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Cet article concerne Looker Studio. Pour accéder à la documentation Looker, consultez https://cloud.google.com/looker/docs/intro.

Visualiser des polygones GEOGRAPHY BigQuery avec Looker Studio

Image chronomètre

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.

Exemple de carte Google Maps montrant des polygones GEOGRAPHY de BigQuery représentant l'accessibilité des locations dans l'État de Washington.

Avant de commencer

Si vous n'avez pas encore configuré de projet de facturation BigQuery, vous pouvez vous inscrire ici gratuitement.

1 Créer un rapport vide

  1. Connectez-vous à Looker Studio.
  2. En haut à gauche, cliquez sur Icône Créer  Créer, puis sélectionnez Rapport.
  3. Dans le panneau Ajouter des données au rapport, choisissez BigQuery.

Ajoutez des données BigQuery à un rapport.

  1. Dans le menu de navigation à gauche, sélectionnez REQUÊTE PERSONNALISÉE.
  2. Sélectionnez ou saisissez l'ID de votre projet de facturation.
  3. 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
Cette requête extrait des données à partir d'ensembles de données BigQuery publics sur les secteurs de recensement dans l'État de Washington aux États-Unis. Un secteur de recensement est une subdivision d'un comté, de taille relativement petite. La requête associe les données géospatiales des limites du secteur de recensement aux statistiques de recensement, telles que la population, l'âge, le revenu et les coûts du logement.

Cliquez sur Ajouter pour ajouter ces données au rapport.

2Ajouter une carte Google Maps au rapport

  1. Supprimez le tableau de la page du rapport.
  2. En haut à gauche, cliquez sur Ajouter un graphique.
  3. Dans Google Maps, cliquez sur Carte choroplèthe.

3Configurer la carte

Configuration de Google Maps.La carte ne s'affiche pas encore. Vous devez d'abord ajouter le champ qui identifie chaque emplacement de manière unique.
 
  1. Sur la droite, sous Emplacement, cliquez sur Dimension non valide, puis sélectionnez geo_id.
    1. Ce champ identifie chaque secteur de recensement de manière unique.
  2. Sous Champ géospatial, cliquez sur Ajouter une métrique, puis sélectionnez tract_geom.
    1. Ce champ contient les données GEOGRAPHY de BigQuery qui définissent les polygones que nous souhaitons afficher.

La carte devrait ressembler à ceci :

Carte avec des polygones manquants.

 

Pourquoi manque-t-il des polygones sur la carte ?
 
Une carte Google Maps dans Looker Studio peut tracer par défaut jusqu'à 100 000 points (sommets de polygone), mais la colonne tract_geom contient 911 364 points. Vous pouvez augmenter le nombre de points (1 million de points maximum), ou ajouter un filtre pour vous concentrer sur une zone spécifique et ainsi réduire le nombre de points.
Ajout d'un filtre à liste déroulante pour county_name.
  1. Dans la barre d'outils, cliquez sur Ajouter une commande.
  2. Sélectionnez Liste déroulante.
  3. 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 :

Carte avec des polygones.

4Appliquer 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.

5Interagir 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 :

6Modifier l'info-bulle

Lorsque vous passez la souris sur la carte, l'info-bulle affiche le "geo_id", qui est peu utile :

Info-bulle utilisant geo_id.

Terminez la configuration des champs de la carte.Vous pouvez fournir aux visiteurs une info-bulle plus intéressante en modifiant la dimension Info-bulle.

  1. Dans l'angle supérieur droit, cliquez sur Modifier.
  2. Sélectionnez la carte.
  3. À droite, sous Info-bulle, sélectionnez lsad_name.
    1. Ce champ contient le nom du secteur de recensement lisible :

7Ajouter 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.

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

Exemple de plan terminé.

Félicitations !

vous avez créé une carte Google Maps dans Looker Studio pour visualiser des données GEOGRAPHY BigQuery.

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