क्वेरी के नतीजों को विज़ुअलाइज़ करना

विश्लेषण और कारोबार की जानकारी देने वाले टूल, BigQuery के डेटा से इनसाइट खोजने में आपकी मदद करते हैं. ये टूल आपके लिए बहुत ज़रूरी हैं. BigQuery Google और तीसरे पक्ष के कई डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल के साथ काम करता है. इनका इस्तेमाल करके, Places Insights के डेटा पर की गई क्वेरी के नतीजों का विश्लेषण किया जा सकता है. इनमें ये टूल शामिल हैं:

• BigQuery Studio का विज़ुअलाइज़ेशन टैब
• Colab notebook
• Looker Studio
• Google Earth Engine
• BigQuery Geo Viz

यहां दिए गए उदाहरणों में, नतीजों को विज़ुअलाइज़ करने का तरीका बताया गया है:

• BigQuery Studio का विज़ुअलाइज़ेशन टैब. यह इंटिग्रेट किया गया, भौगोलिक डेटा देखने का टूल है.
• Colab notebook. यह होस्ट की गई Jupyter Notebook सेवा है.
• Looker Studio. यह एक ऐसा प्लैटफ़ॉर्म है जिसकी मदद से, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डैशबोर्ड, और रिपोर्ट बनाई जा सकती हैं. साथ ही, इन्हें इस्तेमाल किया जा सकता है.
• BigQuery Geo Viz. यह BigQuery में, Google Maps API का इस्तेमाल करके, जियोस्पेशल डेटा को विज़ुअलाइज़ करने का टूल है.

इन उदाहरणों में, व्हीलचेयर से ऐक्सेस किए जा सकने वाले रेस्टोरेंट को विज़ुअलाइज़ करके दिखाया गया है. हालांकि, Places Insights की किसी भी क्वेरी और ब्रैंड के डेटा की क्वेरी को विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है.

अन्य टूल का इस्तेमाल करके अपने डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, BigQuery दस्तावेज़ देखें.

विज़ुअलाइज़ करने के लिए डेटा की क्वेरी करना

यहां दिए गए विज़ुअलाइज़ेशन के उदाहरणों में, न्यूयॉर्क शहर में एंपायर स्टेट बिल्डिंग के 3,000 मीटर के दायरे में मौजूद उन रेस्टोरेंट की संख्या जनरेट करने के लिए, यह क्वेरी इस्तेमाल की गई है जहां व्हीलचेयर से जाया जा सकता है. इस क्वेरी से, हर भौगोलिक पॉइंट के हिसाब से रेस्टोरेंट की संख्या वाली एक टेबल मिलती है. इसमें हर पॉइंट का साइज़ 0.005 डिग्री होता है.

GEOGRAPHY पॉइंट पर GROUP BY कार्रवाई नहीं की जा सकती. इसलिए, इस क्वेरी में BigQuery के ST_ASTEXT फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके, हर पॉइंट को STRING WKT के फ़ॉर्मैट में बदला जाता है. इसके बाद, इस वैल्यू को geo_txt कॉलम में लिखा जाता है. फिर, geo_txt का इस्तेमाल करके GROUP BY कार्रवाई की जाती है.

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
)

यहां दी गई इमेज में, इस क्वेरी के आउटपुट का एक उदाहरण दिखाया गया है. इसमें count में, हर पॉइंट के लिए रेस्टोरेंट की संख्या शामिल है:

BigQuery Studio के विज़ुअलाइज़ेशन टैब का इस्तेमाल करके डेटा को विज़ुअलाइज़ करना

यहां दी गई इमेज में, विज़ुअलाइज़ेशन टैब का इस्तेमाल करके, BigQuery में दिखाया गया यह डेटा दिखता है. गहरे रंग के सर्कल से पता चलता है कि उस जगह पर रेस्टोरेंट की संख्या ज़्यादा है.

BigQuery Studio में अपने डेटा को विज़ुअलाइज़ करना

1. विज़ुअलाइज़ करने के लिए डेटा की क्वेरी करना में दी गई क्वेरी चलाएं.
   1. BigQuery के नतीजों में, विज़ुअलाइज़ेशन टैब पर क्लिक करें.
2. एक मैप खुलेगा. इसमें क्वेरी किए गए पॉइंट को सर्कल के तौर पर दिखाया जाएगा.

3. विज़ुअलाइज़ेशन कॉन्फ़िगरेशन में जाकर, डेटा कॉलम को count पर सेट करें.
   

   

4. गहरे रंग के सर्कल, उन पॉइंट को दिखाएंगे जहां रेस्टोरेंट की संख्या ज़्यादा है.

5. विज़ुअलाइज़ेशन के लुक और फ़ील को बदलने के लिए, अन्य सेटिंग को अपडेट किया जा सकता है.

कॉन्फ़िगरेशन के विकल्पों के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, BiqQuery के विज़ुअलाइज़ेशन से जुड़ा दस्तावेज़ पढ़ें.

Colab Notebook का इस्तेमाल करके डेटा को विज़ुअलाइज़ करना

Colab Notebook में विज़ुअलाइज़ेशन की सुविधा, BigQuery Studio की तुलना में ज़्यादा कंट्रोल और बेहतर तरीके से काम करती है. साथ ही, इससे Jupyter notebook के एनवायरमेंट में बने रहने में मदद मिलती है.

Colab में जियोस्पेशल Analytics के डेटा को विज़ुअलाइज़ करने का ट्यूटोरियल, तीन फ़ॉर्मैट में उपलब्ध है:

• Colab के दस्तावेज़ में.
• YouTube वीडियो के तौर पर.
• GitHub Notebook में. इसे क्लोन किया जा सकता है और Colab for Workspaces या Colab Enterprise में इस्तेमाल किया जा सकता है.

इस ट्यूटोरियल में, pydeck, deck.gl और

• स्कैटरप्लॉट (आम तौर पर, सैंपलिंग के लिए).
• GeoJSON (खोज के लिए).
• कोरोप्लेथ (इंटेंसिटी के लिए).
• हीटमैप (डेंसिटी के लिए).

Looker Studio का इस्तेमाल करके डेटा को विज़ुअलाइज़ करना

यहां दी गई इमेज में, Looker Studio में हीटमैप के तौर पर दिखाया गया यह डेटा दिखता है. हीटमैप में, डेंसिटी को कम (हरा) से ज़्यादा (लाल) के तौर पर दिखाया गया है.

अपने डेटा को Looker Studio में इंपोर्ट करना

अपने डेटा को Looker Studio में इंपोर्ट करने के लिए:

1. विज़ुअलाइज़ करने के लिए डेटा की क्वेरी करना में दी गई क्वेरी चलाएं.

2. BigQuery के नतीजों में, इसमें खोलें -> Looker Studio पर क्लिक करें. आपके नतीजे, Looker Studio में अपने-आप इंपोर्ट हो जाते हैं.

3. Looker Studio, डिफ़ॉल्ट रूप से एक रिपोर्ट पेज बनाता है. साथ ही, इसमें नतीजों का टाइटल, टेबल, और बार ग्राफ़ शामिल करता है.

   

4. पेज पर मौजूद सभी चीज़ें चुनें और उन्हें मिटाएं.

5. अपनी रिपोर्ट में हीटमैप जोड़ने के लिए, इंसर्ट करें -> हीटमैप पर क्लिक करें.

6. **चार्ट के टाइप -> सेट अप** में जाकर, **डेटा** सेक्शन से आइटम खींचकर लाएं. इसके बाद, फ़ील्ड को यहां दिखाए गए तरीके से कॉन्फ़िगर करें:

   

7. हीटमैप, ऊपर दिखाए गए तरीके से दिखता है. मैप के दिखने के तरीके को और कॉन्फ़िगर करने के लिए, आप वैकल्पिक रूप से चार्ट के टाइप -> स्टाइल चुन सकते हैं.

BigQuery Geo Viz का इस्तेमाल करके डेटा को विज़ुअलाइज़ करना

यहां दी गई इमेज में, BigQuery Geo Viz में भरे गए मैप के तौर पर दिखाया गया यह डेटा दिखता है. भरे गए मैप में, पॉइंट सेल के हिसाब से रेस्टोरेंट की डेंसिटी दिखती है. इसमें बड़े पॉइंट का मतलब है कि डेंसिटी ज़्यादा है.

अपने डेटा को BigQuery Geo Viz में इंपोर्ट करना

अपने डेटा को BigQuery Geo Viz में इंपोर्ट करने के लिए:

1. विज़ुअलाइज़ करने के लिए डेटा की क्वेरी करना में दी गई क्वेरी चलाएं.

2. BigQuery के नतीजों में, इसमें खोलें -> GeoViz पर क्लिक करें.

3. डिस्प्ले, क्वेरी चरण पर खुलता है.

4. क्वेरी चलाने के लिए, चलाएं बटन चुनें. मैप पर पॉइंट अपने-आप दिखते हैं.

5. डेटा देखने के लिए, डेटा चुनें.

6. डेटा सेक्शन में, स्टाइल जोड़ें बटन पर क्लिक करें.

7. circleRadius चुनें. इसके बाद, डेटा-ड्रिवन स्टाइलिंग चालू करने के लिए, स्लाइडर का इस्तेमाल करें.

8. बाकी फ़ील्ड को यहां दिखाए गए तरीके से सेट करें:

   

9. मैप पर स्टाइल लागू करने के लिए, स्टाइल लागू करें पर क्लिक करें.