Benachrichtigung

In diesem Artikel geht es um Looker Studio. Die Looker-Dokumentation finden Sie unter https://cloud.google.com/looker/docs/intro.

GEOGRAPHY-Polygone aus BigQuery in Looker Studio visualisieren

Bild einer Stoppuhr

Dieses Tutorial richtet sich an Nutzer, die GEOGRAPHY-Daten aus BigQuery mit Looker Studio visualisieren möchten. Voraussetzung ist ein BigQuery-Abrechnungsprojekt. Sie benötigen keine SQL-Kenntnisse und können den öffentlichen Datensatz nutzen.

Ziel

In diesem Tutorial erstellen Sie einen Bericht, in dem die Erschwinglichkeit von Mieten im US-Bundesstaat Washington dargestellt wird. Mit einer Google Maps-Karte visualisieren Sie GEOGRAPHY-Daten aus einem öffentlichen BigQuery-Dataset.

Beispiel für eine Google Maps-Karte mit BigQuery-GEOGRAPHY-Polygonen, in der die Erschwinglichkeit von Mieten im Bundesstaat Washington dargestellt wird

Hinweis

Falls Sie noch kein BigQuery-Abrechnungsprojekt eingerichtet haben, können Sie sich hier kostenlos registrieren.

1 Leeren Bericht erstellen

  1. Melden Sie sich in Looker Studio an.
  2. Klicken Sie links oben auf Das Symbol „Erstellen“  Erstellen und wählen Sie dann Bericht aus.
  3. Wählen Sie im Bereich Daten zum Bericht hinzufügen die Option BigQuery aus.

Einem Bericht BigQuery-Daten hinzufügen

  1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich BENUTZERDEFINIERTE ABFRAGE aus.
  2. Wählen Sie die ID des Abrechnungsprojekts aus oder geben Sie sie ein.
  3. Fügen Sie unter Benutzerdefinierte Abfrage eingeben die folgende SQL-Abfrage ein:
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
Mit dieser Abfrage werden Daten aus öffentlichen BigQuery-Datenmengen zu US-Volkszählungsgebieten (Census Tracts) im Bundesstaat Washington abgerufen. Ein Volkszählungsgebiet ist eine relativ kleine Unterteilung eines Bezirks. Durch die Abfrage werden die raumbezogenen Daten innerhalb der Grenzen des Gebiets mit Volkszählungsstatistiken wie Bevölkerung, Alter, Einkommen und Wohnraumkosten zusammengeführt.

Klicken Sie auf Hinzufügen, um diese Daten in den Bericht aufzunehmen.

2 Google Maps-Karte in Bericht aufnehmen

  1. Löschen Sie die Tabelle auf der Berichtsseite.
  2. Klicken Sie links oben auf Diagramm hinzufügen.
  3. Klicken Sie unter Google Maps auf Karte mit ausgefüllten Bereichen.

3 Karte konfigurieren

Google Maps-Karte konfigurieren Die Karte wird noch nicht angezeigt. Sie müssen zuerst das Feld hinzufügen, mit dem jeder Standort eindeutig identifiziert wird.
 
  1. Klicken Sie rechts unter Position auf Ungültige Dimension und wählen Sie dann geo_id aus.
    1. Mit diesem Feld wird jedes Volkszählungsgebiet eindeutig identifiziert.
  2. Klicken Sie unter Raumbezogenes Feld auf Messwert hinzufügen und wählen Sie dann trat_geom aus.
    1. Dieses Feld enthält die GEOGRAPHY-Daten aus BigQuery für die Polygone, die angezeigt werden sollen.

Die Karte sollte so aussehen:

Karte mit fehlenden Polygonen

 

Warum fehlen auf der Karte Polygone?
 
Eine Google Maps-Karte in Looker Studio kann standardmäßig aus bis zu 100.000 Punkten (Polygoneckpunkte) bestehen, die Spalte tract_geom enthält jedoch 911.364 Punkte. Sie können die Anzahl der Punkte auf bis zu 1 Million erhöhen oder einen Filter anwenden, um sich auf einen bestimmten Bereich mit weniger Punkten zu konzentrieren.
Einen Drop-down-Filter für „county_name“ hinzufügen
  1. Klicken Sie in der Symbolleiste auf Steuerelement hinzufügen.
  2. Wählen Sie Drop-down-Liste aus.
  3. Legen Sie das Steuerfeld auf county_name fest. Geben Sie für Standardauswahl den Wert King ein.

Jetzt sollten Sie alle Polygone für King County sehen. In diesem Gebiet ist Seattle enthalten:

Karte mit Polygonen

4 Karte gestalten

Der Standardmesswert für die Farbe der Karte ist Record Count (Datensatzanzahl). Dieser Messwert ist nicht so interessant.

Wählen Sie deshalb rechts unter Messwert „Farbe“ die Option percent_income_spent_on_rent aus.

5 Mit der Karte interagieren

Je nachdem, welche Optionen Sie aktiviert haben, können Sie zoomen und schwenken. Sie finden dabei Volkszählungsgebiete, in denen die Bewohner nahezu die Hälfte ihres Einkommens für Miete ausgeben, beispielsweise im University District in Seattle:

6 Kurzinfo ändern

Wenn Sie den Mauszeiger über die Karte bewegen, sehen Sie, dass die Kurzinfo die geo_id enthält. Diese Angabe ist nicht besonders aussagekräftig:

Kurzinfo mit „geo_id“

Vollständig konfigurierte Felder für die Karte Betrachter sehen sinnvollere Informationen, wenn Sie die Dimension Kurzinfo ändern.

  1. Klicken Sie oben rechts auf Bearbeiten.
  2. Wählen Sie die Karte aus.
  3. Wählen Sie rechts unter Kurzinfo die Option lsad_name aus.
    1. Dieses Feld enthält den Namen des Volkszählungsgebiets:

7 Die Karte noch schöner gestalten

Auf dem Tab STIL können Sie die Darstellung der Karte anpassen. So haben Sie beispielsweise die Möglichkeit, die Deckkraft der ausgefüllten Bereiche auf 80 % zu erhöhen und den Farbverlauf von Blau in Rot zu ändern.

Filled Area Layer section options and Colors section options on the Filled Map Style tab.

Beispiel für eine fertige Karte

Glückwunsch!

Sie haben in Looker Studio eine Google Maps-Karte erstellt, in der GEOGRAPHY-Daten aus BigQuery visualisiert werden.

War das hilfreich?

Wie können wir die Seite verbessern?
Suche
Suche löschen
Suche schließen
Hauptmenü
1754803811662930131
true
Suchen in der Hilfe
true
true
true
true
true
102097
false
false