使用 Looker 数据洞察直观呈现 BigQuery GEOGRAPHY 多边形

本教程适用于希望使用 Looker 数据洞察直观呈现 BigQuery 中的 GEOGRAPHY 数据的用户。如需完成本教程，您需要一个 BigQuery 结算项目。您无需了解如何编写 SQL，即可使用公共数据集。

目标

在本教程中，您将创建一个报告，显示华盛顿州的租赁房源的负担能力。您将使用 Google 地图直观显示来自公共 BigQuery 数据集的 GEOGRAPHY 数据。

Google 地图上显示了红色的 BigQuery 地理图多边形，表示华盛顿州各郡的租金负担能力。

准备工作

如果您尚未设置 BigQuery 结算项目，可以点击此处免费注册。

1 创建新的空白报告

  1. 登录 Looker 数据洞察。
  2. 点击 “创建”图标。 创建，然后选择报告。
  3. 在向报告添加数据面板中，选择 BigQuery。

  1. 在左侧导航栏中，选择自定义查询。
  2. 选择或输入您的结算项目 ID。
  3. 在输入自定义查询下，粘贴以下 SQL 查询：
    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

此查询会从 BigQuery 公共数据集中检索有关华盛顿州美国人口普查小区的相关数据。人口普查小区是县级行政区的一个相对较小的细分区域。该查询会将有关人口普查小区边界的地理空间数据与人口普查统计数据（例如人口、年龄、收入和住房费用）联接起来。

点击添加，将此数据添加到报告中。

2 向报告添加 Google 地图

  1. 在报告页面上删除表格。
  2. 点击添加图表。
  3. 在 Google 地图部分中，点击填充地图。

3 配置地图

用户在 Google 地图图表“属性”面板的“数据”标签页中，为“位置”字段选择 geo_id，为“地理空间”字段选择 tract_geom。

地图尚未显示。您需要先添加用于唯一标识每个营业地点的字段。

  1. 在位置部分中，点击无效维度，然后选择 geo_id。
    1. 此字段用于唯一标识每个人口普查小区。
  2. 在地理空间 字段部分中，点击添加指标，然后选择 tract_geom。
    1. 此字段包含用于定义要显示的多边形的 BigQuery GEOGRAPHY 数据。

该映射应如下所示：

一张 Google 地图上显示了蓝色地理多边形，表示华盛顿州各县的租金负担能力，但仅显示了部分县的多边形。

为什么地图缺少多边形？默认情况下，Looker Studio 中的 Google 地图会绘制 10 万个点（多边形顶点），但 tract_geom 列包含 911,364 个点。您可以增加点的数量（最多 100 万个），也可以添加过滤条件来缩减点的数量，以便重点关注特定区域。在图表属性面板的 STYLE 标签页的 Filled Area Layer 部分，将多边形顶点的最大数量设置为 1,000,000。

添加县级过滤条件

  1. 在工具栏中，点击添加控件。
  2. 选择下拉列表。
  3. 将对照组字段设置为 county_name，并在默认选择中输入 King。

用户从“添加控件”菜单中选择“下拉列表”，然后在“属性”面板的“设置”标签页中选择 county_name 作为“控件”字段，并将“King”作为默认选项。

现在，您应该会看到 King County 的所有多边形，其中包含西雅图：

一张 Google 地图图表，其中显示了蓝色地理多边形，表示华盛顿州各郡的租金负担能力，过滤条件为显示金县的数据。

4 设置地图样式

地图的默认颜色指标为“记录数”。您也可以选择其他指标。

在颜色指标部分中，选择 percent_income_spent_on_rent。

5 与地图互动

根据您启用的选项，您可以缩放和平移，并注意到人们将近一半的收入用于租金的人口普查区，例如西雅图的大学区：

6 更改提示

当您将鼠标悬停在地图上时，您会发现提示中显示了 geo_id，但在这种情况下，该值没有特别的意义：

华盛顿州租金 Google 地图图表中包含 geo_id 提示维度的提示，其中显示了数据点详细信息 53033005301 percent_income_spent_on_rent: 51。

您可以更改提示维度，为观看者提供更实用的提示。

  1. 点击右上角的修改。
  2. 选择地图。
  3. 在提示部分，选择 lsad_name。
    1. 此字段包含直观易懂的人口普查小区名称：

“属性”面板上的“设置”标签页将 geo_id 显示为“位置”字段、tract_geom 显示为“地理空间”字段、lsad_name 显示为“提示”字段，并将 percent_income_spent_on_rent 显示为“颜色”指标。

7 为地图添加更多样式

您可以在样式标签页中自定义地图的外观。例如，您可以将填充不透明度提高到 80%，并将颜色渐变从蓝色更改为红色。

“填充地图项”标签页上的“填充区域图层”部分选项和“颜色”部分选项。

最终的 Google 地图，其中红色渐变地理多边形代表华盛顿州的租金负担能力，数据点显示的提示文字为“Census Tract 295.02 percent_income_spent_on_rent: 47.5”。

恭喜！

您已在 Looker 数据洞察中创建了一个 Google 地图，用于直观呈现 BigQuery GEOGRAPHY 数据。