數(shù)據(jù)倉庫：BigQuery：BigQuery與數(shù)據(jù)可視化工具集成

數(shù)據(jù)倉庫：BigQuery：BigQuery與數(shù)據(jù)可視化工具集成1數(shù)據(jù)倉庫概述1.1數(shù)據(jù)倉庫的基本概念數(shù)據(jù)倉庫（DataWarehouse）是一種用于存儲和管理大量數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，主要用于支持業(yè)務(wù)智能（BusinessIntelligence,BI）活動(dòng)，特別是分析性報(bào)告和決策支持。數(shù)據(jù)倉庫通常從各種源系統(tǒng)（如事務(wù)處理系統(tǒng)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫、外部數(shù)據(jù)等）中抽取數(shù)據(jù)，進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和整合，然后加載到數(shù)據(jù)倉庫中，以供分析使用。數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)原則包括：主題導(dǎo)向：數(shù)據(jù)倉庫圍繞特定的業(yè)務(wù)主題組織數(shù)據(jù)，如銷售、客戶、產(chǎn)品等。集成性：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是從多個(gè)源系統(tǒng)中抽取并整合的，確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性。非易失性：一旦數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫，通常不會(huì)被修改或刪除，以保持歷史數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。時(shí)間相關(guān)性：數(shù)據(jù)倉庫存儲的數(shù)據(jù)是隨時(shí)間變化的，用于分析歷史趨勢和預(yù)測未來。1.2BigQuery在數(shù)據(jù)倉庫中的角色BigQuery是GoogleCloudPlatform提供的一種全托管、低延遲、高并發(fā)的交互式分析服務(wù)，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的分析。它能夠處理PB級別的數(shù)據(jù)，提供SQL-like查詢語言，使得數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠快速地從海量數(shù)據(jù)中獲取洞察。BigQuery在數(shù)據(jù)倉庫中的角色包括：數(shù)據(jù)存儲：BigQuery可以作為數(shù)據(jù)倉庫，存儲來自各種源的數(shù)據(jù)，如CSV、JSON、GoogleSheets、GoogleAnalytics等。數(shù)據(jù)處理：BigQuery提供強(qiáng)大的SQL查詢能力，可以進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和分析，包括聚合、連接、窗口函數(shù)等。數(shù)據(jù)安全與管理：BigQuery支持細(xì)粒度的訪問控制，確保數(shù)據(jù)的安全性。同時(shí)，它也提供了數(shù)據(jù)生命周期管理功能，幫助用戶管理數(shù)據(jù)的存儲和清理。1.2.1示例：從GoogleSheets導(dǎo)入數(shù)據(jù)到BigQuery假設(shè)我們有一個(gè)GoogleSheets表格，其中包含銷售數(shù)據(jù)，我們想要將這些數(shù)據(jù)導(dǎo)入到BigQuery中進(jìn)行分析。創(chuàng)建BigQuery數(shù)據(jù)集和表：--創(chuàng)建數(shù)據(jù)集

CREATEDATASETIFNOTEXISTSsales_data;

--創(chuàng)建表

CREATETABLEIFNOTEXISTSsales_data.sales(

dateDATE,

productSTRING,

sales_amountFLOAT64,

regionSTRING

);使用GoogleCloudConsole導(dǎo)入數(shù)據(jù)：在GoogleCloudConsole中，選擇BigQuery服務(wù)，然后選擇你剛剛創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集和表。點(diǎn)擊“導(dǎo)入數(shù)據(jù)”，選擇GoogleSheets作為數(shù)據(jù)源，然后選擇你的GoogleSheets表格和工作表，最后點(diǎn)擊“導(dǎo)入”。查詢數(shù)據(jù)：一旦數(shù)據(jù)導(dǎo)入完成，你就可以使用BigQuery的SQL查詢語言來分析數(shù)據(jù)了。SELECTproduct,SUM(sales_amount)astotal_sales

FROM`project_id.sales_data.sales`

GROUPBYproduct

ORDERBYtotal_salesDESC;這個(gè)查詢將返回每個(gè)產(chǎn)品的總銷售額，按銷售額降序排列。通過以上步驟，我們可以看到BigQuery在數(shù)據(jù)倉庫中的強(qiáng)大功能，它不僅能夠存儲和管理大規(guī)模數(shù)據(jù)，還能夠提供高效的數(shù)據(jù)處理和分析能力。2數(shù)據(jù)倉庫：BigQuery入門2.1創(chuàng)建BigQuery數(shù)據(jù)表在開始使用BigQuery進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析之前，首先需要?jiǎng)?chuàng)建數(shù)據(jù)表來存儲數(shù)據(jù)。BigQuery中的數(shù)據(jù)表可以是空的，也可以在創(chuàng)建時(shí)直接導(dǎo)入數(shù)據(jù)。下面將詳細(xì)介紹如何創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)表，并設(shè)置其結(jié)構(gòu)。2.1.1步驟1：定義表結(jié)構(gòu)在BigQuery中，表結(jié)構(gòu)由一系列列定義組成，每列都有一個(gè)名稱和數(shù)據(jù)類型。例如，假設(shè)我們要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)名為sales的數(shù)據(jù)表，用于存儲銷售數(shù)據(jù)，表結(jié)構(gòu)可能如下：CREATETABLEmydataset.sales(

dateDATE,

productSTRING,

quantityINT64,

priceFLOAT64

);2.1.2步驟2：創(chuàng)建數(shù)據(jù)表使用BigQuery的SQL語句來創(chuàng)建數(shù)據(jù)表。在BigQuery控制臺或通過BigQueryAPI，可以執(zhí)行以下SQL語句：--創(chuàng)建一個(gè)名為sales的數(shù)據(jù)表

CREATETABLEmydataset.sales(

dateDATE,--日期類型

productSTRING,--產(chǎn)品名稱，字符串類型

quantityINT64,--銷售數(shù)量，整數(shù)類型

priceFLOAT64--銷售價(jià)格，浮點(diǎn)數(shù)類型

);2.1.3步驟3：驗(yàn)證數(shù)據(jù)表創(chuàng)建數(shù)據(jù)表后，可以通過查詢來驗(yàn)證數(shù)據(jù)表是否創(chuàng)建成功：--查詢mydataset下的所有表

SELECTtable_name

FROM`mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES`;2.2數(shù)據(jù)導(dǎo)入與導(dǎo)出2.2.1導(dǎo)入數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)可以以多種格式從本地或云存儲導(dǎo)入到BigQuery中。這里以CSV文件為例，介紹如何從GoogleCloudStorage導(dǎo)入數(shù)據(jù)到sales表中。上傳CSV文件到GoogleCloudStorage首先，需要將CSV文件上傳到GoogleCloudStorage。假設(shè)文件名為sales.csv，上傳到mybucket存儲桶中。使用LOADDATA語句導(dǎo)入數(shù)據(jù)--從GoogleCloudStorage導(dǎo)入數(shù)據(jù)到sales表

LOADDATAINFILE'gs://mybucket/sales.csv'

INTOTABLEmydataset.sales

FIELDSTERMINATEDBY','

LINESTERMINATEDBY'\n'

IGNORE1ROWS;注意：在實(shí)際操作中，需要根據(jù)CSV文件的具體格式調(diào)整FIELDSTERMINATEDBY和LINESTERMINATEDBY等參數(shù)，以及處理第一行標(biāo)題行的IGNORE1ROWS。2.2.2導(dǎo)出數(shù)據(jù)導(dǎo)出數(shù)據(jù)可以將BigQuery中的數(shù)據(jù)以CSV、JSON等格式導(dǎo)出到GoogleCloudStorage或本地文件系統(tǒng)。使用BigQuery控制臺導(dǎo)出數(shù)據(jù)在BigQuery控制臺中，選擇sales表，然后點(diǎn)擊“導(dǎo)出數(shù)據(jù)”按鈕，選擇導(dǎo)出格式和目標(biāo)位置。使用EXPORTDATA語句導(dǎo)出數(shù)據(jù)--將sales表的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到GoogleCloudStorage

EXPORTDATAOPTIONS(

uri='gs://mybucket/sales_export.csv',

format='CSV',

overwrite=true

)

AS

SELECT*

FROMmydataset.sales;2.2.3示例：導(dǎo)入和導(dǎo)出數(shù)據(jù)假設(shè)我們有以下CSV文件sales.csv：2023-01-01,ProductA,10,100.5

2023-01-02,ProductB,5,200.0

2023-01-03,ProductC,20,50.0導(dǎo)入數(shù)據(jù)--導(dǎo)入數(shù)據(jù)到sales表

LOADDATAINFILE'gs://mybucket/sales.csv'

INTOTABLEmydataset.sales

FIELDSTERMINATEDBY','

LINESTERMINATEDBY'\n'

IGNORE1ROWS;驗(yàn)證數(shù)據(jù)--查詢sales表中的數(shù)據(jù)

SELECT*FROMmydataset.sales;導(dǎo)出數(shù)據(jù)--導(dǎo)出數(shù)據(jù)到GoogleCloudStorage

EXPORTDATAOPTIONS(

uri='gs://mybucket/sales_export.csv',

format='CSV',

overwrite=true

)

AS

SELECT*

FROMmydataset.sales;通過以上步驟，我們不僅創(chuàng)建了BigQuery數(shù)據(jù)表，還成功地導(dǎo)入和導(dǎo)出了數(shù)據(jù)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和可視化奠定了基礎(chǔ)。3數(shù)據(jù)可視化的重要性3.1數(shù)據(jù)可視化的定義數(shù)據(jù)可視化是一種將數(shù)據(jù)以圖形或圖像形式表示的方法，旨在幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)的模式、趨勢和異常。它通過使用圖表、地圖、動(dòng)畫等視覺元素，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為易于解讀的視覺信息。數(shù)據(jù)可視化不僅限于靜態(tài)圖像，也包括動(dòng)態(tài)和交互式可視化，使用戶能夠探索數(shù)據(jù)的不同方面。3.2數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析中的作用數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析中扮演著至關(guān)重要的角色，它能夠：簡化復(fù)雜信息：通過圖形展示，數(shù)據(jù)可視化可以將大量數(shù)據(jù)簡化為易于理解的模式和趨勢。發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式：可視化工具可以幫助識別數(shù)據(jù)中的模式，這些模式可能在數(shù)字列表中難以察覺。輔助決策制定：通過直觀展示數(shù)據(jù)，決策者可以更快地做出基于數(shù)據(jù)的決策。促進(jìn)數(shù)據(jù)探索：交互式可視化允許用戶通過不同的角度和層次探索數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏的見解。增強(qiáng)數(shù)據(jù)故事講述：數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)故事講述的重要組成部分，它使數(shù)據(jù)更加生動(dòng)，易于分享和理解。3.2.1示例：使用Python的Matplotlib庫進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化假設(shè)我們有一組銷售數(shù)據(jù)，我們想要可視化每月的銷售總額，以發(fā)現(xiàn)季節(jié)性趨勢。數(shù)據(jù)樣例sales_data=[

{'month':'Jan','sales':12000},

{'month':'Feb','sales':15000},

{'month':'Mar','sales':18000},

{'month':'Apr','sales',20000},

{'month':'May','sales':22000},

{'month':'Jun','sales':25000},

{'month':'Jul','sales':28000},

{'month':'Aug','sales':30000},

{'month':'Sep','sales':32000},

{'month':'Oct','sales':35000},

{'month':'Nov','sales':38000},

{'month':'Dec','sales':40000}

]代碼示例importmatplotlib.pyplotasplt

#數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

months=[data['month']fordatainsales_data]

sales=[data['sales']fordatainsales_data]

#創(chuàng)建圖表

plt.figure(figsize=(10,5))

plt.plot(months,sales,marker='o')

plt.title('年度銷售趨勢')

plt.xlabel('月份')

plt.ylabel('銷售額')

plt.grid(True)

plt.show()解釋這段代碼使用了Python的matplotlib庫來創(chuàng)建一個(gè)折線圖，展示了一年的銷售趨勢。首先，我們從sales_data列表中提取月份和銷售額，然后使用plt.plot函數(shù)繪制折線圖。plt.title、plt.xlabel和plt.ylabel函數(shù)用于設(shè)置圖表的標(biāo)題和軸標(biāo)簽。最后，plt.show函數(shù)顯示圖表。通過這個(gè)圖表，我們可以清晰地看到銷售額隨時(shí)間的增加趨勢，以及可能存在的季節(jié)性波動(dòng)。這種可視化方式比單純查看數(shù)字列表更能幫助我們理解數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化。3.2.2結(jié)論數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析中不可或缺的一部分，它能夠幫助我們以直觀的方式理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)模式，輔助決策，并促進(jìn)數(shù)據(jù)的探索和故事講述。通過使用適當(dāng)?shù)目梢暬ぞ吆头椒?，我們可以從?shù)據(jù)中提取更多有價(jià)值的信息。4數(shù)據(jù)倉庫：BigQuery：BigQuery與數(shù)據(jù)可視化工具集成4.1選擇合適的數(shù)據(jù)可視化工具在選擇數(shù)據(jù)可視化工具時(shí)，有幾個(gè)關(guān)鍵因素需要考慮：兼容性：確保所選工具能夠與BigQuery無縫集成，支持直接從BigQuery中提取數(shù)據(jù)。功能：工具應(yīng)提供豐富的圖表類型和數(shù)據(jù)分析功能，以滿足不同的數(shù)據(jù)展示需求。用戶界面：直觀易用的界面對于非技術(shù)用戶尤為重要，可以提高數(shù)據(jù)探索的效率。成本：考慮工具的訂閱費(fèi)用，以及是否提供免費(fèi)版本或試用期。安全性：數(shù)據(jù)安全是首要考慮，確保工具提供足夠的安全措施來保護(hù)數(shù)據(jù)。4.1.1常見的數(shù)據(jù)可視化工具Tableau：業(yè)界領(lǐng)先的可視化工具，提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)連接和分析功能。Looker：Google自家的數(shù)據(jù)分析和可視化平臺，與BigQuery集成緊密。DataStudio：Google提供的免費(fèi)數(shù)據(jù)可視化工具，易于使用，適合初學(xué)者。PowerBI：Microsoft的數(shù)據(jù)分析工具，支持多種數(shù)據(jù)源，包括BigQuery。4.2使用Tableau連接BigQueryTableau是一個(gè)廣泛使用的數(shù)據(jù)可視化工具，它與BigQuery的集成提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)探索和展示能力。以下是使用Tableau連接BigQuery的步驟：4.2.1步驟1：準(zhǔn)備BigQuery數(shù)據(jù)確保你的BigQuery數(shù)據(jù)集已經(jīng)創(chuàng)建并包含了你想要分析的數(shù)據(jù)。例如，我們有一個(gè)名為sales_data的數(shù)據(jù)集，其中包含銷售記錄。--BigQuerySQL示例

SELECT

date,

product,

SUM(sales)astotal_sales

FROM

`project_id.dataset.sales_data`

GROUPBY

date,

product

ORDERBY

date,

product4.2.2步驟2：在Tableau中添加BigQuery數(shù)據(jù)源打開Tableau，選擇“連接到數(shù)據(jù)”。在數(shù)據(jù)源列表中選擇“GoogleBigQuery”。輸入你的GoogleCloud項(xiàng)目ID和BigQuery憑據(jù)。4.2.3步驟3：配置連接Tableau會(huì)要求你配置連接，包括選擇數(shù)據(jù)集和表。在本例中，選擇sales_data數(shù)據(jù)集。4.2.4步驟4：創(chuàng)建可視化將date字段拖到行架。將product字段拖到列架。將total_sales字段拖到顏色或大小架，以創(chuàng)建一個(gè)熱圖或氣泡圖。4.2.5步驟5：優(yōu)化和分享調(diào)整圖表的樣式，添加標(biāo)題和注釋，然后分享你的可視化結(jié)果給團(tuán)隊(duì)或客戶。4.2.6示例代碼以下是一個(gè)使用TableauPrep與BigQuery集成的Python示例，用于從BigQuery中提取數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理：#導(dǎo)入必要的庫

importpandasaspd

fromgoogle.cloudimportbigquery

#初始化BigQuery客戶端

client=bigquery.Client()

#定義SQL查詢

query="""

SELECT

date,

product,

SUM(sales)astotal_sales

FROM

`project_id.dataset.sales_data`

GROUPBY

date,

product

ORDERBY

date,

product

"""

#執(zhí)行查詢并獲取結(jié)果

query_job=client.query(query)

results=query_job.result().to_dataframe()

#使用TableauPrep進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理

#假設(shè)TableauPrep的預(yù)處理步驟是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為寬格式

pivot_table=pd.pivot_table(results,values='total_sales',index='date',columns='product')

#保存預(yù)處理后的數(shù)據(jù)

pivot_table.to_csv('sales_data_pivot.csv')4.2.7結(jié)論通過將BigQuery與Tableau集成，你可以輕松地從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中提取洞察，并以直觀的圖表形式展示。這不僅提高了數(shù)據(jù)分析的效率，也使得數(shù)據(jù)故事的講述更加生動(dòng)和有力。5數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與優(yōu)化5.1數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理是數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目中至關(guān)重要的第一步，它確保了數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)的分析和可視化提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在BigQuery中，這一過程通常涉及以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：5.1.1檢查數(shù)據(jù)完整性確保數(shù)據(jù)中沒有缺失值或空值。可以使用SQL查詢來檢查：--檢查表中的空值

SELECTCOUNT(*)asmissing_values

FROM`project.dataset.table`

WHEREcolumn_nameISNULL;5.1.2處理重復(fù)數(shù)據(jù)識別并刪除重復(fù)記錄，保持?jǐn)?shù)據(jù)的唯一性：--刪除重復(fù)記錄

DELETEFROM`project.dataset.table`

WHERE_rowidNOTIN(

SELECTMIN(_rowid)

FROM`project.dataset.table`

GROUPBYcolumn1,column2,...,columnN

);5.1.3數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換確保數(shù)據(jù)類型正確，例如將文本日期轉(zhuǎn)換為日期類型：--轉(zhuǎn)換日期格式

UPDATE`project.dataset.table`

SETdate_column=DATE(date_column)

WHEREdate_columnISNOTNULL;5.1.4數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，例如統(tǒng)一文本字段的大小寫：--標(biāo)準(zhǔn)化文本字段

UPDATE`project.dataset.table`

SETtext_column=LOWER(text_column);5.2優(yōu)化BigQuery查詢性能BigQuery的查詢性能直接影響到數(shù)據(jù)處理和可視化的效率。以下是一些優(yōu)化查詢性能的策略：5.2.1使用分區(qū)表分區(qū)表可以顯著減少掃描的數(shù)據(jù)量，從而提高查詢速度：--查詢分區(qū)表

SELECT*

FROM`project.dataset.partitioned_table`

WHERE_PARTITIONTIME>=TIMESTAMP('2023-01-01');5.2.2利用索引雖然BigQuery不支持傳統(tǒng)意義上的索引，但通過合理設(shè)計(jì)表結(jié)構(gòu)和查詢，可以達(dá)到類似的效果：--使用常量過濾器減少掃描

SELECT*

FROM`project.dataset.table`

WHEREcolumn_name='constant_value';5.2.3選擇合適的JOIN類型INNERJOIN通常比FULLJOIN更高效，尤其是在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)：--使用INNERJOIN

SELECTt1.column1,t2.column2

FROM`project.dataset.table1`t1

INNERJOIN`project.dataset.table2`t2

ONt1.join_column=t2.join_column;5.2.4限制返回結(jié)果避免使用SELECT*，而是指定需要的列，這可以減少數(shù)據(jù)傳輸量，提高查詢速度：--限制返回列

SELECTcolumn1,column2

FROM`project.dataset.table`;5.2.5使用子查詢和WITH子句子查詢和WITH子句可以幫助分解復(fù)雜查詢，使其更易于管理和優(yōu)化：--使用WITH子句

WITHaggregated_dataAS(

SELECTcolumn1,COUNT(*)ascount

FROM`project.dataset.table`

GROUPBYcolumn1

)

SELECT*

FROMaggregated_data

WHEREcount>100;5.2.6避免使用LIKE操作符LIKE操作符可能導(dǎo)致全表掃描，應(yīng)盡量避免使用，特別是在大表中：--避免使用LIKE

SELECT*

FROM`project.dataset.table`

WHEREcolumn_name='specific_value';5.2.7使用BigQuery的MaterializedViewsMaterializedViews可以預(yù)先計(jì)算和存儲查詢結(jié)果，從而在后續(xù)查詢時(shí)提供更快的響應(yīng)時(shí)間：--創(chuàng)建MaterializedView

CREATEMATERIALIZEDVIEW`project.dataset.view`

ASSELECTcolumn1,column2

FROM`project.dataset.table`

WHEREcolumn3='value';通過以上步驟，可以有效地準(zhǔn)備和優(yōu)化BigQuery中的數(shù)據(jù)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和可視化工作奠定良好的基礎(chǔ)。6數(shù)據(jù)倉庫：BigQuery：在Tableau中創(chuàng)建可視化6.1創(chuàng)建可視化6.1.1在Tableau中創(chuàng)建基本圖表在Tableau中創(chuàng)建基本圖表，首先需要連接到BigQuery數(shù)據(jù)源。以下步驟將指導(dǎo)你如何在Tableau中連接BigQuery并創(chuàng)建一個(gè)簡單的條形圖。連接BigQuery打開TableauDesktop，選擇“連接到數(shù)據(jù)”。在“連接到數(shù)據(jù)源”對話框中，選擇“GoogleBigQuery”。輸入你的GoogleCloud項(xiàng)目ID和BigQuery數(shù)據(jù)集的詳細(xì)信息，然后點(diǎn)擊“連接”。創(chuàng)建條形圖示例假設(shè)我們有一個(gè)BigQuery表sales，其中包含以下數(shù)據(jù)：productsales_amountA1200B800C1500D900--SQL查詢示例

SELECTproduct,SUM(sales_amount)astotal_sales

FROMsales

GROUPBYproduct

ORDERBYtotal_salesDESC;在Tableau中，你可以通過以下步驟創(chuàng)建條形圖：將查詢結(jié)果拖到“行”區(qū)域。將product字段拖到“列”區(qū)域。將total_sales字段拖到“行”區(qū)域的“標(biāo)記”卡中的“大小”。選擇“條形圖”圖標(biāo)。6.1.2高級圖表與儀表板設(shè)計(jì)高級圖表：組合圖組合圖可以同時(shí)顯示兩種或更多類型的圖表，例如條形圖和線圖，以提供更豐富的數(shù)據(jù)洞察。以下是如何在Tableau中創(chuàng)建組合圖的步驟：創(chuàng)建一個(gè)條形圖，如上所述。創(chuàng)建一個(gè)線圖，將total_sales字段拖到“列”區(qū)域。選擇“線”圖標(biāo)。在“標(biāo)記”卡中，選擇“組合”。儀表板設(shè)計(jì)：整合多個(gè)圖表儀表板是Tableau中用于整合和展示多個(gè)圖表的工具，可以提供一目了然的數(shù)據(jù)概覽。以下是如何創(chuàng)建一個(gè)包含條形圖和組合圖的儀表板：在Tableau中，選擇“儀表板”>“新建儀表板”。將條形圖和組合圖拖到新儀表板中。調(diào)整圖表的大小和位置，以優(yōu)化視覺效果。添加標(biāo)題、注釋或過濾器，以增強(qiáng)儀表板的交互性和信息性。通過以上步驟，你可以在Tableau中有效地創(chuàng)建和設(shè)計(jì)基于BigQuery數(shù)據(jù)的可視化圖表和儀表板，從而更好地理解和傳達(dá)數(shù)據(jù)故事。7數(shù)據(jù)故事講述7.1如何使用數(shù)據(jù)可視化講述故事數(shù)據(jù)可視化不僅僅是圖表和圖形的堆砌，它是一種強(qiáng)大的工具，能夠幫助我們以直觀的方式理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)模式，趨勢和異常。更重要的是，數(shù)據(jù)可視化能夠講述故事，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解的敘述，幫助決策者和利益相關(guān)者快速獲取洞察，做出明智的決策。7.1.1最佳實(shí)踐明確目標(biāo)：在開始任何可視化項(xiàng)目之前，明確你想要傳達(dá)的信息或故事。這將指導(dǎo)你選擇正確的可視化類型和數(shù)據(jù)集。選擇正確的可視化類型：不同的數(shù)據(jù)類型和故事需要不同的可視化類型。例如，時(shí)間序列數(shù)據(jù)適合使用線圖，而分類數(shù)據(jù)則可能更適合柱狀圖或餅圖。簡化和聚焦：避免在圖表中包含過多的信息。過多的細(xì)節(jié)可能會(huì)分散觀眾的注意力，使故事變得模糊。聚焦于關(guān)鍵點(diǎn)，確保每個(gè)元素都有其存在的理由。使用顏色和標(biāo)簽：顏色和標(biāo)簽可以幫助區(qū)分不同的數(shù)據(jù)系列，但要謹(jǐn)慎使用，確保它們不會(huì)造成混淆。顏色應(yīng)有明確的意義，如使用紅色表示警告或異常。交互性：如果可能，添加交互性可以增強(qiáng)故事的吸引力。觀眾可以探索數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)自己的見解，這使得數(shù)據(jù)故事更加生動(dòng)和個(gè)性化。7.1.2案例研究假設(shè)我們有一個(gè)關(guān)于全球溫度變化的數(shù)據(jù)集，我們想要講述一個(gè)關(guān)于氣候變化的故事。數(shù)據(jù)集包含每年的平均溫度，以及每年的二氧化碳排放量。#導(dǎo)入必要的庫

importpandasaspd

importmatplotlib.pyplotasplt

#加載數(shù)據(jù)

data=pd.read_csv('global_temperature_and_co2.csv')

#數(shù)據(jù)預(yù)處理

data['Year']=pd.to_datetime(data['Year'],format='%Y')

data.set_index('Year',inplace=True)

#創(chuàng)建圖表

plt.figure(figsize=(14,7))

plt.plot(data['AverageTemperature'],label='AverageTemperature',color='blue')

plt.plot(data['CO2Emissions'],label='CO2Emissions',color='red')

plt.title('全球溫度變化與二氧化碳排放趨勢')

plt.xlabel('年份')

plt.ylabel('值')

plt.legend()

plt.show()在這個(gè)例子中，我們使用了線圖來展示全球平均溫度和二氧化碳排放量隨時(shí)間的變化。通過將溫度和排放量放在同一張圖表上，我們能夠直觀地看到兩者之間的潛在關(guān)系，從而講述一個(gè)關(guān)于氣候變化的故事。7.2最佳實(shí)踐與案例研究7.2.1最佳實(shí)踐數(shù)據(jù)清洗：確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。刪除或修正缺失值和異常值，使數(shù)據(jù)更加可靠。使用注釋和標(biāo)題：圖表的標(biāo)題和注釋應(yīng)該清晰地描述數(shù)據(jù)和故事。避免使用行業(yè)術(shù)語，確保故事對所有觀眾都易于理解。故事的連貫性：確保你的數(shù)據(jù)故事有一個(gè)清晰的開始、中間和結(jié)束。使用數(shù)據(jù)可視化來支持你的敘述，而不是僅僅展示數(shù)據(jù)。7.2.2案例研究考慮一個(gè)電子商務(wù)公司，想要分析其產(chǎn)品銷售趨勢，以決定未來的庫存策略。數(shù)據(jù)集包括產(chǎn)品類別、銷售日期和銷售數(shù)量。#加載數(shù)據(jù)

sales_data=pd.read_csv('product_sales.csv')

#數(shù)據(jù)預(yù)處理

sales_data['SaleDate']=pd.to_datetime(sales_data['SaleDate'])

sales_data.set_index('SaleDate',inplace=True)

#分析銷售趨勢

sales_by_category=sales_data.groupby('ProductCategory')['SalesQuantity'].sum()

sales_by_category.plot(kind='bar',figsize=(14,7))

plt.title('各產(chǎn)品類別銷售數(shù)量')

plt.xlabel('產(chǎn)品類別')

plt.ylabel('銷售數(shù)量')

plt.show()通過這個(gè)圖表，公司可以清楚地看到哪些產(chǎn)品類別銷售最好，哪些可能需要減少庫存。這種數(shù)據(jù)故事的講述方式不僅提供了數(shù)據(jù)的可視化，還為決策提供了直接的依據(jù)。通過遵循這些最佳實(shí)踐和學(xué)習(xí)案例研究，我們可以更有效地使用數(shù)據(jù)可視化來講述故事，使數(shù)據(jù)更加生動(dòng)和有說服力。記住，數(shù)據(jù)故事講述的目標(biāo)是讓數(shù)據(jù)說話，幫助觀眾理解復(fù)雜的信息，而不是僅僅展示數(shù)據(jù)。8數(shù)據(jù)倉庫：BigQuery：安全與權(quán)限管理8.1BigQuery的安全特性BigQuery作為GoogleCloud的一項(xiàng)服務(wù)，提供了多層次的安全保障，確保數(shù)據(jù)的機(jī)密性和完整性。以下是一些關(guān)鍵的安全特性：數(shù)據(jù)加密：BigQuery自動(dòng)加密所有數(shù)據(jù)，無論是在傳輸過程中還是在存儲