表示されているのは Looker のドキュメントです。Looker Studio のドキュメントについては、https://support.google.com/looker-studio をご覧ください。

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Looker Studio を使用して BigQuery GEOGRAPHY ポリゴンを可視化する

このチュートリアルは、Looker Studio を使って BigQuery の GEOGRAPHY データを可視化しようとしている方を対象とするものです。このチュートリアルをすべて終えるには、BigQuery 課金プロジェクトが必要になります。SQL の書き方に関する知識は不要で、一般公開されているデータセットを使用できます。

目標

このチュートリアルでは、ワシントン州の賃貸物件の値ごろ感を表すレポートを作成します。具体的には Google マップを使用して、一般公開の BigQuery データセットの GEOGRAPHY データを可視化します。

Google マップに、ワシントン州の郡別の家賃の値ごろ感を表す BigQuery の赤色の GEOGRAPHY ポリゴンが表示されています。

始める前に

まだ BigQuery 課金プロジェクトを準備されていない方は、こちらで無料で申し込めます。

新しい空のレポートを作成する

Looker Studio にログインします。
[作成] をクリックし、[レポート] を選択します。
[データのレポートへの追加] パネルで [BigQuery] を選択します。

左側のナビゲーションで [カスタムクエリ] を選択します。
課金プロジェクトの ID を選択するか入力します。
[カスタムクエリを入力] で、次の SQL クエリを貼り付けます。

    select
        ct.state_fips_code,
        ct.county_fips_code,
        c.county_name,
        ct.tract_ce,
        ct.geo_id,
        ct.tract_name,
        ct.lsad_name,
        ct.internal_point_lat,
        ct.internal_point_lon,
        ct.internal_point_geo,
        ct.tract_geom,
        acs.total_pop,
        acs.households,
        acs.male_pop,
        acs.female_pop,
        acs.median_age,
        acs.median_income,
        acs.income_per_capita,
        acs.gini_index,
        acs.owner_occupied_housing_units_median_value,
        acs.median_rent,
        acs.percent_income_spent_on_rent,
    from `bigquery-public-data.geo_census_tracts.census_tracts_washington` ct
    left join `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.counties` c
        on (ct.state_fips_code || ct.county_fips_code) = c.geo_id
    left join `bigquery-public-data.census_bureau_acs.censustract_2018_5yr` acs
        on ct.geo_id = acs.geo_id

このクエリは、米国ワシントン州の国勢調査に関する BigQuery 一般公開データセットから、データを取得します。調査地域は、郡の比較的小さな区分です。このクエリは、調査地域に関する地理空間データと国勢調査の統計（人口、年齢、収入、住宅費など）を結び付けます。

[追加] をクリックし、このデータをレポートに追加します。

レポートに Google マップを追加する

レポートページの表を削除します。
[グラフを追加] をクリックします。
[Google マップ] セクションで [塗り分けマップ] をクリックします。

地図を設定する

ユーザーが、Google マップのグラフに表示されているプロパティパネルの [データ] タブで、[地域] フィールドに [geo_id]、[地理空間フィールド] に [tract_geom] を選択しています。

この地図はまだ表示されません。まず、それぞれの場所を一意に識別するフィールドを追加する必要があります。

[地域] セクションで [ディメンションが無効です] をクリックし、[geo_id] を選択します。
1. このフィールドが国勢調査の個々の地域を識別します。
[地理空間フィールド] セクションで [指標を追加] をクリックし、[tract_geom] を選択します。
1. このフィールドには、表示するポリゴンを定義する BigQuery GEOGRAPHY データが含まれます。

この地図は次のようになります。

地図にポリゴンが表示されない場合Looker Studio の Google マップではデフォルトで 100, 000 ポイント（ポリゴンの頂点数）がプロットされますが、tract_geom 列に含まれるのは 911,364 ポイントです。ポイントの数を増やしたり（最大 1, 000, 000 個）、フィルタを追加して特定のエリアに絞り込むことでポイントの数を減らしたりすることもできます。グラフのプロパティパネルの [スタイル] タブの [塗りつぶしエリアレイヤ] セクションで、[ポリゴンの頂点の最大数] を [1,000,000] に設定します。