可视化地理空间数据
通过地理空间分析，您可以使用以下方法直观呈现地理位置数据：
Looker Studio
Looker 数据洞察是 Google Marketing Platform 提供的免费自助式报告和数据可视化服务，可与 BigQuery 和数百个其他数据源连接。该服务支持 BigQuery GEOGRAPHY 多边形的各种地理位置字段类型和等值映射。借助基于 Google 地图的可视化功能，您可以如在 Google 地图中一样，直观呈现地理数据并与之互动：平移、放大甚至是进入街景视图。
如需了解 Looker 数据洞察中的地理空间分析，请参阅使用 Looker 数据洞察直观呈现 BigQuery GEOGRAPHY 多边形。
BigQuery Geo Viz
BigQuery Geo Viz 是一种使用 Google Maps API 直观呈现 BigQuery 中的地理空间数据的 Web 工具。您可以运行 SQL 查询并在交互式地图上显示结果。灵活的样式功能可以帮助您分析和探索数据。
BigQuery Geo Viz 不是功能全面的地理空间分析可视化工具。Geo Viz 是一种在地图上直观呈现 GIS 查询结果的简洁方式，一次只能处理一个查询。
如需查看使用 Geo Viz 直观呈现地理空间数据的示例，请参阅开始使用地理空间分析。
要探索 Geo Viz，请转到 BigQuery Geo Viz Web 工具。
Geo Viz 限制
- Geo Viz 支持以
GEOGRAPHY列的形式检索的几何图形输入（点、线和多边形）。您可以使用 BigQuery 的地理函数将纬度和经度转换为GEOGRAPHY。 - Geo Viz 可以在地图上显示的结果数量受浏览器内存限制。您可以调低分辨率并使用
ST_Simplify函数减小查询返回的地理空间数据的大小。 - 实时交互式分析由浏览器在本地处理，并且受浏览器功能的制约。
- Geo Viz 仅支持与有权在同一 BigQuery 项目中执行查询的用户共享可视化内容。
- Geo Viz 不支持下载可视化内容以供离线修改。
Google Earth Engine
您也可以使用 Google Earth Engine 来直观呈现地理空间数据。要使用 Earth Engine，请将 BigQuery 数据导出到 Cloud Storage，然后再将其导入 Earth Engine。您可以使用 Earth Engine 工具来可视化您的数据。
如需详细了解如何使用 Google Earth Engine，请参阅：
Jupyter 笔记本
您可以通过使用 GeoJSON 扩展程序在 Jupyter 笔记本中直观呈现数据。要使用此扩展程序，您的地理空间数据必须为 GeoJSON 格式。
如需了解详情，请参阅 GitHub 中的 GeoJSON 扩展程序。
如需获取关于如何使用 Jupyter 笔记本直观呈现数据的教程，请参阅在 Jupyter 笔记本中直观呈现 BigQuery 数据。