Este tutorial va dirigido a los usuarios que quieren consultar datos GEOGRAPHY de BigQuery mediante Looker Studio. Para completar el tutorial, necesitas tener un proyecto de facturación de BigQuery. No es necesario saber escribir en SQL. Además, puedes utilizar el conjunto de datos públicos.
Objetivo
En este tutorial, crearás un informe en el que se muestre la asequibilidad de los alquileres en el estado de Washington. Utilizarás un mapa de Google para consultar datos GEOGRAPHY procedentes de un conjunto de datos público de BigQuery.
Antes de empezar
Crea un informe vacío
- Inicia sesión en Looker Studio.
- En la parte superior izquierda, haz clic en Crear y, a continuación, selecciona Informe.
- En el panel Añadir datos al informe, selecciona BigQuery.
- En el panel de navegación izquierdo, elige CONSULTA PERSONALIZADA.
- Selecciona o escribe el ID de tu proyecto de facturación.
- En Introduce una consulta personalizada, pega la siguiente consulta de SQL:
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
Haz clic en Añadir para incorporar estos datos al informe.
Añade un mapa de Google al informe
- Elimina la tabla de la página del informe.
- En la parte superior izquierda, haz clic en Añadir un gráfico.
- En Google Maps, haz clic en Mapa coroplético.
Configura el mapa
- A la derecha, en Ubicación, haz clic en "La dimensión no es válida" y, a continuación, selecciona geo_id (id_geográfico).
- Este campo identifica de forma exclusiva cada distrito censal.
- En Campo geoespacial, haz clic en Añadir métrica y, a continuación, selecciona tract_geom (tramo_geométrico).
- Este campo contiene los datos GEOGRAPHY de BigQuery que definen los polígonos que queremos mostrar.
El mapa debería tener este aspecto:
- En la barra de herramientas, haz clic en Añadir un control.
- Selecciona Lista desplegable.
- Asigna el valor county_name (nombre_condado) al campo Control y, en Selección predeterminada, escribe
King
.
Ahora deberías ver todos los polígonos del condado de King, que incluye Seattle:
Aplica un estilo al mapa
La métrica de color predeterminada del mapa es Recuento de registros. Vamos a elegir una métrica más interesante.
A la derecha, en Métrica de color, selecciona percent_income_spend_on_rent (porcentaje_ingresos_invertidos_en_alquiler).
Interactúa con el mapa
En función de las opciones que hayas activado, puedes ampliar el mapa y desplazarte por los distritos censales en los que las personas gastan casi la mitad de sus ingresos en el alquiler, como el barrio universitario de Seattle:
Cambia la descripción emergente
A medida que muevas el cursor sobre el mapa, la descripción emergente mostrará el valor "geo_id" (id_geográfico), que no es demasiado significativo:
Para ofrecer a los usuarios una descripción emergente más útil, cambia la dimensión Descripción emergente.
- En la parte superior derecha, haz clic en Editar.
- Selecciona el mapa.
- A la derecha, en Descripción emergente, selecciona lsad_name (nombre_lsad).
- Este campo contiene el nombre del distrito censal que pueden leer los usuarios:
Añade más estilo al mapa
Puedes personalizar la apariencia del mapa en la pestaña ESTILO. Por ejemplo, puedes aumentar la opacidad del relleno al 80 % y cambiar el gradiente de color de azul a rojo.
¡Enhorabuena!
Has creado un mapa de Google en Looker Studio en el que se muestran datos GEOGRAPHY de BigQuery.
Recursos relacionados
- Conectarse a Google BigQuery
- Conjuntos de datos públicos de BigQuery (varios conjuntos de datos con datos de polígonos geográficos)
- Referencia de Google Maps
- Funciones geográficas de BigQuery