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總覽

自商業智慧 (BI) 誕生以來，視覺化工具一直扮演著重要角色，協助分析師和決策者快速從資料中取得洞察資訊。

在本實驗室中，您將化身為大城市的樹木園藝服務管理者。您的任務是使用 Looker Studio 和 BigQuery 建立強大的資訊主頁，從大量的樹木服務使用記錄中發掘寶貴的洞察資訊。這個資訊主頁可協助您根據資料做出明智決策，進而提升營運效率。

這個步驟為什麼重要？視覺化圖表可將原始資料轉為實用的洞察資訊。只要設計出色的資訊主頁，就能快速找出趨勢、發現潛在問題，並做出策略性選擇，進而提升效率和服務品質。本實驗室假設您已熟悉 BigQuery 和 Looker Studio。如要瞭解詳情，請參閱背景說明文件 (BigQuery 概念、Looker Studio 總覽)。

目標

本實驗室的學習內容包括：

• 將可查詢的資料上傳至 BigQuery。
• 在 BigQuery 建立報表資料集。
• 在 BigQuery 中執行一次性查詢和排定查詢。
• 使用 BigQuery 資料在 Looker Studio 建立報表。

設定和需求

瞭解以下事項後，再點選「Start Lab」按鈕

請詳閱以下操作說明。實驗室活動會計時，且中途無法暫停。點選「Start Lab」後就會開始計時，顯示可使用 Google Cloud 資源的時間。

您將在真正的雲端環境完成實作實驗室活動，而不是模擬或示範環境。為此，我們會提供新的暫時憑證，供您在實驗室活動期間登入及存取 Google Cloud。

為了順利完成這個實驗室，請先確認：

• 可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。

注意事項：請使用無痕模式 (建議選項) 或私密瀏覽視窗執行此實驗室，這可以防止個人帳戶和學員帳戶之間的衝突，避免個人帳戶產生額外費用。

• 是時候完成實驗室活動了！別忘了，活動一旦開始將無法暫停。

注意事項：務必使用實驗室專用的學員帳戶。如果使用其他 Google Cloud 帳戶，可能會產生額外費用。

如何開始研究室及登入 Google Cloud 控制台

1. 點選「Start Lab」按鈕。如果實驗室會產生費用，畫面上會出現選擇付款方式的對話方塊。左側的「Lab Details」窗格會顯示下列項目：

   • 「Open Google Cloud console」按鈕
   • 剩餘時間
   • 必須在這個研究室中使用的臨時憑證
   • 完成這個實驗室所需的其他資訊 (如有)

2. 點選「Open Google Cloud console」；如果使用 Chrome 瀏覽器，也能按一下滑鼠右鍵，選取「在無痕視窗中開啟連結」。

   接著，實驗室會啟動相關資源，並開啟另一個分頁，顯示「登入」頁面。

   提示：您可以在不同的視窗中並排開啟分頁。

   注意：如果頁面中顯示「選擇帳戶」對話方塊，請點選「使用其他帳戶」。

3. 如有必要，請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   您也可以在「Lab Details」窗格找到 Username。

4. 點選「下一步」。

5. 複製下方的 Password，並貼到「歡迎使用」對話方塊。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   您也可以在「Lab Details」窗格找到 Password。

6. 點選「下一步」。

   重要事項：請務必使用實驗室提供的憑證，而非自己的 Google Cloud 帳戶憑證。 注意：如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個實驗室，可能會產生額外費用。

7. 按過後續的所有頁面：

   • 接受條款及細則。
   • 由於這是臨時帳戶，請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
   • 請勿申請免費試用。

Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。

注意：如要使用 Google Cloud 產品和服務，請點選「導覽選單」，或在「搜尋」欄位輸入服務或產品名稱。

解決方案總覽

通常資訊主頁會顯示使用情形的彙整檢視畫面，例如不需要顯示訂單 ID 等詳細資料。因此，為了降低查詢費用，首先可將所需的記錄彙整到另一個名為「Reports」的資料集中，然後建立彙整資料表。

您可從 Looker 資訊主頁查詢資料表，這樣一來，資訊主頁重新整理時，報表資料集查詢作業處理的資料量就會減少。由於過去的使用記錄不會變更，因此您只需將新的使用資料重新整理至報表資料集。

工作 1：上傳可供查詢的資料

本節說明如何提取一些公開資料，以在 BigQuery 中實際執行 SQL 指令。

開啟 BigQuery 控制台

1. 前往 Google Cloud 控制台，依序點按「導覽選單」圖示 和「BigQuery」。

BigQuery 控制台隨即開啟。

2. 在「探索工具」專區點選「新增資料」。點選左側窗格中的「公開資料集」。

3. 搜尋「trees」並按下 Enter 鍵。

4. 依序點選「Street Trees」和「查看資料集」。

新分頁隨即開啟，Explorer 面板中會新增名為 bigquery-public-data 的專案：

注意：如果「Explorer」面板中沒有顯示新專案 bigquery-public-data，請依序點選「+ 新增資料」>「依據名稱為專案加上星號」(位於「其他來源」下方)>「輸入專案名稱」 (bigquery-public-data) 和「加上星號」。

工作 2：在 BigQuery 中建立報表資料集

接著在專案中建立名為「Reports」的新資料集。建立獨立資料集有幾個好處：可減少資訊主頁查詢的資料量，並避免只對匯總資料感興趣的使用者不必要地存取來源資料集。

1. 點選 Qwiklabs 專案 ID () 旁邊的「查看動作」圖示 ，然後選取「建立資料集」。

2. 將「資料集 ID」設為 Reports。

其他欄位則保留預設值。

3. 點選「建立資料集」。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 在 BigQuery 建立報表資料集

工作 3：查詢資訊主頁資料

在本節中，您會執行單次查詢，擷取過去一年的資料，並彙整以下資訊：

• 每月種植的樹木數量
• 種植了哪些樹種
• 誰是樹木的照護者
• 種植樹木的地址
• 樹木地點資訊

1. 點選 BigQuery 控制台頂端的「SQL 查詢」 ()，開啟「查詢編輯器」。

2. 在查詢編輯器中加入下列內容：

SELECT TIMESTAMP_TRUNC(plant_date, MONTH) as plant_month, COUNT(tree_id) AS total_trees, species, care_taker, address, site_info FROM `bigquery-public-data.san_francisco_trees.street_trees` WHERE address IS NOT NULL AND plant_date >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 365 DAY) AND plant_date < TIMESTAMP_TRUNC(CURRENT_TIMESTAMP(), DAY) GROUP BY plant_month, species, care_taker, address, site_info

3. 在查詢動作列中，依序點選「更多動作」圖示 () >「更多」>「查詢設定」。

   • 選取 [Set a destination table for query results] (為查詢結果設定目標資料表) 核取方塊。
   • 在「Dataset name」部分，輸入 Reports，然後選取先前建立的 Reports 資料集。
   • 在「Table Id」中輸入 Trees。
   • 在「Destination table write preference」部分，選取「Write if empty」。

由於您指定了「資料表名稱」，並選取「空白時寫入」偏好設定，因此如果資料表不存在，查詢就會建立資料表。

4. 接受其他預設設定，然後點選「儲存」。

5. 點選「執行」執行查詢。

查詢完成後，您可以在「查詢結果」部分查看結果。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 查詢以擷取去年的資料

工作 4：在 BigQuery 中排定查詢

如要確保資訊主頁資料為最新狀態，可以排定查詢的執行時間。排程查詢必須以標準 SQL 編寫，以納入資料定義語言 (DDL) 和資料操縱語言 (DML) 陳述式。查詢字串和目的地資料表可參數化，讓您能依日期和時間整理查詢結果。

現在您要新增查詢，每天檢查是否有新資料。種植新樹後，額外統計資料會直接更新至 reports.trees 資料表。

1. 開啟新的「查詢編輯器」分頁，然後執行下列查詢，使用排程查詢功能，每天將增量資料擷取至 reports.trees 資料表：

SELECT TIMESTAMP_TRUNC(plant_date, MONTH) as plant_month, COUNT(tree_id) AS total_trees, species, care_taker, address, site_info FROM `bigquery-public-data.san_francisco_trees.street_trees` WHERE address IS NOT NULL AND plant_date >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 1 DAY) AND plant_date < TIMESTAMP_TRUNC(CURRENT_TIMESTAMP(), DAY) GROUP BY plant_month, species, care_taker, address, site_info

2. 依序點選「更多動作」>「排程」，開啟「匯出為排程查詢」頁面。設定下列欄位：

   • 已排定查詢的名稱：Update_trees_daily

   • 排程選項：重複執行頻率：小時和重複執行頻率：1 小時

3. 在「查詢結果目的地」部分，選取「為查詢結果設定目的地資料表」，然後設定下列項目：

   • 資料集：輸入 Reports，然後選取先前建立的 Reports 資料集。

   • 資料表 ID：Trees

   • 「目標資料表寫入偏好設定」：選擇「附加至資料表」，避免覆寫現有資料。

4. 點選「儲存」。

5. 依序點選對話方塊，選擇學生帳戶，並允許 BigQuery 資料移轉服務存取您的 Google 帳戶。接著，同意取代查詢。

注意： 執行查詢後，您不會看到任何新結果，因為這些事件尚未發生。

工作 5：在 Looker Studio 中建立新的資料來源

在這項工作中，您將使用剛才透過 Looker Studio 彙整的樹狀資料，建立資訊主頁。

1. 在瀏覽器中開啟新分頁，然後前往 Looker Studio。

2. 按一下左上方的「建立」，然後點選「報表」。

3. 輸入國家/地區和公司名稱 (如有)，然後同意條款及細則。

4. 按一下「繼續」。

5. 針對所有電子郵件優惠選取「否」，然後點選「繼續」。

工作 6：在 Looker Studio 建立新報表

1. 在「將資料新增至報表」對話方塊中，依序點選「BigQuery」和「授權」。如要讓帳戶使用資料，請選取與實驗室執行個體相關聯的學生使用者憑證。

現在，您要使用 BigQuery 連接器連結至 reports.trees 資料表。

2. 依序選取「近期專案」> >「Reports dataset」>「Trees table」。

3. 依序點按「新增」和「加入報表」。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 在 Looker Studio 建立新的資料來源

現在您可以使用這個資料表中的資料建立圖表。

4. 點按「新增圖表」下拉式選單，然後選取所需類型。在這個範例中，您可以看到下列圖表類型：

   • 堆疊式直條圖，顯示每種樹木每月種植數量，以及種植者的姓名。
   • 評量表顯示去年新增的樹木總數。
   • 圓餅圖，顯示各樹種的種植比例。
   • 表格圖表和長條圖，代表各個地點種植的樹木數量。

您可以參考範例，自行建立圖表和標題。以下提供一些提示：

• 標題是使用文字工具建立的。在這個範例中，我們為每個圖表和資訊主頁本身建立標題。
• 選取圖表後，點選右側的「樣式」分頁標籤，即可編輯顏色和字型大小。
• 點選圖表即可調整大小，並拖曳至新位置。

恭喜！

恭喜！在本實驗室中，您學會如何建構 BI 資訊主頁，以視覺化呈現業務資料中的模式，同時降低查詢量過高的風險。您在 BigQuery 中建立了資料集、執行單次查詢、排定查詢時間，並在 Looker Studio 中建立報表。現在，您可以使用這些技能，透過 Looker Studio 和 BigQuery 打造自己的 BI 資訊主頁！

後續步驟/瞭解詳情

• 本實驗室的參考資料為 Pradnya Khadapkar 的這篇網誌文章
• 使用 Looker Studio 視覺化 BigQuery 資料

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使用手冊上次更新日期：2025 年 3 月 21 日

實驗室上次測試日期：2025 年 3 月 21 日

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