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Looker Studio を使用して BigQuery GEOGRAPHY ポリゴンを可視化する

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このチュートリアルは、Looker Studio を使って BigQuery の GEOGRAPHY データを可視化しようとしている方を対象とするものです。このチュートリアルをすべて終えるには、BigQuery 課金プロジェクトが必要になります。SQL の書き方に関する知識は不要で、一般公開されているデータセットを使用できます。

目標

このチュートリアルでは、ワシントン州の賃貸物件の値ごろ感を表すレポートを作成します。具体的には Google マップを使用して、一般公開の BigQuery データセットの GEOGRAPHY データを可視化します。

Google マップに、ワシントン州の郡別の家賃の値ごろ感を表す BigQuery の赤色の GEOGRAPHY ポリゴンが表示されています。

始める前に

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1 新しい空のレポートを作成する

  1. Looker Studio にログインします。
  2. 作成アイコン。 [作成] をクリックして、[レポート] を選択します。
  3. [データのレポートへの追加] パネルで [BigQuery] を選択します。

レポートに BigQuery データを追加します。

  1. 左側のナビゲーションで [カスタムクエリ] を選択します。
  2. 課金プロジェクトの ID を選択するか入力します。
  3. [カスタムクエリを入力] で、次の SQL クエリを貼り付けます。
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
このクエリは、米国ワシントン州の国勢調査に関する BigQuery 一般公開データセットから、データを取得します。調査地域は、郡の比較的小さな区分です。このクエリは、調査地域に関する地理空間データと国勢調査の統計(人口、年齢、収入、住宅費など)を結び付けます。

[追加] をクリックし、このデータをレポートに追加します。

2 レポートに Google マップを追加する

  1. レポートページの表を削除します。
  2. [グラフを追加] をクリックします。
  3. [Google マップ] セクションで [塗り分けマップ] をクリックします。

3 地図を設定する

ユーザーが、Google マップのグラフに表示されているプロパティ パネルの [データ] タブで、[地域] フィールドに [geo_id]、[地理空間フィールド] に [tract_geom] を選択しています。
 
この地図はまだ表示されません。まず、それぞれの場所を一意に識別するフィールドを追加する必要があります。
 
  1. [地域] セクションで [ディメンションが無効です] をクリックし、[geo_id] を選択します。
    1. このフィールドが国勢調査の個々の地域を識別します。
  2. [地理空間フィールド] セクションで [指標を追加] をクリックし、[tract_geom] を選択します。
    1. このフィールドには、表示するポリゴンを定義する BigQuery GEOGRAPHY データが含まれます。

この地図は次のようになります。

ワシントン州の郡別の家賃の値ごろ感を表す青色の GEOGRAPHY ポリゴンを含む Google マップに、一部の郡のポリゴンのみが表示されています。

地図にポリゴンが表示されない場合
 
Looker Studio の Google マップではデフォルトで 100,000 ポイント(ポリゴンの頂点数)がプロットされますが、trat_geom 列に含まれるのは 911,364 ポイントです。ポイントの数を増やしたり(最大 1,000,000 個)、フィルタを追加して特定のエリアに絞り込むことでポイントの数を減らしたりすることもできます。
 
グラフのプロパティ パネルの [スタイル] タブの [塗りつぶしエリアレイヤ] セクションで、[ポリゴンの頂点の最大数] を [1,000,000] に設定します。

郡のフィルタを追加する

  1. ツールバーで [コントロールを追加] をクリックします。
  2. [プルダウン リスト] を選択します。
  3. [コントロール] フィールドとして [county_name] を設定し、[デフォルトの選択] で「King」と入力します。
ユーザーが [コントロールを追加] メニューから [プルダウン リスト] を選択し、プロパティ パネルの [設定] タブで [コントロール フィールド] として [county_name]、[デフォルトの選択] として [King] を選択しています。

これで、King 群の全ポリゴンが表示されます(シアトルも含まれます)。

ワシントン州の郡別の家賃の値ごろ感を表す青色の GEOGRAPHY ポリゴンを含む Google マップのグラフが、King 郡のデータが表示されるようにフィルタされています。

4 地図のスタイルを設定する

地図のデフォルトのカラー指標は [レコード数] です。別の指標を選択することもできます。

[色の指標] セクションで [percent_income_spent_on_rent] を選択します。

5 地図を操作する

有効にしたオプションに応じて、地図をズームしたりパンしたりして調査地域のデータを確認できます。たとえば、シアトルの大学区に住む人々は所得の半分近くを家賃に充てています。

6 ツールチップを変更する

地図にカーソルを合わせるとツールチップに「geo_id」と表示されますが、この情報はあまり意味を持ちません。

ワシントン州の家賃を示す Google マップのグラフのツールチップで、geo_id のツールチップ ディメンションにデータポイントの詳細として「53033005301 percent_income_spent_on_rent: 51」と表示されています。

[ツールチップ] ディメンションを変更すると、より有意義なツールチップをユーザーに表示できます。

  1. 右上の [編集] をクリックします。
  2. 編集する地図を選びます。
  3. [ツールチップ] セクションで、[lsad_name] を選択します。
    1. このフィールドには、調査地域の名前(人が読める形式)が含まれます。
プロパティ パネルの [設定] タブに、[地域] フィールドとして「geo_id」、[地理空間フィールド] として「tract_geom」、[ツールチップ] フィールドとして「lsad_name」、[色の指標] として「percent_income_spent_on_rent」が表示されています。

7 地図にスタイルを追加する

地図の見た目は [スタイル] タブでカスタマイズできます。たとえば、塗りつぶしの不透明度を 80% に上げたり、カラー グラデーションを青から赤に変えたりできます。

[塗り分けマップ] の [スタイル] タブに、[塗りつぶしエリアレイヤ] セクションのオプションと [色] セクションのオプションが表示されています。

ワシントン州の家賃の値ごろ感を表す赤いグラデーションの GEOGRAPHY ポリゴンが描画された最終的な Google マップに、データポイントに関するツールチップ テキストとして「調査地域 295.02 percent_income_spent_on_rent: 47.5」と表示されています。

作業完了!

これで、Looker Studio 内で BigQuery GEOGRAPHY データを可視化する Google マップの作成が完了しました。

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