แสดงภาพผลการค้นหา

เครื่องมือวิเคราะห์และ Business Intelligence มีความสำคัญอย่างยิ่งในการช่วยให้คุณค้นพบข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล BigQuery BigQuery รองรับเครื่องมือแสดงข้อมูลเป็นภาพของ Google และบุคคลที่สามหลายรายการที่คุณสามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ผลลัพธ์ของการค้นหาข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสถานที่ ซึ่งรวมถึงรายการต่อไปนี้

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

ตัวอย่างด้านล่างอธิบายวิธีแสดงผลลัพธ์ในรูปแบบต่างๆ ดังนี้

• แท็บการแสดงข้อมูลผ่านภาพของ BigQuery Studio ซึ่งเป็นเครื่องมือดูข้อมูลทางภูมิศาสตร์แบบผสานรวม
• Colab Notebook ซึ่งเป็นบริการ Jupyter Notebook ที่โฮสต์ไว้
• Looker Studio เป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยให้คุณสร้างและใช้การแสดงข้อมูลผ่านภาพ แดชบอร์ด และรายงาน
• BigQuery Geo Viz ซึ่งเป็นเครื่องมือแสดงภาพข้อมูลเชิงพื้นที่ใน BigQuery โดยใช้ Google Maps API

ตัวอย่างแสดงการแสดงภาพร้านอาหารที่รองรับเก้าอี้รถเข็น แต่คุณสามารถแสดงภาพการค้นหาข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสถานที่และการค้นหาข้อมูลแบรนด์ได้

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการแสดงข้อมูลผ่านภาพโดยใช้เครื่องมืออื่นๆ ได้ที่เอกสารประกอบของ BigQuery

ค้นหาข้อมูลเพื่อแสดงภาพ

ตัวอย่างการแสดงภาพด้านล่างใช้การค้นหาต่อไปนี้เพื่อสร้างจำนวนร้านอาหารภายในระยะ 3,000 เมตรจากตึกเอ็มไพร์สเตตในนครนิวยอร์กที่มีทางเข้าที่รองรับเก้าอี้รถเข็น การค้นหานี้จะแสดงตารางจำนวนร้านอาหารต่อจุดทางภูมิศาสตร์ โดยที่ขนาดของแต่ละจุดคือ 0.005 องศา

เนื่องจากคุณไม่สามารถดำเนินการ GROUP BY กับจุด GEOGRAPHY ได้ การค้นหานี้จึงใช้ฟังก์ชัน ST_ASTEXT ของ BigQuery เพื่อแปลงแต่ละจุดเป็นการแสดง 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
)

รูปภาพต่อไปนี้แสดงตัวอย่างเอาต์พุตของคำค้นหานี้ โดยที่ count มีจำนวนร้านอาหารสำหรับแต่ละจุด

แสดงข้อมูลผ่านภาพโดยใช้แท็บการแสดงข้อมูลผ่านภาพของ BigQuery Studio

รูปภาพต่อไปนี้แสดงข้อมูลนี้ที่แสดงใน BigQuery โดยใช้แท็บการแสดงภาพ วงกลมสีเข้มแสดงถึงความหนาแน่นของร้านอาหารในสถานที่นั้นๆ ที่สูงกว่า

แสดงข้อมูลเป็นภาพใน BigQuery Studio

1. เรียกใช้การค้นหาด้านบนในค้นหาข้อมูลเพื่อแสดงภาพ
   1. ในผลลัพธ์ BigQuery ให้คลิกแท็บการแสดงภาพ
2. แผนที่จะเปิดขึ้นพร้อมวงกลมที่แสดงถึงจุดที่ค้นหา

3. ในส่วนการกำหนดค่าการแสดงข้อมูลผ่านภาพ ให้ตั้งค่าคอลัมน์ข้อมูลเป็นจำนวน
   

   

4. วงกลมสีเข้มจะแสดงจุดที่มีจำนวนร้านอาหารสูงกว่า

5. คุณสามารถอัปเดตการตั้งค่าอื่นๆ เพื่อเปลี่ยนรูปลักษณ์ของการแสดงภาพได้ (ไม่บังคับ)

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเลือกการกำหนดค่าได้ที่เอกสารประกอบเกี่ยวกับการแสดงข้อมูลผ่านภาพของ BigQuery

แสดงข้อมูลเป็นภาพโดยใช้ Colab Notebook

การแสดงภาพใน Colab Notebook ช่วยให้คุณควบคุมและมีความซับซ้อนมากกว่า BigQuery Studio และช่วยให้คุณยังคงอยู่ในสภาพแวดล้อมของ Jupyter Notebook

บทแนะนำเกี่ยวกับการแสดงข้อมูลการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ใน Colab มีให้บริการใน 3 รูปแบบ ได้แก่

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

บทแนะนำนี้จะเน้นที่แผนภูมิหลัก 4 ประเภทโดยใช้ pydeck, deck.gl และ

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

แสดงข้อมูลเป็นภาพโดยใช้ Looker Studio

รูปภาพต่อไปนี้แสดงข้อมูลนี้ใน Looker Studio เป็นแผนที่ความหนาแน่น แผนที่ความหนาแน่นจะแสดงความหนาแน่นจากต่ำ (สีเขียว) ไปสูง (สีแดง)

นำเข้าข้อมูลไปยัง Looker Studio

วิธีนําเข้าข้อมูลไปยัง Looker Studio

1. เรียกใช้การค้นหาด้านบนในค้นหาข้อมูลเพื่อแสดงภาพ

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

3. Looker Studio จะสร้างหน้ารายงานเริ่มต้นและเริ่มต้นด้วยชื่อ ตาราง และแผนภูมิแท่งของผลลัพธ์

   

4. เลือกทุกอย่างในหน้าแล้วลบออก

5. คลิกแทรก -> แผนที่ความหนาแน่นเพื่อเพิ่มแผนที่ความหนาแน่นลงในรายงาน

6. ในส่วนประเภทแผนภูมิ -> การตั้งค่า ให้ลากรายการจากส่วนข้อมูลเพื่อกําหนดค่าช่องดังที่แสดงด้านล่าง

   

7. แผนที่ความหนาแน่นจะปรากฏดังที่แสดงด้านบน คุณสามารถเลือกประเภทแผนภูมิ -> รูปแบบเพื่อกำหนดค่าลักษณะที่ปรากฏของแผนที่เพิ่มเติมได้

แสดงข้อมูลผ่านภาพโดยใช้ BigQuery Geo Viz

รูปภาพต่อไปนี้แสดงข้อมูลนี้ที่แสดงใน BigQuery Geo Viz เป็นแผนที่ที่เติมสี แผนที่ที่เติมสีจะแสดงความหนาแน่นของร้านอาหารตามเซลล์จุด โดยจุดที่ใหญ่ขึ้นจะสอดคล้องกับความหนาแน่นที่สูงขึ้น

นำเข้าข้อมูลไปยัง BigQuery Geo Viz

วิธีนำเข้าข้อมูลไปยัง BigQuery Geo Viz

1. เรียกใช้การค้นหาด้านบนในค้นหาข้อมูลเพื่อแสดงภาพ

2. ในผลลัพธ์ BigQuery ให้คลิกเปิดใน -> GeoViz

3. จอแสดงผลจะเปิดขึ้นที่ขั้นตอนการค้นหา

4. เลือกปุ่มเรียกใช้เพื่อเรียกใช้การค้นหา แผนที่จะแสดงจุดต่างๆ บนแผนที่โดยอัตโนมัติ

5. เลือกข้อมูลเพื่อดูข้อมูล

6. ในส่วนข้อมูล ให้คลิกปุ่มเพิ่มรูปแบบ

7. เลือก circleRadius แล้วใช้แถบเลื่อนเพื่อเปิดใช้การจัดรูปแบบตามข้อมูล

8. ตั้งค่าช่องที่เหลือดังที่แสดงด้านล่าง

   

9. คลิกใช้สไตล์เพื่อใช้สไตล์กับแผนที่