Ce tutoriel s'adresse aux personnes qui souhaitent visualiser des données GEOGRAPHY de BigQuery à l'aide de Looker Studio. Pour suivre ce tutoriel, vous devez disposer d'un projet de facturation BigQuery. Vous n'avez pas besoin de savoir comment écrire en SQL. Vous pouvez utiliser l'ensemble de données public.
Objectif
Dans ce tutoriel, vous allez créer un rapport indiquant les coûts de location immobilière dans l'État de Washington. Vous utiliserez une carte Google Maps pour visualiser les données GEOGRAPHY provenant d'un ensemble de données BigQuery public.
Avant de commencer
Créer un rapport vide
- Connectez-vous à Looker Studio.
- En haut à gauche, cliquez sur Créer, puis sélectionnez Rapport.
- Dans le panneau Ajouter des données au rapport, choisissez BigQuery.
- Dans le menu de navigation à gauche, sélectionnez REQUÊTE PERSONNALISÉE.
- Sélectionnez ou saisissez l'ID de votre projet de facturation.
- Sous Saisissez une requête personnalisée, collez la requête SQL suivante :
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
Cliquez sur Ajouter pour ajouter ces données au rapport.
Ajouter une carte Google Maps au rapport
- Supprimez le tableau de la page du rapport.
- En haut à gauche, cliquez sur Ajouter un graphique.
- Dans Google Maps, cliquez sur Carte choroplèthe.
Configurer la carte
- Sur la droite, sous Emplacement, cliquez sur Dimension non valide, puis sélectionnez geo_id.
- Ce champ identifie chaque secteur de recensement de manière unique.
- Sous Champ géospatial, cliquez sur Ajouter une métrique, puis sélectionnez tract_geom.
- Ce champ contient les données GEOGRAPHY de BigQuery qui définissent les polygones que nous souhaitons afficher.
La carte devrait ressembler à ceci :
- Dans la barre d'outils, cliquez sur Ajouter une commande.
- Sélectionnez Liste déroulante.
- Définissez le Champ de contrôle sur county_name et, pour Sélection par défaut, saisissez
King
.
Vous devriez maintenant voir tous les polygones du comté de King, où se trouve Seattle :
Appliquer un style à la carte
La métrique couleur par défaut de la carte est Record Count (Nombre d'enregistrements). Choisissons une métrique plus intéressante.
À droite, sous Métrique Couleur, choisissez percent_income_spent_on_rent.
Interagir avec la carte
En fonction des options que vous avez activées, vous pouvez zoomer et faire un panoramique, puis observer les secteurs de recensement dans lesquels les habitants dépensent près de la moitié de leurs revenus en location, comme le quartier University District à Seattle :
Modifier l'info-bulle
Lorsque vous passez la souris sur la carte, l'info-bulle affiche le "geo_id", qui est peu utile :
Vous pouvez fournir aux visiteurs une info-bulle plus intéressante en modifiant la dimension Info-bulle.
- Dans l'angle supérieur droit, cliquez sur Modifier.
- Sélectionnez la carte.
- À droite, sous Info-bulle, sélectionnez lsad_name.
- Ce champ contient le nom du secteur de recensement lisible :
Ajouter d'autres styles à la carte
Vous pouvez personnaliser l'apparence de la carte sous l'onglet STYLE. Par exemple, vous pouvez augmenter l'opacité de remplissage jusqu'à 80 % et remplacer le dégradé de couleurs bleu par un dégradé rouge.
Félicitations !
vous avez créé une carte Google Maps dans Looker Studio pour visualiser des données GEOGRAPHY BigQuery.
Ressources associées
- Associer à Google BigQuery
- Ensembles de données publics BigQuery (plusieurs ensembles de données contenant des données géographiques polygonales)
- Référence Google Maps
- Fonctions géographiques BigQuery