概要

データ可視化ツールは、BigQuery データについて理解したり、データをインタラクティブに分析したりするのに役立ちます。可視化ツールを使用することで、傾向を把握してそれに対処したり、データを利用した予測を行ったりできます。このラボでは、Looker Studio を使用して、前の演習で Dataflow パイプラインを使って入力した BigQuery テーブルのデータを可視化します。このラボでライブ ストリーミング データにアクセスすることはありません。

目標

このラボでは、次のタスクを行います。

• BigQuery データソースに接続する
• レポートやグラフを作成し、BigQuery データを可視化する

このラボでは、Looker Studio で BigQuery コネクタを使って BigQuery のデータを可視化します。後続のタスクでは、データソースやレポートに加え、サンプル テーブルのデータを可視化するグラフを作成します。

設定

各ラボでは、新しい Google Cloud プロジェクトとリソースセットを一定時間無料で利用できます。

1. シークレット ウィンドウを使用して Google Skills にログインします。

2. ラボのアクセス時間（例: 1:15:00）に注意し、時間内に完了できるようにしてください。 一時停止機能はありません。必要な場合はやり直せますが、最初からになります。

3. 準備ができたら、[ラボを開始] をクリックします。

4. ラボの認証情報（ユーザー名とパスワード）をメモしておきます。この情報は、Google Cloud コンソールにログインする際に使用します。

5. [Google コンソールを開く] をクリックします。

6. [別のアカウントを使用] をクリックし、このラボの認証情報をコピーしてプロンプトに貼り付けます。 他の認証情報を使用すると、エラーや料金が発生します。

7. 利用規約に同意し、再設定用のリソースページをスキップします。

タスク 1. Looker Studio でデータソースを作成する

1. Looker Studio ユーザー インターフェースは Google Cloud 環境の外部からアクセスできます。できればシークレット ウィンドウでブラウザの新しいタブを開きます。datastudio.google.com に移動するか、Looker Studio のリンクをクリックします。

注: Looker Studio でレポートを作成するための最初のステップは、レポートのデータソースを作成することです。レポートには 1 つ以上のデータソースを含めることができます。BigQuery データソースを作成する際は、Looker Studio で BigQuery コネクタが使用されます。 注: BigQuery データソースを Looker Studio レポートに追加するには、適切な権限が必要です。ラボの最初のステップで、演習で使用する BigQuery のデータセットとテーブルを作成しました。BigQuery データセットに設定されている権限は、Looker Studio で作成したレポート、グラフ、ダッシュボードに適用されます。Looker Studio レポートが共有されている場合、レポート コンポーネントを表示できるのは、データレベルで適切な権限を持っているユーザーのみです。

2. [レポート] ページの [テンプレートを使って開始] で、[空のレポート] テンプレートをクリックします。これにより、アカウント設定プロセスが開始します。

3. [アカウントの設定] ダイアログ ボックスで、リストから国を選択し、会社名を入力します。

4. 利用規約に同意し、[続行] をクリックします。

5. 設定ページのメール通知を受け取るための各オプションで [いいえ] を選択し、[続行] をクリックします。

6. これでアカウントの初期設定が完了したので、プロセスの最初に戻ります。

7. [レポート] ページの [テンプレートを使って開始] で、[空のレポート] テンプレートをクリックします。今度は新しいページが表示されて、[無題のレポート] が開始されます。

8. ページの下部から [データのレポートへの追加] パネルが読み込まれます。

9. [Google Connectors] で [BigQuery] を選択します。

10. [Looker Studio に BigQuery プロジェクトへのアクセス権を許可してください。] というメッセージに対し、承認します。
11. プロンプトが表示されたら、[ログイン] ダイアログで受講生アカウントを選択します。
12. プロンプトが表示されたら [許可] をクリックし、Looker Studio からラボアカウントの BigQuery リソースを表示する権限を付与します。
13. [マイ プロジェクト] を選択します。
14. [プロジェクト] 列で、該当するプロジェクト名をクリックします。
15. [データセット] 列で [demos] をクリックします。
16. [テーブル] 列で、[current_conditions] をクリックします。
17. [追加] をクリックします。

[このレポートにデータを追加しようとしています] という通知が表示されます。

18. [次回から表示しない] にチェックを入れ、[レポートに追加] をクリックします。

19. [自由形式レイアウト] をクリックします。

20. 完了すると、デフォルトのシンプルな表形式のレポートが表示されます。これで、Looker Studio で BigQuery のデータを閲覧できるようになったことがわかります。

注: Google Cloud アカウントのリソースに対する権限を Looker Studio に与える操作は、通常は初回利用時に行います。レポートを作成するたびにこの操作を行う必要はありません。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。

データソースを作成する

タスク 2. 計算フィールドを使用して棒グラフを作成する

current_conditions データソースをレポートに追加したら、次にデータを可視化します。ここでは棒グラフの作成から始めます。棒グラフでは、各高速道路で記録された車両数の合計を表示します。

1. （省略可）ページ上部の [無題のレポート] をクリックし、レポート名を変更します。たとえば「<PROJECTID>-report1-[あなたの名前]」と入力します。

2. ナビゲーション バーで [グラフを追加] をクリックし、[縦棒グラフ] を選択します。

3. レポートページの任意の場所を左クリックして、棒グラフをドロップします。

4. 棒グラフのプロパティ ウィンドウの [設定] タブで、データソース（current_conditions）の値と、[ディメンション] および [指標] のデフォルトの値を確認します。

5. [ディメンション] が [highway] に設定されていない場合は、[ディメンション] を [highway] に変更します。[ディメンション] セクションで既存のディメンションをクリックし、ディメンション選択ツールで [highway] を選択します。

6. [指標] で [指標を追加] をクリックし、[latitude] を追加します。

7. [指標] で [Record Count] にカーソルを合わせ、[x] をクリックして削除します。

例:

8. 車両数に関する分析情報を取得するには、検出された各車両の指標を追加する必要があります。

9. [指標] で [指標を追加] をクリックし、[sensorId] を追加します。

10. この列の各カウント数は自動的に作成されます。各カウント数として設定されたこの指標は、交通量の本当の値を表すわけではありません。[sensorId] の横で [CTD] の文字をクリックします。

11. [sensorId] ペインの [集計] フィールドで、[件数] を選択します。

12. [表示名] フィールドに「vehicles」と入力します。レポート内のポップアップ以外の場所をクリックして、ポップアップを閉じます。変更は自動的に保存されます。

13. [指標] で [latitude] にカーソルを合わせ、[x] をクリックして削除します。

14. [ディメンション] が [highway] に、[指標] が [sensorId] に設定されていることを確認します。デフォルトでは下のグラフが降順で並べ替えられ、車両の台数が最も多い高速道路が最初に表示されます。

15. グラフをわかりやすくするために、棒のラベルを変更します。棒グラフのプロパティ ウィンドウで [スタイル] タブをクリックします。

16. [棒グラフ] セクションで [データラベルを表示] チェックボックスをオンにします。

17. 自動車の総数がグラフの各棒の上に表示されます。

タスク 3. カスタムクエリを使用してグラフを作成する

Looker Studio で既存のクエリを使用して、必要なレポートの作成やデータの可視化を行える場合があります。[カスタムクエリ] オプションでは、BigQuery のクエリ機能（JOIN、UNION、分析関数など）をすべて使用できます。

あるいはビューを作成して、BigQuery のクエリ機能をすべて使用することもできます。ビューは SQL クエリによって定義される仮想テーブルです。データソースとしてそのビューを含むデータセットを追加すると、ビュー内のデータに対してクエリを実行できます。

BigQuery データソースとして SQL クエリを指定する場合、クエリの結果はテーブル形式で取得され、これがデータソースのフィールド定義（スキーマ）になります。データソースとしてカスタムクエリを使用する場合、Looker Studio では SQL を BigQuery に対して生成された各クエリの内部選択ステートメントとして使用します。Looker Studio でのカスタムクエリの詳細については、オンライン ヘルプをご覧ください。

1. カスタムクエリのデータソースを使用する棒グラフをレポートに追加するには:

2. ナビゲーション バーで [グラフを追加] をクリックし、[縦棒グラフ] を選択します。

3. レポートページの任意の場所を左クリックして、棒グラフをドロップします。

4. 棒グラフのプロパティ ウィンドウの [設定] タブで、データソース（current_conditions）の値と、[ディメンション] および [指標] のデフォルトの値が前のグラフと同じであることを確認します。

5. [データソース] セクションで [current_conditions] データソースをクリックします。

6. ペインの下にある [データを追加] を選択します。

7. [Google Connectors] で [BigQuery] を選択します。

8. 最初のグループにある [カスタムクエリ] を選択します。

9. [課金プロジェクト] でプロジェクトを選択します。

10. [カスタムクエリを入力] ウィンドウに以下のクエリを入力します。<PROJECTID> は実際のプロジェクト ID に置き換えます。

SELECT max(speed) as maxspeed, min(speed) as minspeed, avg(speed) as avgspeed, highway FROM `<PROJECTID>.demos.current_conditions` group by highway

このクエリでは、max、min、avg の関数を使用して、各高速道路のそれぞれの速度を算出します。

11. [Add] をクリックします。

注: Looker Studio では、グラフに適切なディメンションや指標を判別できないことがあります。その場合はグラフ オプションを調整する必要があります。

12. 棒グラフ のプロパティの [設定] タブで、[データソース] セクションの [current_conditions] をクリックします。[current_conditions] エントリがもう 1 つ表示されるので、プルダウン メニューからこれを選択します。

注: 正しい current_conditions データソースを選択しないと、以下の設定は表示されません。

13. 棒グラフのプロパティの [設定] タブで、[指標] の [Record Count] をクリックします。

14. 指標選択ツールで、[maxspeed] を選択します。

15. [指標] で、[指標を追加] をクリックします。

16. 指標選択ツールで、[minspeed] を選択します。

17. [指標] で、[指標を追加] をクリックします。

18. 指標選択ツールで、[avgspeed] を選択します。

19. maxspeed、minspeed、avgspeed 以外の指標が存在している場合は削除します。

各高速道路での最高速度、最低速度、平均速度がグラフに表示されるようになります。

指標がグラフに追加された順番に基づいて、各棒がデフォルトの色で表示されます。

20. 見やすくするために、グラフのスタイルを変更します。[棒グラフ] プロパティの [スタイル] タブをクリックします。
21. [配色] で、ボックスをクリックして別の色を選択します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。

カスタムクエリを使用してグラフを作成する

タスク 4: クエリ履歴を表示する

BigQuery のウェブ インターフェースでクエリの履歴を調べると、BigQuery コネクタ経由で送信されたクエリを確認できます。クエリの履歴は、クエリの料金の見積もりや、他のシナリオでの使用に備えたクエリの保存に使用できます。

BigQuery コンソールを開く

1. Google Cloud コンソールで、ナビゲーション メニュー > [BigQuery] を選択します。

[Cloud Console の BigQuery へようこそ] メッセージ ボックスが開きます。このメッセージ ボックスにはクイックスタート ガイドへのリンクと、UI の更新情報が表示されます。

2. [完了] をクリックします。

3. [ジョブ履歴] を切り替えて開きます。下部パネルにあるリストの最初の項目は [個人履歴] です。このページを初めて表示したときに、クエリ履歴が右下（[クエリエディタ] ペインの下）に表示されるはずです。クエリ履歴が読み込まれていない場合は [個人履歴] リンクをクリックしてください。
4. 最後に使用したクエリを先頭に、クエリのリストが表示されます。クエリをクリックして、[ジョブ ID] や [処理されたバイト数] などのクエリの詳細を表示します。

ラボを終了する

ラボが完了したら、[ラボを終了] をクリックします。ラボで使用したリソースが Google Skills から削除され、アカウントの情報も消去されます。

ラボの評価を求めるダイアログが表示されたら、星の数を選択してコメントを入力し、[送信] をクリックします。

星の数は、それぞれ次の評価を表します。

• 星 1 つ = 非常に不満
• 星 2 つ = 不満
• 星 3 つ = どちらともいえない
• 星 4 つ = 満足
• 星 5 つ = 非常に満足

フィードバックを送信しない場合は、ダイアログ ボックスを閉じてください。

フィードバックやご提案の送信、修正が必要な箇所をご報告いただく際は、[サポート] タブをご利用ください。

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