Erste Schritte mit raumbezogenen Analysen

In dieser Anleitung lernen Sie raumbezogene Analysen kennen. Mit raumbezogenen Analysen können Sie raumbezogene Daten in BigQuery analysieren und visualisieren.

Ziele

In dieser Anleitung erwartet Sie Folgendes:

  • Verwenden Sie eine raumbezogene Analysefunktion, um Breiten- und Längengradspalten in geografische Punkte umzuwandeln
  • Eine Abfrage ausführen, mit der alle Citi Bike-Stationen mit mehr als 30 verfügbaren Leihfahrrädern ermittelt werden
  • Ergebnisse in BigQuery visualisieren
  • Ergebnisse in BigQuery Geo Viz visualisieren

Kosten

In dieser Anleitung werden kostenpflichtige Komponenten von Google Cloudverwendet, darunter BigQuery.

Kostenpflichtig sind:

Hinweis

  1. Melden Sie sich in Ihrem Google Cloud -Konto an. Wenn Sie mit Google Cloudnoch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistung unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  5. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  6. BigQuery ist in neuen Projekten automatisch aktiviert. Wenn Sie BigQuery in einem bestehenden Projekt aktivieren möchten, wechseln Sie zu

    BigQuery API aktivieren

    Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind

    Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Rolle „Inhaber“ (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen.

    API aktivieren

Beispieldaten prüfen

In dieser Anleitung wird ein Dataset aus dem Google Cloud Public Dataset-Programm verwendet. Ein öffentliches Dataset ist ein Dataset, das in BigQuery gespeichert ist und der Allgemeinheit zugänglich gemacht wird. Die öffentlichen Datasets werden für Sie von BigQuery gehostet, damit Sie auf sie zugreifen und sie in Ihre Anwendungen integrieren können. Google bezahlt die Speicherung dieser Datasets und bietet einen öffentlichen Zugriff auf die Daten über ein Projekt. Sie bezahlen nur für die Abfrage der Daten. Die ersten 1 TB pro Monat sind kostenlos. Weitere Informationen erhalten Sie unter Details der Abfragepreise.

Dataset "NYC Citi Bike Trips"

NYC Citi Bike Trips

Citi Bike ist das größte Fahrradverleihprogramm der USA mit 10.000 Fahrrädern und 600 Stationen in Manhattan, Brooklyn, Queens und Jersey City. Dieses Dataset enthält Citi Bike-Fahrten seit der Einführung von Citi Bike im September 2013 und wird täglich aktualisiert. Die Daten werden von Citi Bike verarbeitet, um Personalfahrten zur Wartung und Inspektion der Anlage sowie Fahrten von weniger als 60 Sekunden, die als Fehlstart betrachtet werden, zu entfernen.

Sie können sich diese Daten in der BigQuery-Konsole genauer ansehen und dafür die Details der Tabelle citibike_stations aufrufen:

Zum Schema citibike_stations

Für diese Anleitung sind drei Spalten in dieser Tabelle relevant:

  • bike_stations.longitude – Der Längengrad einer Station. Die Werte sind gültige WGS84-Längengrade im Dezimalgradformat.
  • bike_stations.latitude – Der Breitengrad einer Station. Die Werte sind gültige WGS84-Breitengrade im Dezimalgradformat.
  • num_bikes_available – Die Anzahl der zur Ausleihe verfügbaren Fahrräder.

Abfrage zu Fahrradstationen mit mehr als 30 verfügbaren Fahrrädern ausführen

In diesem Abschnitt der Anleitung führen Sie eine GoogleSQL-Abfrage aus, mit der alle Citi Bike-Stationen in New York City mit mehr als 30 verfügbaren Fahrrädern ermittelt werden.

Abfragedetails

Mit dieser GoogleSQL-Abfrage werden die Citi Bike-Stationen mit mehr als 30 Fahrrädern ermittelt:

SELECT
  ST_GeogPoint(longitude, latitude)  AS WKT,
  num_bikes_available
FROM
  `bigquery-public-data.new_york.citibike_stations`
WHERE num_bikes_available > 30

Mit den Abfrageklauseln wird Folgendes ausgeführt:

  • SELECT ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS WKT, num_bikes_available
    Die Klausel SELECT wählt die Spalte num_bikes_available aus und verwendet die Funktion ST_GeogPoint, um die Werte in den Spalten latitude und longitude in GEOGRAPHY-Typen (Punkte) zu konvertieren.
  • FROM `bigquery-public-data.new_york.citibike_stations`
    Die Klausel FROM legt die Tabelle fest, die abgefragt wird: citibike_stations.
  • WHERE num_bikes_available > 30
    Die Klausel WHERE filtert die Werte in der Spalte num_bikes_available, sodass nur Stationen mit mehr als 30 Fahrrädern angezeigt werden.

Abfrage ausführen

So führen Sie die Abfrage mithilfe der Google Cloud Console aus:

  1. Gehen Sie in der Google Cloud Console zur Seite „BigQuery“.

    Zur Seite „BigQuery“

  2. Geben Sie im Textfeld des Abfrageeditors die folgende GoogleSQL-Abfrage ein.

    -- Finds Citi Bike stations with > 30 bikes
SELECT