Sorgu sonuçlarını görselleştirme

BigQuery verilerinizdeki analizleri keşfetmenize yardımcı olmak için analiz ve iş zekası araçları çok önemlidir. BigQuery, aşağıdakiler de dahil olmak üzere Yer İşletmeleri Analizleri verileriyle ilgili sorgularınızın sonuçlarını analiz etmek için kullanabileceğiniz çeşitli Google ve üçüncü taraf veri görselleştirme araçlarını destekler:

• BigQuery Studio'nun Görselleştirme sekmesi
• Colab not defterleri
• Looker Studio
• Google Earth Engine
• BigQuery Geo Viz

Aşağıdaki örnekte sonuçlarınızı nasıl görselleştireceğiniz açıklanmaktadır:

• Entegre bir coğrafi veri görüntüleyici olan BigQuery Studio'nun görselleştirme sekmesi.
• Colab not defterleri, barındırılan bir Jupyter Notebook hizmetidir.
• Looker Studio, veri görselleştirmeleri, kontrol panelleri ve raporlar oluşturup kullanmanıza olanak tanıyan bir platformdur.
• Google Haritalar API'lerini kullanan BigQuery'deki bir coğrafi veri görselleştirme aracı olan BigQuery Geo Viz.

Verilerinizi diğer araçları kullanarak görselleştirme hakkında daha fazla bilgi için BigQuery belgelerine bakın.

Görselleştirmek için veri sorgulama

Aşağıdaki görselleştirme örneklerinde, New York City'de tekerlekli sandalye girişine sahip restoranların sayısını oluşturmak için aşağıdaki sorgu kullanılmaktadır. Bu sorgu, her bir noktanın boyutu 0,005 derece olan coğrafi nokta başına restoran sayılarının yer aldığı bir tablo döndürür.

GROUP BY işlemi GEOGRAPHY noktası üzerinde yapılamadığından bu sorgu, her noktayı STRING WKT gösterimine dönüştürmek için BigQuery ST_ASTEXT işlevini kullanır ve bu değeri geo_txt sütununa yazar. Ardından, geo_txt kullanarak GROUP BY işlemini gerçekleştirir.

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___sample.places_sample`
  WHERE
    'restaurant' IN UNNEST(types)
    AND wheelchair_accessible_entrance = true
  GROUP BY
    geo_txt
)

Aşağıdaki resimde, bu sorguya verilen örnek bir çıkış gösterilmektedir. Burada count, her nokta için restoran sayısını içerir:

BigQuery Studio'nun Görselleştirme sekmesini kullanarak verileri görselleştirme

Aşağıdaki resimde, bu verilerin Görselleştirme sekmesi kullanılarak BigQuery'de nasıl görüntülendiği gösterilmektedir. Daha koyu renkli daireler, ilgili konumda daha fazla restoran olduğunu gösterir.

BigQuery Studio'da verilerinizi görselleştirme

1. Yukarıdaki sorguyu Verileri görselleştirme için sorgulama bölümünde çalıştırın.
   1. BigQuery sonuçlarında Görselleştirme sekmesini tıklayın.
2. Sorgulanan noktaları temsil eden dairelerin bulunduğu bir harita açılır.

3. Görselleştirme yapılandırması bölümünde Veri Sütunu'nu sayı olarak ayarlayın.
   

   

4. Daha koyu renkli daireler, restoran sayısının daha yüksek olduğu noktaları gösterir.

5. İsteğe bağlı olarak diğer ayarları güncelleyerek görselleştirmenin görünümünü ve tarzını değiştirebilirsiniz.

Yapılandırma seçenekleri hakkında daha fazla bilgi için BigQuery görselleştirme dokümanlarını inceleyin.

Colab not defterlerini kullanarak verileri görselleştirme

Colab not defterlerindeki görselleştirme, BigQuery Studio'ya kıyasla daha fazla kontrol ve gelişmiş özellikler sunar. Ayrıca, Jupyter not defteri ortamında kalmanıza olanak tanır.

Colab'de coğrafi analiz verilerini görselleştirme ile ilgili eğitime üç farklı biçimde ulaşabilirsiniz:

• Colab dokümanlarında.
  • YouTube videosu olarak
• GitHub Notebook'ta Colab for Workspaces veya Colab Enterprise'da kullanmak üzere klonlayabilirsiniz.

Eğitimde pydeck, deck.gl ve kullanılarak oluşturulan 4 temel grafik türüne odaklanılıyor.

• Dağılım grafiği (genellikle örnekleme için).
• GeoJSON (keşif için).
• Renk tonlu harita (yoğunluk için).
• Isı haritası (yoğunluk için).

Looker Studio'yu kullanarak verileri görselleştirme

Aşağıdaki resimlerde bu verilerin Looker Studio'da ısı haritası olarak gösterildiği görülmektedir. Isı haritası, yoğunluğu düşükten (yeşil) yükseğe (kırmızı) doğru gösterir.

Verilerinizi Looker Studio'ya aktarma

Verilerinizi Looker Studio'ya aktarmak için:

1. Yukarıdaki sorguyu Verileri görselleştirmek için sorgulama bölümünde çalıştırın.

2. BigQuery sonuçlarında Open in -> Looker Studio'yu (Şurada aç: Looker Studio) tıklayın. Sonuçlarınız otomatik olarak Looker Studio'ya aktarılır.

3. Looker Studio, varsayılan bir rapor sayfası oluşturur ve bu sayfayı sonuçların başlığı, tablosu ve çubuk grafiğiyle başlatır.

   

4. Sayfadaki her şeyi seçip silin.

5. Raporunuza ısı haritası eklemek için Ekle -> Isı Haritası'nı tıklayın.

6. Grafik türleri -> Kurulum bölümünde alanları aşağıda gösterildiği gibi yapılandırın:

   

7. Isı haritası yukarıdaki gibi görünür. Haritanın görünümünü daha fazla yapılandırmak için isteğe bağlı olarak Grafik türleri -> Stiller'i seçebilirsiniz.

BigQuery Geo Viz kullanarak verileri görselleştirme

Aşağıdaki resimlerde, bu verilerin BigQuery Geo Viz'de dolu harita olarak gösterildiği görülmektedir. Dolu harita, nokta hücreye göre restoran yoğunluğunu gösterir. Nokta ne kadar büyükse yoğunluk o kadar yüksektir.

Verilerinizi BigQuery Geo Viz'e aktarma

Verilerinizi BigQuery Geo Viz'e aktarmak için:

1. Yukarıdaki sorguyu Verileri görselleştirmek için sorgulama bölümünde çalıştırın.

2. BigQuery sonuçlarında Open in -> GeoViz'i (Şurada aç: GeoViz) tıklayın.

3. Ekran, Sorgu adımında açılır.

4. Sorguyu çalıştırmak için Çalıştır düğmesini seçin. Harita, haritadaki noktaları otomatik olarak gösterir.

5. Verileri görüntülemek için Veriler'i seçin.

6. Veri bölümünde Stil ekle düğmesini tıklayın.

7. circleRadius'u seçin ve kaydırma çubuğunu kullanarak Veriye dayalı stili etkinleştirin.

8. Kalan alanları aşağıda gösterildiği gibi ayarlayın:

   

9. Stilleri haritaya uygulamak için Stili Uygula'yı tıklayın.