使用數據分析分析資料

您可以使用 BigQuery 搭配數據分析探索資料，數據分析是自助式商業智慧平台，可讓您建立及使用資料圖表、資訊主頁和報表。您可以使用數據分析連結 BigQuery 資料、製作圖表，以及與他人分享深入分析結果。

數據分析提供付費版本「數據分析 Pro」，具備更強大的企業功能，包括透過 Identity and Access Management 管理權限、用於協作的團隊工作區、行動應用程式和技術支援。

您可以使用 BigQuery BI Engine 提升報表效能，同時降低運算成本。如要瞭解 BI Engine，請參閱「BI Engine 簡介」。

這些範例使用數據分析，以視覺化方式呈現 BigQuery austin_bikeshare 資料集中的資料。如要進一步瞭解公開資料集，請參閱「BigQuery 公開資料集」。

瞭解查詢結果

您可以建構任意 SQL 查詢，並在數據分析中以圖表呈現資料。如果您想先在 BigQuery 中修改資料，再到數據分析中使用，或只需要資料表中的部分欄位，這個方法就很實用。資訊主頁是根據查詢結果建立的臨時資料表。臨時資料表最多可儲存 24 小時。

注意： 數據分析圖表最多可呈現 5,000 列資料。

1. 前往 Google Cloud 控制台的「BigQuery」頁面。

   前往「BigQuery」

2. 選取計費專案。

3. 點選左側窗格中的 「Explorer」。

   

   如果沒有看到左側窗格，請按一下 「Expand left pane」(展開左側窗格)，開啟窗格。

4. 在「Explorer」窗格的搜尋欄位中，輸入 bikeshare_trips。

5. 依序前往「bigquery-public-data」>「austin_bikeshare」> 「bikeshare_trips」。

6. 按一下 「View actions」(查看動作)，然後點選「Query」(查詢)。

7. 在查詢編輯器中建構查詢。例如：

   SELECT
     *
   FROM
     `bigquery-public-data.austin_bikeshare.bikeshare_trips`
   LIMIT
     1000;

8. 按一下「 執行」。

9. 在「Query results」(查詢結果) 部分，依序點選「Open in」(開啟方式) >「Data Studio」(數據分析)。

10. 在「Welcome to Data Studio」(歡迎使用數據分析) 頁面中，如果您同意《Google 數據分析和 Google 服務條款》，請按一下「Get Started」(開始使用)。

11. 在「Authorize Data Studio access」(授權數據分析存取權) 頁面中，如果您同意服務條款，請按一下「Authorize」(授權) 授權連線，然後選取行銷偏好設定。除非您授予他人查看資料的權限，否則只有您能查看報表中的資料。

    報表編輯器會以數據分析圖表的形式顯示查詢結果。

下圖顯示數據分析報表的部分功能：

圖例：

1. 數據分析標誌和報表名稱。
   • 按一下標誌，前往「數據分析」頁面。
   • 如要編輯報表名稱，請按一下名稱。
2. 數據分析工具列。「Add a chart」(新增圖表) 工具會醒目顯示。
3. 報表標題。如要編輯文字，請按一下欄位。
4. 表格 (已選取)。您可以使用圖表標頭中的選項，與所選圖表互動。
5. 長條圖 (未選取)。
6. 「Chart」(圖表) 屬性窗格。選取圖表後，您可以在「設定」和「樣式」分頁中，設定資料屬性和外觀。
7. 資料窗格。在這個窗格中，您可以存取要在報表中使用的欄位和資料來源。
   • 如要將資料新增至圖表，請將「Data」(資料) 窗格中的欄位拖曳至圖表。
   • 如要建立圖表，請將「Data」(資料) 窗格中的欄位拖曳到畫布上。
8. 儲存並分享。儲存這份報表，日後即可查看、編輯及與他人共用。儲存報表前，請先檢查資料來源設定和資料來源使用的憑證。

如果使用者是資料來源憑證擁有者，可以點選資源，查看工作統計資料、結果資料表和 BI Engine 詳細資料。

與圖表互動

數據分析圖表具有互動性。資料顯示在數據分析後，您可以嘗試下列操作：

• 捲動及翻閱表格。
• 在「Bar」(長條) 圖表中，將指標懸停在長條上，即可查看資料詳細資料。
• 選取長條圖中的長條，即可依該維度交叉篩選表格。

新增圖表

數據分析支援多種不同的圖表類型。如要在報表中新增更多圖表，請按照下列步驟操作：

1. 在工具列中，按一下「新增圖表」圖示 。
2. 選取要新增的圖表。
3. 按一下畫布，將圖表加入報表。
4. 使用「Chart」(圖表) 屬性窗格設定圖表。

如要進一步瞭解如何在報表中新增圖表，請參閱「在報表中新增圖表」。

探索資料表結構定義

您可以匯出資料表結構定義，在數據分析中查看資料的中繼資料。如果不想在數據分析中處理 BigQuery 資料前先修改資料，這個方法就很實用。

注意： BigQuery 查詢最多可傳回 20 MB 的資料。如果探索非常大型的資料表結構定義，數據分析可能會截斷結果。

1. 前往 Google Cloud 控制台的「BigQuery」頁面。

   前往「BigQuery」

2. 選取計費專案。

3. 點選左側窗格中的 「Explorer」。

   

4. 在「Explorer」窗格的「Type to search」欄位中輸入 bigquery-public-data。

5. 依序前往 「bigquery-public-data」 > 「austin_bikeshare」 > 「bikeshare_trips」。

6. 在工具列中，按一下 「Export」(匯出)。如果沒有看到「Export」(匯出)，請選取 「More actions」(更多動作)，然後按一下「Export」(匯出)。

7. 按一下「透過數據分析探索」。

分享報表

您可以傳送電子郵件邀請，與他人共用數據分析報表。您可以邀請特定使用者或 Google 群組。如要更廣泛地分享，也可以建立連結，讓任何人都能存取您的數據分析報表。

注意： 您必須先按一下「儲存並分享」，才能分享透過 BigQuery 匯出功能建立的報表。

如要與他人共用報表，請按照下列步驟操作：

1. 在「數據分析」頁面標題中，按一下「 Share」(共用)。
2. 在「與他人共用」對話方塊中，輸入收件者的電子郵件地址。您可以輸入多個電子郵件地址或 Google 群組地址。
3. 指定收件者是否可以查看或編輯報表。
4. 按一下 [傳送]。

進一步瞭解如何共用報表。

刪除專案後，數據分析就無法查詢資料，因為資料來源與專案相關聯。如果不想刪除 Google Cloud 專案，可以刪除數據分析報表和資料來源。

查看 BigQuery 工作詳細資料

如果資料來源憑證設為目前使用者，該使用者稱為「資料來源憑證擁有者」。資料來源憑證擁有者查看時，大多數資訊主頁元素都會顯示 BigQuery 圖示。如要前往 BigQuery 的「Job details」(工作詳細資料)，請按一下 BigQuery 圖示。

查看數據分析資訊結構定義詳細資料

您可以查看 INFORMATION_SCHEMA.JOBS 檢視表，追蹤 BigQuery 使用哪些數據分析報表和資料來源。每項數據分析工作都有 looker_studio_report_id 和 looker_studio_datasource_id 標籤。開啟報表或資料來源頁面時，這些 ID 會顯示在數據分析網址的結尾。 舉例來說，如果報表的網址為 https://datastudio.google.com/navigation/reporting/1234-YYY-ZZ，則報表 ID 為「1234-YYY-ZZ」。

以下範例說明如何查看報表和資料來源：

查看數據分析 BigQuery 的工作報表和資料來源網址

如要查看各項數據分析 BigQuery 工作的報表和資料來源網址，請執行下列查詢：

-- Standard labels used by Data Studio.
DECLARE requestor_key STRING DEFAULT 'requestor';
DECLARE requestor_value STRING DEFAULT 'looker_studio';

CREATE TEMP FUNCTION GetLabel(labels ANY TYPE, label_key STRING)
AS (
  (SELECT l.value FROM UNNEST(labels) l WHERE l.key = label_key)
);

CREATE TEMP FUNCTION GetDatasourceUrl(labels ANY TYPE)
AS (
  CONCAT("https://datastudio.google.com/datasources/", GetLabel(labels, 'looker_studio_datasource_id'))
);

CREATE TEMP FUNCTION GetReportUrl(labels ANY TYPE)
AS (
  CONCAT("https://datastudio.google.com/reporting/", GetLabel(labels, 'looker_studio_report_id'))
);

SELECT
  job_id,
  GetDatasourceUrl(labels) AS datasource_url,
  GetReportUrl(labels) AS report_url,
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS jobs
WHERE
  creation_time > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND GetLabel(labels, requestor_key) = requestor_value
LIMIT
  100;

查看使用報表和資料來源產生的工作

如要查看產生的工作，請執行下列查詢：

-- Specify report and data source id, which can be found in the end of Data Studio URLs.
DECLARE user_report_id STRING DEFAULT '*report id here*';
DECLARE user_datasource_id STRING DEFAULT '*datasource id here*';

-- Data Studio labels for BigQuery jobs.
DECLARE requestor_key STRING DEFAULT 'requestor';
DECLARE requestor_value STRING DEFAULT 'looker_studio';
DECLARE datasource_key STRING DEFAULT 'looker_studio_datasource_id';
DECLARE report_key STRING DEFAULT 'looker_studio_report_id';

CREATE TEMP FUNCTION GetLabel(labels ANY TYPE, label_key STRING)
AS (
  (SELECT l.value FROM UNNEST(labels) l WHERE l.key = label_key)
);

SELECT
  creation_time,
  job_id,
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS jobs
WHERE
  creation_time > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND GetLabel(labels, requestor_key) = requestor_value
  AND GetLabel(labels, datasource_key) = user_datasource_id
  AND GetLabel(labels, report_key) = user_report_id
ORDER BY 1
LIMIT 100;

後續步驟

• 如要進一步瞭解如何預留 BI Engine 運算資源，請參閱「預留 BI Engine 運算資源」。
• 如要進一步瞭解如何編寫 BigQuery 查詢，請參閱「BigQuery 數據分析總覽」。本文說明如何執行查詢或建立 user-defined function (UDF) 等工作。
• 如要瞭解 BigQuery 語法，請參閱「BigQuery 中的 SQL 簡介」。在 BigQuery 中，SQL 查詢的首選方言是標準 SQL。如需 BigQuery 舊版 SQL 語法的說明，請參閱「舊版 SQL 函式和運算子」。
• 如要進一步瞭解將 BigQuery 資料連結至數據分析的配額和限制，請參閱「連結至 BigQuery」。