지형공간 데이터 시각화
지리정보 분석을 사용하면 다음을 사용하여 지리적 위치 데이터를 시각화할 수 있습니다.
Looker Studio
Looker Studio는 Google Marketing Platform의 무료 셀프 서비스 보고 및 데이터 시각화 서비스로, BigQuery 및 수백 개의 다른 데이터 소스에 연결됩니다. 이 서비스에는 다양한 지리적 필드 유형과 BigQuery GEOGRAPHY 다각형의 단계구분도가 지원됩니다. Google 지도 기반 시각화를 통해 Google 지도에서와 마찬가지로 지리 데이터를 시각화하고 상호작용(화면 이동, 확대, 스트리트 뷰로 전환)할 수 있습니다.
Looker Studio에서 지리정보 분석을 둘러보려면 Looker Studio로 BigQuery GEOGRAPHY 다각형 시각화를 참조하세요.
BigQuery Geo Viz
BigQuery Geo Viz는 Google 지도 API를 사용하여 BigQuery에서 지리정보 데이터를 시각화하기 위한 웹 도구입니다. SQL 쿼리를 실행하고 대화형 지도에 결과를 표시할 수 있습니다. 유연한 스타일 지정 기능을 사용하여 데이터를 분석 및 탐색할 수 있습니다.
BigQuery Geo Viz는 모든 기능을 갖춘 지리정보 분석 시각화 도구가 아닙니다. Geo Viz는 한 번에 쿼리 1개씩 지리정보 분석 쿼리 결과를 지도에 시각화하는 간단한 방법입니다.
Geo Viz를 사용하여 지리정보 데이터를 시각화하는 예시를 보려면 지리정보 분석 시작하기를 참조하세요.
Geo Viz를 살펴보려면 BigQuery Geo Viz 웹 도구로 이동하세요.
Geo Viz 제한사항
- Geo Viz는
GEOGRAPHY열로 검색되는 도형 입력(점, 선, 다각형)을 지원합니다. BigQuery의 지역 함수를 사용하여 위도 및 경도를GEOGRAPHY로 변환할 수 있습니다. - Geo Viz가 지도에 표시할 수 있는 결과 수는 브라우저 메모리에 따라 제한됩니다.
ST_Simplify함수를 사용하여 해상도를 낮추고 쿼리로 반환되는 지리정보 데이터 크기를 줄일 수 있습니다. - 실시간 대화형 분석은 브라우저에서 로컬로 처리되며 브라우저의 기능이 적용됩니다.
- Geo Viz는 동일한 BigQuery 프로젝트에서 쿼리 실행이 허용된 사용자와만 시각화 공유를 지원합니다.
- Geo Viz는 오프라인 수정을 위한 시각화 다운로드를 지원하지 않습니다.
Google Earth Engine
Google Earth Engine을 사용하여 지리정보 데이터를 시각화할 수도 있습니다. Earth Engine을 사용하려면 BigQuery 데이터를 Cloud Storage로 내보낸 다음 Earth Engine으로 가져와야 합니다. Earth Engine 도구를 사용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다.
Google Earth Engine에 대한 자세한 내용은 다음 항목을 참조하세요.
Jupyter 메모장
GeoJSON 확장 프로그램을 사용하여 Jupyter 메모장에서 시각화를 수행할 수 있습니다. 이 확장 프로그램을 사용하려면 지리분석 데이터가 GeoJSON 형식이어야 합니다.
자세한 내용은 GitHub의 GeoJSON 확장 프로그램을 참조하세요.
Jupyter 메모장을 사용한 데이터 시각화 방법 튜토리얼은 Jupyter 노트북에서 BigQuery 데이터 시각화를 참조하세요.