔记本服务。
  • Looker Studio，一个可让您构建和使用数据可视化、信息中心和报告的平台。
  • BigQuery Geo Viz，一种使用 Google 地图 API 的 BigQuery 地理空间数据可视化工具。

这些示例展示了轮椅无障碍餐厅的可视化图表，但您可以将任何地点数据分析查询和品牌数据查询可视化。

如需详细了解如何使用其他工具直观呈现数据，请参阅 BigQuery 文档。

查询要直观呈现的数据

以下可视化图表示例使用以下查询来生成纽约市帝国大厦 3,000 米范围内设有轮椅无障碍入口的餐厅数量。此查询会返回一个表格，其中包含每个地理点的餐馆数量，每个点的大小为 0.005 度。

由于您无法对 GEOGRAPHY 点执行 GROUP BY 操作，因此此查询使用 BigQuery ST_ASTEXT 函数将每个点转换为该点的 STRING WKT 表示法，并将该值写入 geo_txt 列。然后，它会使用 geo_txt 执行 GROUP BY。

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
    `PROJECT_NAME.places_insights___us.places`
  WHERE
    'restaurant' IN UNNEST(types)
    AND wheelchair_accessible_entrance = true
    AND ST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), point, 3000)
  GROUP BY
    geo_txt
)

下图显示了此查询的示例输出，其中 count 包含每个点的餐厅数量：

纽约市设有轮椅通道的餐厅的查询结果。

使用 BigQuery Studio 的“可视化”标签页直观呈现数据

下图显示了使用可视化图表标签页在 BigQuery 中显示的数据。圆圈颜色越深，表示该位置的餐厅越集中。

BigQuery Studio 中的密度图

在 BigQuery Studio 中直观呈现数据

  1. 在查询要直观呈现的数据中运行上述查询。
    1. 在 BigQuery 结果中，点击可视化图表标签页。
  2. 系统会打开一个地图，其中包含代表所查询地点的圆圈。

  3. 在可视化图表配置下，将数据列设置为计数。

    将数据列设置为“计数”

  4. 圆圈颜色越深，表示该点的餐馆数量越多。

  5. 您可以选择更新其他设置，以更改可视化图表的外观和风格。

如需详细了解配置选项，请参阅 BiqQuery 可视化文档。

使用 Colab 笔记本直观呈现数据

与 BigQuery Studio 相比，Colab 笔记本中的可视化功能可为您提供更多控制和更高级的功能，并让您留在 Jupyter 笔记本环境中。

关于在 Colab 中直观呈现地理空间分析数据的教程有三种格式：

本教程重点介绍使用 pydeck、deck.gl 和

  • 散点图（通常用于采样）。
  • GeoJSON（用于发现）。
  • 分级统计图（用于表示强度）。
  • 热图（用于密度）。

利用 Looker Studio 直观呈现数据

下图显示了在 Looker Studio 中以热图形式显示的数据。热图显示了从低（绿色）到高（红色）的密度。

查询结果以填充地图和热图的形式显示。

将数据导入 Looker Studio

如需将数据导入 Looker Studio，请执行以下操作：

  1. 在查询要直观呈现的数据中运行上述查询。

  2. 在 BigQuery 结果中，依次点击打开方式 -> Looker Studio。您的结果会自动导入 Looker Studio。

  3. Looker Studio 会创建一个默认报告页面，并使用结果的标题、表格和条形图对其进行初始化。

    Looker Studio 中的默认报告。

  4. 选择页面上的所有内容并将其删除。

  5. 依次点击插入 -> 热图，向报告中添加热图。

  6. 在图表类型 -> 设置下，从数据部分拖动项目以配置字段，如下所示：

    Looker Studio 中的热图设置。

  7. 热图如上所示。您可以选择图表类型 -> 样式，进一步配置地图的外观。

使用 BigQuery Geo Viz 直观呈现数据

下图显示了在 BigQuery Geo Viz 中以填充地图形式显示的数据。填充地图按点单元显示餐馆密度，其中点越大，密度越高。

在 Geo Viz 中以填充地图形式显示的查询结果。

将数据导入 BigQuery Geo Viz

如需将数据导入 BigQuery Geo Viz，请执行以下操作：

  1. 在查询要直观呈现的数据中运行上述查询。

  2. 在 BigQuery 结果中，依次点击打开方式 -> GeoViz。

  3. 显示屏会打开到查询步骤。

  4. 选择运行按钮以运行查询。地图会自动显示地图上的点。

  5. 选择数据以查看数据。

  6. 在数据部分，点击添加样式按钮。

  7. 选择 circleRadius，然后使用滑块启用以数据为依据的样式。

  8. 按如下所示设置其余字段：

    Geo Viz 中的填充地图设置。

  9. 点击应用样式，将样式应用到地图。