BigQuery GIS データの可視化

は、

BigQuery GIS データは次の方法で可視化できます。

  • BigQuery Geo Viz
  • Google Earth Engine
  • Jupyter ノートブック(GeoJSON 拡張機能を使用)

現在、BigQuery GIS の可視化は Google データポータルではサポートされていません。

BigQuery Geo Viz

BigQuery Geo Viz は、Google Maps API を使用して BigQuery の地理空間データを可視化するためのウェブツールです。SQL クエリを実行し、その結果をインタラクティブなマップに表示できます。柔軟なスタイル設定機能を備えており、データの分析や探索に利用できます。

BigQuery Geo Viz は、機能が完備された GIS 可視化ツールではありません。Geo Viz は、GIS クエリの結果を一度に 1 クエリずつ、地図上で可視化するための軽量な方法です。

Geo Viz を使用して GIS データを可視化する例については、データ アナリスト向けの BigQuery GIS スタートガイドをご覧ください。

Geo Viz を使ってみるには、BigQuery Geo Viz ウェブツールにアクセスしてください。

Geo Viz の制限

  • Geo Viz は 1 枚の地図上に最大 2,000 件の結果しか表示できません。
  • Geo Viz は、STRING 列に格納された WKT(well-known text)形式のジオメトリ入力(点、線、ポリゴン)をサポートしています。BigQuery の地理関数を使用して、緯度と経度を WKT に変換できます。
  • リアルタイムかつインタラクティブな分析はブラウザによってローカルで処理されるため、ブラウザの機能の影響を受けます。
  • 可視化の結果を他のユーザーと共有する、保存する、ダウンロードしてオフラインで編集するといった操作は、Geo Viz ではサポートされていません。

Google Earth Engine

Google Earth Engine を使用して BigQuery GIS データを可視化することもできます。Earth Engine を使用するには、BigQuery データを Cloud Storage にエクスポートし、それを Earth Engine にインポートします。Earth Engine ツールを使用してデータを可視化できます。

Google Earth Engine の使用方法について詳しくは、以下をご覧ください。

Jupyter ノートブック

GeoJSON 拡張機能を使用すると、Jupyter ノートブックで可視化を実行できます。この拡張機能を使用するには、BigQuery GIS データが GeoJSON 形式である必要があります。

詳細については、GitHub の GeoJSON 拡張機能をご覧ください。

Jupyter ノートブックを使用したデータの可視化方法のチュートリアルについては、Jupyter ノートブックで BigQuery データを可視化するをご覧ください。

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