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Daten analysieren und visualisieren: Übersicht
Auf dieser Seite werden gängige Möglichkeiten zum Untersuchen und Visualisieren von Daten in verwalteten Vertex AI Workbench-Notebooks beschrieben. Sie können vorinstallierte Python-Pakete und R-Bibliotheken verwenden, die für die Datenvisualisierung gebräuchlich sind. Zum Untersuchen und Visualisieren von BigQuery-Daten können Sie die BigQuery-Clientbibliothek mit Paketen verwenden, die Daten visualisieren.
Gängige Python-Pakete und R-Bibliotheken
Verwaltete Notebooks-Instanzen sind standardmäßig mit gängigen Python-Paketen und R-Bibliotheken zur Datenvisualisierung vorinstalliert, z. B. matplotlib, seaborn und ggplot2. Importieren oder laden Sie diese Pakete und Bibliotheken in Ihre Notebook-Datei und sie sind bereit für die Verwendung.
BigQuery-Daten
Sie können gängige Python-Pakete verwenden, um BigQuery-Daten zu visualisieren. Die BigQuery-Clientbibliothek stellt zusätzliche Methoden bereit. Standardmäßig ist die BigQuery-Clientbibliothek in verwalteten Notebooks-Instanzen vorinstalliert.
Ein Beispiel für die Verwendung der BigQuery-Clientbibliothek mit Python-Plotfunktionen finden Sie unter Daten in BigQuery-Tabellen untersuchen und visualisieren.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-10-19 (UTC)."],[],[]]
