המחשה חזותית של מצולעים של מיקומי BigQuery באמצעות Data Studio

המדריך הזה מיועד לאנשים שרוצים להמחיש נתונים מ-BigQuery באמצעות Data Studio.GEOGRAPHY כדי להשלים את המדריך הזה, צריך פרויקט לחיוב ב-BigQuery. לא צריך לדעת איך לכתוב SQL, ואפשר להשתמש במערך הנתונים הציבורי.

יעדים

במדריך הזה נסביר איך ליצור דוח שמציג את רמת המחירים של נכסים להשכרה במדינת וושינגטון. תשתמשו במפת Google כדי להציג נתונים שמגיעים ממערך נתונים ציבורי של BigQuery.GEOGRAPHY

מפה של Google מציגה פוליגונים גיאוגרפיים אדומים של BigQuery שמייצגים את היכולת לשלם שכר דירה לפי מחוז במדינת וושינגטון.

במדריך הזה תלמדו:

לפני שמתחילים

אם עדיין לא הגדרתם פרויקט חיוב ב-BigQuery, אתם יכולים להירשם בחינם.

יצירת דוח ריק חדש

  1. נכנסים ל-Data Studio.
  2. לוחצים על יצירה ואז על דוח.

  3. בחלונית הוספת נתונים לדוח, בוחרים באפשרות BigQuery.

  4. בחלונית הניווט שמימין, בוחרים באפשרות שאילתה בהתאמה אישית.

  5. בוחרים או מזינים את מזהה פרויקט החיוב.

  6. בקטע Enter Custom Query (הזנת שאילתה בהתאמה אישית), מדביקים את שאילתת ה-SQL הבאה:

        select
        ct.state_fips_code,
        ct.county_fips_code,
        c.county_name,
        ct.tract_ce,
        ct.geo_id,
        ct.tract_name,
        ct.lsad_name,
        ct.internal_point_lat,
        ct.internal_point_lon,
        ct.internal_point_geo,
        ct.tract_geom,
        acs.total_pop,
        acs.households,
        acs.male_pop,
        acs.female_pop,
        acs.median_age,
        acs.median_income,
        acs.income_per_capita,
        acs.gini_index,
        acs.owner_occupied_housing_units_median_value,
        acs.median_rent,
        acs.percent_income_spent_on_rent,
    from `bigquery-public-data.geo_census_tracts.census_tracts_washington` ct
    left join `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.counties` c
        on (ct.state_fips_code || ct.county_fips_code) = c.geo_id
    left join `bigquery-public-data.census_bureau_acs.censustract_2018_5yr` acs
        on ct.geo_id = acs.geo_id

  7. כדי להוסיף את הנתונים האלה לדוח, לוחצים על הוספה.

הוספת מפה של Google לדוח

  1. מוחקים את הטבלה בדף הדוח.
  2. לוחצים על הוספת תרשים.
  3. בקטע מפות Google, לוחצים על מפה עם צבעים.

הגדרת המפה

משתמש בוחר את geo_id בשדה 'מיקום' ואת tract_geom בשדה 'גיאו-מרחבי' בכרטיסייה 'נתונים' בחלונית 'מאפיינים' של תרשים במפות Google.

המפה עדיין לא תופיע. קודם צריך להוסיף את השדה שמזהה באופן ייחודי כל מיקום.

  1. בקטע מיקום, לוחצים על מאפיין לא תקין ואז בוחרים באפשרות geo_id.
    1. השדה הזה מזהה באופן ייחודי כל אזור מוגדר למפקד אוכלוסין.
  2. בקטע שדה גיאו-מרחבי, לוחצים על הוספת מדד ואז בוחרים באפשרות tract_geom.
    1. השדה הזה מכיל את נתוני GEOGRAPHY ב-BigQuery שמגדירים את הפוליגונים שרוצים להציג.

המפה אמורה להיראות כך:

מפת Google עם פוליגונים כחולים של אזורים גיאוגרפיים שמייצגים את היכולת לשלם שכר דירה במדינת וושינגטון לפי מחוז, מוצגים פוליגונים רק לכמה מחוזות.

למה חסרים מצולעים במפה? במפת Google ב-Data Studio מוצגות כברירת מחדל 100,000 נקודות (קודקודי מצולעים), אבל בעמודה tract_geom יש 911,364 נקודות. אפשר להגדיל את מספר הנקודות (עד מיליון נקודות לכל היותר), או להוסיף מסנן כדי להתמקד באזור ספציפי ולהקטין את מספר הנקודות. בכרטיסייה STYLE בחלונית המאפיינים של התרשים, בקטע Filled Area Layer, מגדירים את Max number of polygon vertices לערך 1,000,000.

הוספת מסנן של מחוז

  1. בסרגל הכלים, לוחצים על הוספת רכיב אינטראקטיבי.
  2. בוחרים באפשרות רשימה נפתחת.
  3. מגדירים את השדה Control לערך county_name, ובשדה Default selection מזינים King.

משתמש בוחר באפשרות 'תפריט נפתח' מתוך התפריט 'הוספת אמצעי בקרה', ובוחר באפשרות county_name כשדה הבקרה, עם King כבחירת ברירת המחדל בכרטיסייה 'הגדרה' בחלונית 'מאפיינים'.

עכשיו אמורים להופיע כל המצולעים של מחוז קינג, שכולל את סיאטל:

תרשים של מפות Google עם פוליגונים כחולים של אזורים גיאוגרפיים שמייצגים את רמת השכירות במדינת וושינגטון לפי מחוז, עם סינון להצגת נתונים של מחוז קינג.

שינוי סגנון המפה

מדד הצבע שמוגדר כברירת מחדל במפה הוא מספר הרשומות. אפשר גם לבחור מדד אחר.

בקטע מדד הצבע, בוחרים באפשרות percent_income_spent_on_rent.

אינטראקציה עם המפה

בהתאם לאפשרויות שהפעלתם, תוכלו להשתמש בהזזה ובהתקרבות כדי לראות אזורים סטטיסטיים שבהם אנשים מוציאים כמעט חצי מההכנסה שלהם על שכר דירה, כמו אזור האוניברסיטה בסיאטל:

שינוי ההסבר הקצר

כשמעבירים את העכבר מעל המפה, רואים בתיאור הכלי את הערך geo_id, שלא ממש משמעותי בהקשר הזה:

הסבר קצר על תרשים של שכר דירה במדינת וושינגטון במפות Google עם מאפיין ההסבר הקצר geo_id מציג את פרטי הנקודה על הגרף 53033005301 percent_income_spent_on_rent: 51.

כדי לשנות את המאפיין Tooltip, תוכלו לספק לצופים תיאור כלי שימושי יותר.

  1. בדוח, לוחצים על עריכה.
  2. בוחרים את המפה.
  3. בקטע Tooltip בחלונית המאפיינים, בוחרים באפשרות lsad_name.
    1. השדה הזה מכיל את השם של אזור מוגדר למפקד אוכלוסין בפורמט שקריא לאנשים:

בכרטיסייה 'הגדרה' בחלונית 'מאפיינים' מוצגים geo_id כשדה המיקום, tract_geom כשדה הגיאוגרפי, lsad_name כשדה תיאור הכלי ו-percent_income_spent_on_rent כמדד הצבע.

הוספת סגנון למפה

אפשר להתאים אישית את המראה של המפה בכרטיסייה סגנון. לדוגמה, אפשר להגדיל את אטימות המילוי ל-80% ולשנות את טווח הצבעים מכחול לאדום.

אפשרויות בקטע 'שכבת אזור מוצלל' ואפשרויות בקטע 'צבעים' בכרטיסייה 'סגנון מפה מוצללת'.

מפת Google הסופית עם מצולעים גיאוגרפיים אדומים עם מעבר צבע שמייצגים את היכולת לשלם שכר דירה במדינת וושינגטון, עם טקסט ההסבר Census Tract 295.02 percent_income_spent_on_rent: 47.5 שמוצג לנקודת נתונים.

ברכותינו

יצרתם מפה של Google ב-Data Studio שמציגה נתונים מ-BigQuery GEOGRAPHY.