แสดงภาพผลการค้นหา

เครื่องมือวิเคราะห์และBusiness Intelligenceมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการช่วยให้คุณค้นพบข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล BigQuery BigQuery รองรับเครื่องมือการแสดงข้อมูลเป็นภาพหลายอย่างของ Google และบุคคลที่สาม ซึ่งคุณสามารถ ใช้เพื่อวิเคราะห์ผลลัพธ์ของการค้นหาในข้อมูลข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสถานที่ได้ ซึ่งรวมถึง

• แท็บการแสดงข้อมูลภาพของ BigQuery Studio
• สมุดบันทึก Colab
• Looker Studio
• Google Earth Engine
• BigQuery Geo Viz

ตัวอย่างด้านล่างอธิบายวิธีแสดงผลลัพธ์ใน

• แท็บการแสดงภาพของ BigQuery Studio ซึ่งเป็นโปรแกรมดูข้อมูลภูมิศาสตร์แบบผสานรวม
• สมุดบันทึก Colab ซึ่งเป็นบริการสมุดบันทึก Jupyter ที่โฮสต์ไว้
• Looker Studio ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ให้คุณสร้างและใช้การแสดงข้อมูลเป็นภาพ แดชบอร์ด และรายงาน
• BigQuery Geo Viz ซึ่งเป็นเครื่องมือแสดงภาพข้อมูลเชิงพื้นที่ใน BigQuery ที่ใช้ Google Maps API

ตัวอย่างแสดงภาพร้านอาหารที่รองรับเก้าอี้รถเข็น แต่คุณสามารถแสดงภาพคำค้นหาข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสถานที่และคำค้นหาข้อมูลแบรนด์ได้

ดูเอกสารประกอบของ BigQuery เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการแสดงข้อมูลเป็นภาพโดยใช้เครื่องมืออื่นๆ

ค้นหาข้อมูลเพื่อแสดงภาพ

ตัวอย่างการแสดงภาพด้านล่างใช้คำค้นหาต่อไปนี้เพื่อสร้างจำนวน ร้านอาหารที่อยู่ภายในรัศมี 3,000 เมตรจากเอ็มไพร์สเตตในนิวยอร์กซิตี้ ซึ่งมีทางเข้าที่รถเข็นเข้าถึงได้ การค้นหานี้จะแสดงตารางจำนวนร้านอาหารต่อจุดทางภูมิศาสตร์ โดยแต่ละจุดมีขนาด 0.005 องศา

เนื่องจากคุณไม่สามารถดำเนินการ GROUP BY กับจุด GEOGRAPHY ได้ การค้นหานี้จึงใช้ฟังก์ชัน ST_ASTEXT ของ BigQuery เพื่อแปลงแต่ละจุดเป็นตัวแทน STRING WKT ของจุด และเขียนค่านั้นลงในคอลัมน์ geo_txt จากนั้นจะดำเนินการ GROUP BY โดยใช้ 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
    `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
)

รูปภาพต่อไปนี้แสดงเอาต์พุตตัวอย่างสําหรับการค้นหานี้ ซึ่ง count มี จํานวนร้านอาหารสําหรับแต่ละจุด

แสดงข้อมูลเป็นภาพโดยใช้แท็บการแสดงภาพของ BigQuery Studio

รูปภาพต่อไปนี้แสดงข้อมูลนี้ใน BigQuery โดยใช้ แท็บการแสดงภาพ วงกลมสีเข้มกว่าแสดงถึงจำนวนร้านอาหารที่มากกว่าในสถานที่นั้น

แสดงข้อมูลเป็นภาพใน BigQuery Studio

1. เรียกใช้การค้นหาด้านบนในค้นหาข้อมูลเพื่อ แสดงภาพ
   1. ในผลลัพธ์ BigQuery ให้คลิกแท็บการแสดงข้อมูลด้วยภาพ
2. แผนที่จะเปิดขึ้นพร้อมวงกลมที่แสดงจุดที่ค้นหา

3. ในส่วนการกำหนดค่าการแสดงข้อมูลภาพ ให้ตั้งค่าคอลัมน์ข้อมูลเป็นจำนวน
   

   

4. วงกลมสีเข้มจะแสดงจุดที่มีร้านอาหารจำนวนมากกว่า

5. คุณจะอัปเดตการตั้งค่าอื่นๆ เพื่อเปลี่ยนรูปลักษณ์และความรู้สึกของ ภาพได้หากต้องการ

ไปที่เอกสารประกอบการแสดงข้อมูลด้วยภาพของ BigQuery เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเลือกการกำหนดค่า

แสดงข้อมูลด้วย Colab Notebook

การแสดงภาพในสมุดบันทึก Colab ช่วยให้คุณควบคุมและปรับแต่งได้มากกว่า BigQuery Studio และช่วยให้คุณอยู่ในสภาพแวดล้อมสมุดบันทึก Jupyter ได้

บทแนะนำเกี่ยวกับการแสดงข้อมูลการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ใน Colab มีให้ใน 3 รูปแบบดังนี้

• ในเอกสารประกอบของ Colab
• เป็นวิดีโอ YouTube
• ใน GitHub Notebook คุณสามารถโคลนและใช้ใน Colab สำหรับ Workspace หรือ Colab Enterprise ได้

บทแนะนำนี้มุ่งเน้นที่แผนภูมิ 4 ประเภทหลักโดยใช้ pydeck, deck.gl และ

• แผนภูมิกระจาย (โดยทั่วไปใช้สำหรับการสุ่มตัวอย่าง)
• GeoJSON (สำหรับการค้นพบ)
• โคโรเพลท (สำหรับความเข้ม)
• แผนที่ความหนาแน่น (สำหรับความหนาแน่น)

แสดงข้อมูลเป็นภาพโดยใช้ Looker Studio

รูปภาพต่อไปนี้แสดงข้อมูลนี้ที่แสดงใน Looker Studio เป็นแผนที่ความร้อน แผนที่ความร้อนแสดงความหนาแน่นจากต่ำ (สีเขียว) ไปสูง (สีแดง)

นำเข้าข้อมูลไปยัง Looker Studio

วิธีนำเข้าข้อมูลไปยัง Looker Studio

1. เรียกใช้การค้นหาด้านบนในค้นหาข้อมูลเพื่อแสดงภาพ

2. ในผลลัพธ์ BigQuery ให้คลิกเปิดใน -> Looker Studio ระบบจะนำเข้าผลลัพธ์ของคุณไปยัง Looker Studio โดยอัตโนมัติ

3. Looker Studio จะสร้างหน้ารายงานเริ่มต้นและเริ่มต้นด้วยชื่อ ตาราง และกราฟแท่งของผลลัพธ์

   

4. เลือกทุกอย่างในหน้าแล้วลบ

5. คลิกแทรก -> ฮีตแมปเพื่อเพิ่มฮีตแมปลงในรายงาน

6. ในส่วนประเภทแผนภูมิ -> การตั้งค่า ให้ลากรายการจากส่วนข้อมูลเพื่อกำหนดค่าฟิลด์ตามที่แสดงด้านล่าง

   

7. ฮีตแมปจะปรากฏดังที่แสดงด้านบน คุณเลือกประเภทแผนภูมิ -> รูปแบบเพื่อกำหนดค่าลักษณะที่ปรากฏของแผนที่เพิ่มเติมได้ (ไม่บังคับ)

แสดงข้อมูลเป็นภาพโดยใช้ BigQuery Geo Viz

รูปภาพต่อไปนี้แสดงข้อมูลนี้ที่แสดงใน BigQuery Geo Viz เป็นแผนที่แบบเติม แผนที่แบบเติมแสดงความหนาแน่นของร้านอาหารตามเซลล์จุด โดยจุดที่ใหญ่ขึ้นจะสอดคล้องกับความหนาแน่นที่สูงขึ้น

นำเข้าข้อมูลไปยัง BigQuery Geo Viz

วิธีนำเข้าข้อมูลไปยัง BigQuery Geo Viz

1. เรียกใช้การค้นหาด้านบนในค้นหาข้อมูลเพื่อแสดงภาพ

2. ในผลลัพธ์ BigQuery ให้คลิกเปิดใน -> GeoViz

3. จอแสดงผลจะเปิดขึ้นที่ขั้นตอนคำค้นหา

4. เลือกปุ่มเรียกใช้เพื่อเรียกใช้การค้นหา แผนที่จะแสดง จุดบนแผนที่โดยอัตโนมัติ

5. เลือกข้อมูลเพื่อดูข้อมูล

6. ในส่วนข้อมูล ให้คลิกปุ่มเพิ่มสไตล์

7. เลือก circleRadius แล้วใช้แถบเลื่อนเพื่อเปิดใช้การจัดรูปแบบอิงตามข้อมูล

8. ตั้งค่าฟิลด์ที่เหลือดังที่แสดงด้านล่าง

   

9. คลิกใช้รูปแบบเพื่อใช้รูปแบบกับแผนที่