Menjelajahi dan memvisualisasikan data di BigQuery dari dalam JupyterLab

Menjelajahi dan memvisualisasikan data di BigQuery dari dalam JupyterLab

Notebook terkelola Vertex AI Workbench tidak digunakan lagi. Pada 30 Januari 2025, dukungan untuk notebook terkelola akan berakhir dan kemampuan untuk membuat instance notebook terkelola akan dihapus. Instance yang ada akan tetap berfungsi, tetapi patch, update, dan upgrade tidak akan tersedia. Untuk terus menggunakan Vertex AI Workbench, sebaiknya migrasikan instance notebook terkelola ke instance Vertex AI Workbench.

Halaman ini menunjukkan beberapa contoh cara menjelajahi dan memvisualisasikan data yang disimpan di BigQuery dari dalam antarmuka JupyterLab dari instance notebook terkelola Vertex AI Workbench Anda.

Untuk melihat contoh penjelajahan dan visualisasi data BigQuery sebagai bagian dari alur kerja yang komprehensif di notebook terkelola, jalankan notebook Jupyter "Analisis eksploratif interaktif data BigQuery dalam notebook" di salah satu lingkungan berikut:

Buka di notebook terkelola Vertex AI Workbench | Buka di Colab | Buka di Colab Enterprise | Lihat di GitHub

Sebelum memulai

Buat instance notebook terkelola, jika Anda belum melakukannya.

Membuka JupyterLab

1. Di Konsol Google Cloud, buka halaman Managed notebooks.

   Buka Notebook terkelola

2. Di samping nama instance notebook terkelola, klik Open JupyterLab.

   Instance notebook terkelola Anda akan membuka JupyterLab.

Membaca data dari BigQuery

Di dua bagian berikutnya, Anda akan membaca data dari BigQuery yang akan digunakan untuk divisualisasikan nanti. Langkah-langkah ini identik dengan langkah di Data kueri di BigQuery dari dalam JupyterLab, jadi jika sudah menyelesaikannya, Anda dapat langsung ke Dapatkan ringkasan data dalam tabel BigQuery.

Membuat kueri data menggunakan perintah magic %%bigquery

Di bagian ini, Anda akan menulis SQL langsung di sel notebook dan membaca data dari BigQuery ke dalam notebook Python.

Perintah magic yang menggunakan karakter persentase tunggal atau ganda (% atau %%) memungkinkan Anda menggunakan sintaksis minimal untuk berinteraksi dengan BigQuery dalam notebook. Library klien BigQuery untuk Python otomatis diinstal di instance notebook terkelola. Di balik layar, perintah magic %%bigquery menggunakan library klien BigQuery agar Python dapat menjalankan kueri yang diberikan, mengonversi hasilnya menjadi DataFrame pandas, menyimpan hasil ke variabel secara opsional, dan kemudian menampilkan hasil tersebut.

Catatan: Mulai versi 1.26.0 paket Python google-cloud-bigquery, BigQuery Storage API digunakan secara default untuk mendownload hasil dari perintah magic %%bigquery.

1. Untuk membuka file notebook, pilih File > New > Notebook.

2. Dalam dialog Select Kernel, pilih Python (Local), lalu klik Select.

   File IPYNB baru Anda akan terbuka.

3. Untuk mendapatkan jumlah region berdasarkan negara dalam set data international_top_terms, masukkan pernyataan berikut:

   %%bigquery
   SELECT
     country_code,
     country_name,
     COUNT(DISTINCT region_code) AS num_regions
   FROM
     `bigquery-public-data.google_trends.international_top_terms`
   WHERE
     refresh_date = DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 1 DAY)
   GROUP BY
     country_code,
     country_name
   ORDER BY
     num_regions DESC;

4. Klik  Run cell.

   Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

   Query complete after 0.07s: 100%|██████████| 4/4 [00:00<00:00, 1440.60query/s]
   Downloading: 100%|██████████| 41/41 [00:02><00:00, 20.21rows/s]
   ... country_code country_name num_regions 0 TR Turkey 81 1 TH Thailand 77 2 VN Vietnam 63 3 JP Japan 47 4 RO Romania 42 5 NG Nigeria 37 6 IN India 36 7 ID Indonesia 34 8 CO Colombia 33 9 MX Mexico 32 10 BR Brazil 27 11 EG Egypt 27 12 UA Ukraine 27 13 CH Switzerland 26 14 AR Argentina 24 15 FR France 22 16 SE Sweden 21 17 HU Hungary 20 18 IT Italy 20 19 PT Portugal 20 20 NO Norway 19 21 FI Finland 18 22 NZ New Zealand 17 23 PH Philippines 17>

   Catatan: Hasil Anda mungkin berbeda dari yang disebutkan di atas karena set data google_trends yang dikueri akan diperbarui dengan data baru secara berkelanjutan.

5. Pada sel berikutnya (di bawah output dari sel sebelumnya), masukkan perintah berikut untuk menjalankan kueri yang sama, tetapi kali ini simpan hasilnya ke DataFrame pandas baru yang bernama regions_by_country. Anda memberikan nama tersebut menggunakan argumen dengan perintah magic %%bigquery.

   %%bigquery regions_by_country
   SELECT
     country_code,
     country_name,
     COUNT(DISTINCT region_code) AS num_regions
   FROM
     `bigquery-public-data.google_trends.international_top_terms`
   WHERE
     refresh_date = DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 1 DAY)
   GROUP BY
     country_code, country_name
   ORDER BY
     num_regions DESC;

   Catatan: Untuk informasi selengkapnya tentang argumen yang tersedia untuk perintah %%bigquery, lihat dokumentasi keajaiban library klien.

6. Klik  Run cell.

7. Di sel berikutnya, masukkan perintah berikut untuk melihat beberapa baris pertama hasil kueri yang baru saja Anda baca:

   regions_by_country.head()
   

8. Klik  Run cell.

   DataFrame regions_by_country pandas siap dipetakan.

Membuat kueri data dengan langsung menggunakan library klien BigQuery

Di bagian ini, Anda akan langsung menggunakan library klien BigQuery untuk Python untuk membaca data ke notebook Python.

Library klien memberi Anda kontrol lebih besar atas kueri dan memungkinkan Anda menggunakan konfigurasi yang lebih kompleks untuk kueri dan tugas. Integrasi library dengan pandas memungkinkan Anda menggabungkan kecanggihan SQL deklaratif dengan kode imperatif (Python) untuk membantu Anda menganalisis, memvisualisasikan, dan mengubah data.

Catatan: Anda dapat menggunakan sejumlah library analisis data, data wrangling, dan visualisasi Python, seperti numpy, pandas, matplotlib, dan banyak lagi. Beberapa library ini dibangun di atas objek DataFrame.

1. Di sel berikutnya, masukkan kode Python berikut untuk mengimpor library klien BigQuery untuk Python dan melakukan inisialisasi klien:

   from google.cloud import bigquery
   
   client = bigquery.Client()
   

   Klien BigQuery digunakan untuk mengirim dan menerima pesan dari BigQuery API.

2. Klik  Run cell.

3. Di sel berikutnya, masukkan kode berikut untuk mengambil persentase istilah teratas harian di top_terms AS yang tumpang-tindih dengan istilah teratas dari beberapa hari sebelumnya. Intinya adalah melihat istilah teratas setiap hari dan mencari tahu berapa persen yang tumpang tindih dengan istilah teratas dari hari sebelumnya, 2 hari sebelumnya, 3 hari sebelumnya, dan seterusnya (untuk semua pasangan tanggal selama rentang waktu sekitar satu bulan).

   sql = """
   WITH
     TopTermsByDate AS (
       SELECT DISTINCT refresh_date AS date, term
       FROM `bigquery-public-data.google_trends.top_terms`
     ),
     DistinctDates AS (
       SELECT DISTINCT date
       FROM TopTermsByDate
     )
   SELECT
     DATE_DIFF(Dates2.date, Date1Terms.date, DAY)
       AS days_apart,
     COUNT(DISTINCT (Dates2.date || Date1Terms.date))
       AS num_date_pairs,
     COUNT(Date1Terms.term) AS num_date1_terms,
     SUM(IF(Date2Terms.term IS NOT NULL, 1, 0))
       AS overlap_terms,
     SAFE_DIVIDE(
       SUM(IF(Date2Terms.term IS NOT NULL, 1, 0)),
       COUNT(Date1Terms.term)
       ) AS pct_overlap_terms
   FROM
     TopTermsByDate AS Date1Terms
   CROSS JOIN
     DistinctDates AS Dates2
   LEFT JOIN
     TopTermsByDate AS Date2Terms
     ON
       Dates2.date = Date2Terms.date
       AND Date1Terms.term = Date2Terms.term
   WHERE
     Date1Terms.date <= Dates2.date
   GROUP BY
     days_apart
   
   ORDER BY
     days_apart;
   """
   pct_overlap_terms_by_days_apart = client.query(sql).to_dataframe()
   
   pct_overlap_terms_by_days_apart.head()

   SQL yang digunakan digabungkan dalam string Python, lalu diteruskan ke metode query() untuk menjalankan kueri. Metode to_dataframe menunggu kueri selesai dan mendownload hasilnya ke DataFrame pandas menggunakan BigQuery Storage API.

4. Klik  Run cell.

   Beberapa baris pertama hasil kueri muncul di bawah sel kode.

      days_apart   num_date_pairs  num_date1_terms overlap_terms   pct_overlap_terms
    0          0             32               800            800            1.000000
    1          1             31               775            203            0.261935
    2          2             30               750             73            0.097333
    3          3             29               725             31            0.042759
    4          4             28               700             23            0.032857
   

   Catatan: Hasil Anda mungkin berbeda dari yang disebutkan di atas karena set data google_trends yang dikueri akan diperbarui dengan data baru secara berkelanjutan.

Untuk mendapatkan informasi lebih lanjut tentang cara menggunakan library klien BigQuery, lihat panduan memulai Menggunakan library klien.

Mendapatkan ringkasan data dalam tabel BigQuery

Di bagian ini, Anda akan menggunakan pintasan notebook guna mendapatkan ringkasan statistik dan visualisasi untuk semua kolom tabel BigQuery. Ini bisa menjadi cara cepat untuk membuat profil data Anda sebelum mempelajarinya lebih lanjut.

Library klien BigQuery menyediakan perintah magic, %bigquery_stats, yang dapat Anda panggil dengan nama tabel tertentu untuk memberikan ringkasan tabel dan statistik mendetail dari setiap kolom tabel.

1. Di sel berikutnya, masukkan kode berikut untuk menjalankan analisis tersebut di tabel top_terms AS:

   %bigquery_stats bigquery-public-data.google_trends.top_terms
   

2. Klik  Run cell.

   Setelah berjalan selama beberapa waktu, gambar akan muncul dengan berbagai statistik untuk masing-masing dari 7 variabel dalam tabel top_terms. Gambar berikut menunjukkan bagian dari beberapa contoh output:

   

Catatan: Hasil Anda dapat berbeda dari yang ada di atas karena set data google_trends yang dikueri akan diperbarui dengan data baru secara berkelanjutan.

Memvisualisasikan data BigQuery

Di bagian ini, Anda akan menggunakan kemampuan plot untuk memvisualisasikan hasil dari kueri yang sebelumnya Anda jalankan di notebook Jupyter.

1. Di sel berikutnya, masukkan kode berikut untuk menggunakan metode DataFrame.plot() pandas untuk membuat diagram batang yang memvisualisasikan hasil kueri yang menampilkan jumlah region berdasarkan negara:

   regions_by_country.plot(kind="bar", x="country_name", y="num_regions", figsize=(15, 10))
   

2. Klik  Run cell.

   Outputnya mirip dengan yang berikut ini:

   

3. Di sel berikutnya, masukkan kode berikut untuk menggunakan metode DataFrame.plot() pandas guna membuat diagram sebar yang memvisualisasikan hasil dari kueri untuk persentase tumpang tindih dengan istilah penelusuran teratas dari beberapa hari sebelumnya:

   pct_overlap_terms_by_days_apart.plot(
     kind="scatter",
     x="days_apart",
     y="pct_overlap_terms",
     s=len(pct_overlap_terms_by_days_apart["num_date_pairs"]) * 20,
     figsize=(15, 10)
     )
   

4. Klik  Run cell.

   Outputnya serupa dengan yang berikut ini: Ukuran setiap titik mencerminkan jumlah pasangan tanggal yang berjarak beberapa hari dalam data. Misalnya, ada lebih banyak pasangan yang berjarak 1 hari daripada yang berjarak 30 hari karena istilah penelusuran teratas muncul setiap hari selama sekitar satu bulan.

   

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang visualisasi data, lihat dokumentasi pandas.