
准备工作
- 实验会创建一个 Google Cloud 项目和一些资源,供您使用限定的一段时间
- 实验有时间限制,并且没有暂停功能。如果您中途结束实验,则必须重新开始。
- 在屏幕左上角,点击开始实验即可开始
Retrieve Top 3 Highest and Lowest Revenue Menu IDs
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Join Tables to Retrieve Menu Item Names
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Format the total revenue column to two decimal places
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Fix the error and retrieve the top 10 small menu items
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假設您是資料分析師,在 Data Beans 工作了幾個月,並與團隊成功完成了一些專案,而現在公司指派了第一項獨立專案給您。您開始要自行建立及撰寫更複雜的查詢,藉此取得更精闢的深入分析結果。雖然團隊中的每位成員都很樂於協助,但您需要開始展現獨立作業的能力。
您已瞭解 BigQuery 的 SQL 程式碼生成、說明和轉換功能,可協助您使用自然語言撰寫更複雜的查詢。此外,如果您在撰寫新查詢時遇到困難,也知道能使用 Gemini 檢查程式碼及進行偵錯,甚至取得問題解決建議。這些功能可助您獨立作業,甚至提高工作效率,但您還不確定要如何踏出第一步。
本實驗室的內容包括:
最後,您將利用一段時間回答實驗室日誌中的問題,藉此回顧在本實驗室學到的內容,思考如何在您的資料、特定用途與工作流程中,運用程式碼生成、說明、轉換和建議功能。
請詳閱以下操作說明。實驗室活動會計時,且中途無法暫停。點選「Start Lab」後就會開始計時,顯示可使用 Google Cloud 資源的時間。
您將在真正的雲端環境完成實作實驗室活動,而不是模擬或示範環境。為此,我們會提供新的暫時憑證,供您在實驗室活動期間登入及存取 Google Cloud。
為了順利完成這個實驗室,請先確認:
點選「Start Lab」按鈕。如果實驗室會產生費用,畫面上會出現選擇付款方式的對話方塊。左側的「Lab Details」窗格會顯示下列項目:
點選「Open Google Cloud console」;如果使用 Chrome 瀏覽器,也能按一下滑鼠右鍵,選取「在無痕視窗中開啟連結」。
接著,實驗室會啟動相關資源,並開啟另一個分頁,顯示「登入」頁面。
提示:您可以在不同的視窗中並排開啟分頁。
如有必要,請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。
您也可以在「Lab Details」窗格找到 Username。
點選「下一步」。
複製下方的 Password,並貼到「歡迎使用」對話方塊。
您也可以在「Lab Details」窗格找到 Password。
點選「下一步」。
按過後續的所有頁面:
Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。
在這項工作中,您會檢查 menu 和 order_item 資料表的結構定義。
前往 Google Cloud 控制台的「導覽選單」,點選「BigQuery」。
點選歡迎對話方塊中的「完成」。
在「Explorer」面板中展開 coffee_on_wheels
資料集。
展開「coffee_on_wheels」資料集,您會看到 menu
資料表。
點選「menu」資料表,您會看到 menu
結構定義。
檢查結構定義的詳細資料。
回答這個問題:
哪些欄位的資料類型為 FLOAT?
點選「order_item」資料表,您會看到 order_item
結構定義。
檢查結構定義的詳細資料。
回答這個問題:
哪些欄位的資料類型為 INTEGER?
在這項工作中,您會使用自然語言提示生成 SQL 查詢,找出菜單中總收益最高和最低的三個品項,以及這些品項的菜單 ID 和總收益。
點選 圖示,建立新的 SQL 查詢。新分頁會在 BigQuery Studio 中顯示。
點選 即可使用 SQL 生成工具,您會看到「透過 Gemini 生成 SQL」對話方塊。您可以在此視窗中輸入自然語言提示,生成新的 SQL 陳述式。
輸入下列提示。
點選「產生」,您會看到 Gemini 建立的 SQL 陳述式,如下所示:
點選「插入」,生成的查詢會新增至「未命名的查詢」分頁。
選取查詢。
點選緊鄰查詢左側的 圖示。
點選「說明這項查詢」,
您會看到 Gemini 對話方塊在 BigQuery Studio 的右側開啟。
點選「開始對話」,您會在對話視窗中,看到類似下方的查詢說明。
檢查說明。Gemini 會提供回覆摘要,如下所示:
點選「執行」,結果顯示六個菜單品項,也就是銷量最高和最低的三個品項。
點選「Check my progress」,確認目標已達成。
您在前一項工作中建立的查詢很實用,但缺少了一些重要資訊。舉例來說,您不知道菜單品項名稱,且「total_revenue」欄的小數位數過多。
如要取得菜單品項名稱,您需要彙整 menu 和 order item 資料表。您也能設定「total_revenue」欄位的格式,只顯示到小數點後兩位。
在這項工作中,您會使用 Gemini 的轉換功能撰寫提示,解決這些問題。
點選 圖示,建立新的 SQL 查詢。新分頁會在 BigQuery Studio 中顯示。
點選 即可使用 SQL 生成工具,您會看到「透過 Gemini 生成 SQL」對話方塊。您可以在此視窗中輸入自然語言提示,生成新的 SQL 陳述式。
輸入下列提示。
點選「產生」,您會看到 Gemini 建立的 SQL 陳述式,如下所示:
點選「插入」,生成的查詢會新增至「未命名的查詢」分頁。
選取查詢。
點選緊鄰查詢左側的 圖示。
點選「說明這項查詢」,您會看到 Gemini 對話視窗中顯示說明和摘要,如下所示:
查看說明的詳細內容。
點選「執行」,結果顯示六個菜單品項,也就是銷量最高和最低的三個品項。不過,這次您不只會看到「menu_id」和「total_revenue」欄位,也會看到這兩欄之間多了「item_name」欄位。
回答下列問題:
點選「Check my progress」,確認目標已達成。
選取查詢。
點選 即可使用 SQL 生成工具。
點選「轉換」,您會看到「透過 Gemini 轉換 SQL」彈出式視窗。
輸入下列提示。
點選「產生」,您會看到生成的新查詢。
點選「插入」,您會在「未命名的查詢」分頁中看到新查詢。
點選「執行」,您會看到這次查詢結果與先前非常類似,但現在總收益欄位只會顯示到小數點後兩位。
Clouds of Coffee Delight 這個品項創造了多少總收益?
思考一下,根據您的資料和 BigQuery 用途,您要如何使用程式碼生成功能?
點選「Check my progress」,確認目標已達成。
搭配使用 Gemini 與 BigQuery 時,也能運用程式碼檢查及偵錯功能。如果發生錯誤,您可以要求 Gemini 提供建議來修正程式碼並排解錯誤。
您的團隊成員撰寫了下列 SQL 程式碼:
這些程式碼的目標是從 coffee_on_wheels
資料集擷取總收益前十名的小型品項,並顯示 menu_id
、item_name
和 total_revenue
欄位。
不過,您的團隊成員在執行這段 SQL 程式碼時,收到下列錯誤訊息:
團隊成員無法解決此問題。
您需要使用 Gemini 和 coffee_on_wheels
資料集,解決這段 SQL 程式碼的問題。
點選 圖示,建立新的 SQL 查詢。
輸入下列查詢。
點選「執行」,您會看到查詢執行失敗,並顯示下列錯誤訊息:
開啟 BigQuery 中的 Gemini Chat 視窗。
在對話視窗中輸入下列問題。
按下 SHIFT + ENTER 鍵或 Mac 的 SHIFT + return 鍵,在對話視窗中建立新行。
選取並複製查詢。
將查詢貼到您剛才輸入的問題後方。
按下 SHIFT + ENTER 鍵或 Mac 的 SHIFT + return 鍵,在對話視窗中建立新行。
輸入下列句子:
點選 圖示,您會收到 Gemini 的回覆。
查看回覆中的建議。
根據這些建議,您判斷問題最可能的原因是,查詢中針對 menu 資料表的 INNER JOIN 陳述式,並未正確指定 coffee_on_wheels
資料集名稱。
Gemini 在建議中提供了可行的解決方案,包括修正後的查詢,如下所示:
複製修正後的查詢。
點選 圖示,開啟新的「未命名的查詢」分頁。
在新的「未命名的查詢」分頁中,貼上修正後的查詢。
點選「執行」,查詢結果會顯示菜單中總收益最高的 10 個小型品項,以及這些品項的名稱和總收益。
這項結果已非常接近團隊成員的需求,但修正後的查詢依然有一點小問題。請注意,「total_revenue」欄位有過多的小數位數。您可以按照下列步驟,要求 Gemini 修正此問題。
在 Gemini 對話視窗中輸入下列提示。
按下 SHIFT + ENTER 鍵或 Mac 的 SHIFT + return 鍵,在對話視窗中建立新行。
選取並複製查詢。
將查詢貼到第一部分提示的後方。
按下 SHIFT + ENTER 鍵或 Mac 的 SHIFT + return 鍵,在對話視窗中建立新行。
在提示結尾加入下列文字。
確認提示是否如下列所示:
點選 圖示,您會看到下方的 Gemini 回覆。
以及類似下方的說明:
複製重構後的程式碼。
點選 圖示,開啟新的「未命名的查詢」分頁。
在新的「未命名的查詢」分頁中,貼上重構後的查詢。
點選「執行」,查詢結果會顯示菜單中總收益最高的 10 個小型品項,以及這些品項的名稱和總收益。
您確認結果符合預期,並將查詢回傳給團隊成員。對方非常感謝您的協助。
回答這個問題:「收益第 5 高的品項名稱為何?創造了多少收益?」
思考一下,根據您的資料和用途,您要如何使用程式碼檢查及建議功能,修正難以解決的程式碼問題?
點選「Check my progress」,確認目標已達成。
您使用自然語言提示生成了 SQL 查詢,並透過程式碼說明功能瞭解您不熟悉的查詢。您也成功使用 Gemini 協助檢查程式碼及進行偵錯,還透過 Gemini 的建議功能來改良甚至修正程式碼。您更加熟悉如何在有/無程式碼時,透過 Gemini in BigQuery 撰寫查詢,甚至還瞭解如何排解查詢問題。您對 BigQuery 的掌握程度日益增加,並能使用 Gemini 拓展您的知識與技巧。
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使用手冊上次更新日期:2024 年 11 月 6 日
實驗室上次測試日期:2024 年 11 月 6 日
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