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Descripción general

Imagina que eres un detective que intenta resolver un misterio, pero, en lugar de pistas, tienes varias hoja de cálculo de datos masivas.

Eres un analista de datos nuevo para Data Beans, una empresa especializada en recopilación, análisis y estadísticas de datos para empresas de camiones de café móviles a lo largo del país. Es tu primera semana en la empresa y se te asignó la tarea de explorar sus datos relacionados con los camiones de café, los menús y los pedidos. Tu compañero de capacitación te recomienda usar BigQuery con las funciones de explorador de tablas y estadísticas de datos para aprender sobre los datos y obtener estadísticas a partir de ellos. Estas funciones te ayudarán a comenzar con la exploración de los datos de la empresa y a obtener estadísticas de ellos sin tener que escribir consultas en SQL desde cero.

Objetivos

En este lab, aprenderás a realizar las siguientes tareas:

• Generar estadísticas de datos en la tabla "order_item"
• Usar el explorador de tablas con la tabla "location" y generar consultas básicas
• Consultar la tabla order_item sin código SQL

Cuando completes estos objetivos, también revisarás las tablas "menu" y "order" con cualquiera de estas funciones como una actividad abierta.

Finalmente, tendrás tiempo para reflexionar sobre lo que aprendiste en este lab y analizar cómo podrías aplicar las funciones explorador de tablas y estadísticas de datos a tus propios casos de uso respondiendo las preguntas en tu diario de lab.

Configuración y requisitos

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs cuentan con un temporizador que no se puede pausar. El temporizador, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.

Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.

Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:

• Acceso a un navegador de Internet estándar. Se recomienda el navegador Chrome.

Nota: Usa una ventana del navegador privada o de incógnito (opción recomendada) para ejecutar el lab. Así evitarás conflictos entre tu cuenta personal y la cuenta de estudiante, lo que podría generar cargos adicionales en tu cuenta personal.

• Tiempo para completar el lab (recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo).

Nota: Usa solo la cuenta de estudiante para este lab. Si usas otra cuenta de Google Cloud, es posible que se apliquen cargos a esa cuenta.

Cómo iniciar tu lab y acceder a la consola de Google Cloud

1. Haz clic en el botón Comenzar lab. Si debes pagar por el lab, se abrirá un diálogo para que selecciones la forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:

   • El botón para abrir la consola de Google Cloud
   • El tiempo restante
   • Las credenciales temporales que debes usar para el lab
   • Otra información para completar el lab, si es necesaria

2. Haz clic en Abrir la consola de Google Cloud (o haz clic con el botón derecho y selecciona Abrir el vínculo en una ventana de incógnito si ejecutas el navegador Chrome).

   El lab inicia recursos y abre otra pestaña en la que se muestra la página de acceso.

   Sugerencia: Ordena las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.

   Nota: Si ves el diálogo Elegir una cuenta, haz clic en Usar otra cuenta.

3. De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Detalles del lab.

4. Haz clic en Siguiente.

5. Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   También puedes encontrar la contraseña en el panel Detalles del lab.

6. Haz clic en Siguiente.

   Importante: Debes usar las credenciales que te proporciona el lab. No uses las credenciales de tu cuenta de Google Cloud. Nota: Usar tu propia cuenta de Google Cloud para este lab podría generar cargos adicionales.

7. Haz clic para avanzar por las páginas siguientes:

   • Acepta los Términos y Condiciones.
   • No agregues opciones de recuperación o autenticación de dos factores (esta es una cuenta temporal).
   • No te registres para obtener pruebas gratuitas.

Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.

Nota: Para acceder a los productos y servicios de Google Cloud, haz clic en el menú de navegación o escribe el nombre del servicio o producto en el campo Buscar.

Tarea 1: Genera estadísticas de datos en la tabla "order_item"

En esta tarea, habilitarás estadísticas de datos en la tabla order_item del conjunto de datos coffee_on_wheels.

Estadísticas de datos es una herramienta para cualquier persona que quiera explorar sus datos y obtener estadísticas sin tener que escribir consultas en SQL complejas.

1. En el menú de navegación de la consola de Google Cloud, haz clic en BigQuery.

2. Haz clic en LISTO en la ventana emergente de bienvenida.

3. En el panel Explorador, expande el proyecto . Verás el conjunto de datos coffee_on_wheels en la parte inferior de la lista.

4. Expande el conjunto de datos coffee_on_wheels. Ves la tabla order_item.

5. Haz clic en la tabla order_item. Verás que se muestra el esquema de order_item. Revisa los detalles del esquema.

6. Haz clic en la pestaña ESTADÍSTICAS. Ves un mensaje que indica "Aún no se han generado estadísticas". Esto es normal, ya que las estadísticas nunca se han generado en el entorno de tu lab.

7. Haz clic en el botón GENERAR ESTADÍSTICAS. Gemini generará estadísticas para la tabla order_item.

   Nota: La generación de estadísticas para la tabla tardará unos pocos minutos, esto es normal. Espera hasta que esto ocurra para verificar la finalización de esta tarea. Regresarás a las estadísticas de la tabla order_item más adelante.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Generar estadísticas de datos en la tabla "order_item"

Tarea 2: Usa el explorador de tablas para revisar detalles de la tabla "location"

Mientras esperas que se generen las estadísticas, usarás la función explorador de tablas de BigQuery para revisar la tabla location incluida en el conjunto de datos coffee_on_wheels. También crearás una consulta básica con el explorador de tablas para encontrar todos los campos asociados con los camiones de Coffee Cart Connection, Empire Espresso y Street Sips.

Accede al explorador de tablas

1. En el panel Explorador, haz clic en la tabla location. Ves que aparece el esquema de la tabla location. Revisa los detalles del esquema.

2. Haz clic en la pestaña EXPLORADOR DE TABLAS. Observa cómo la página de BigQuery Studio cambia donde tienes la sección Valores distintos en la parte superior y la sección Consulta generada en la parte inferior, con la consulta de abajo.

   SELECT * FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.location`;

   Trabajarás en la sección Valores distintos. Cuando agregues campos usando el botón SELECT FIELDS, verás el cambio de consulta en la sección Consulta generada.

Selecciona los campos y crea una consulta básica

1. Haz clic en SELECCIONAR CAMPOS. Ves que aparecen todos los campos en la tabla.

2. Selecciona todos los campos y haz clic en GUARDAR. Ahora ves una tarjeta interactiva para cada campo. Las tarjetas interactivas muestran los valores más comunes para cada campo en el conjunto de datos. Los valores en cada tarjeta se pueden usar para modificar la consulta. Sin embargo, solo puedes usar una tarjeta como un filtro (cláusula Where) en tu instrucción de SQL.

3. Vas a crear una consulta nueva con la tarjeta location_name. Haz clic en lo siguiente:

   • Coffee Cart Connection
   • Street Sips
   • Empire Espresso Explorer
   Nota: Una vez que selecciones estos valores, BigQuery indicará que "Esta secuencia de comandos procesará 5.7 KB cuando se ejecute". Esto indica cuántos datos procesará la secuencia de comandos cuando ejecutes la consulta.

   Además, ten en cuenta que la consulta es la siguiente:

   SELECT `city_id`, `company_id`, `location_id`, `location_name`, `location_type` FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.location` WHERE (`location_name` IN ('Coffee Cart Connection', 'Empire Espresso Explorer', 'Street Sips'));

4. Haz clic en APLICAR. Observa cómo los demás valores cambian en las otras tarjetas.

5. Haz clic en COPIAR PARA LA CONSULTA.

6. Una nueva pestaña Consulta sin título se abre en BigQuery Studio.

7. Haz clic en EJECUTAR. El resultado son 3 filas con los valores city_id, company_id, location_id, location_name y location_type de cada uno de estos camiones.

   ¡Felicitaciones! Acabas de escribir tu primera consulta con el explorador de tablas sin usar código SQL.

En resumen, el explorador de tablas es una herramienta para comenzar a usar la exploración de datos en BigQuery, especialmente si no tienes experiencia en SQL o quieres una manera rápida de entender tus datos.

Estos son algunos aspectos clave que debes recordar sobre el explorador de tablas:

• Es una herramienta visual para explorar una tabla a la vez.
• No admite operaciones complejas como uniones entre varias tablas.
• Genera consultas en SQL básicas. Por ejemplo, no puedes crear sentencias de cláusulas WHERE complejas que incluyan operandos como AND y OR.
• No proporciona asistencia impulsada por IA para consultas complejas.

Momento de reflexión

1. Considerando tus datos y casos de uso para BigQuery, ¿cómo usarías la función del explorador de tablas?

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Usar el explorador de tablas para revisar detalles de la tabla de ubicaciones

Tarea 3: Consulta la tabla "order_item" sin código

Las estadísticas que generaste en la tarea anterior ya están listas. En esta tarea, usarás una instrucción generada a partir de estas estadísticas para consultar la tabla order_item sin usar código.

Selecciona una estadística y ejecuta la consulta asociada a ella

1. En el panel Explorador, haz clic en la tabla order_item. Revisa el esquema con los campos asociados.

2. Haz clic en ESTADÍSTICAS. Recuerda que anteriormente generaste las estadísticas y deberías verlas presentadas en este punto.

   Nota: Cada estadísticas está en la forma de una pregunta que comienza con quién, cuál, qué, cuándo, dónde y cómo, o con un verbo de acción, como calcular, identificar o encontrar.

3. Revisa la lista de estadísticas y busca una similar a la que aparece a continuación:

   ¿Cuáles son los ingresos totales generados a partir de cada producto del menú? Nota: Esta estadística puede generarse usando frases como "Esta consulta calcula los ingresos totales generados por cada producto del menú". Nota: Gemini genera las estadísticas y, por ello, es posible que no tengas una estadística idéntica a la que aparece arriba. Esto se debe a que Gemini predice estadísticas basadas en datos del conjunto y el modelo entrenado. Dicho esto, busca algo similar que tenga los ingresos totales para cada producto del menú en la tabla order_item. No dudes en volver a generar estadísticas cuando corresponda usando el botón GENERAR ESTADÍSTICAS si quieres trabajar con esta instrucción de ejemplo.

4. Cuando encuentres una estadística similar, expándela para revelar su código SQL subyacente. Deberías ver una consulta similar a la que aparece a continuación:

   SELECT menu_id, SUM(item_total) AS total_revenue FROM `coffee_on_wheels.order_item` GROUP BY menu_id;

5. Haz clic en COPIAR PARA LA CONSULTA. Se abre una pestaña nueva en BigQuery Studio. Se llama "Consulta sin título" con la pregunta (la instrucción que generó la consulta) y la consulta incluida.

6. Haz clic en EJECUTAR. La consulta se ejecutará y verás el resultado. Observa que los resultados incluyen dos campos: el menú ID y los ingresos totales generados de cada producto del menú. Esto resulta útil, pero no sabemos rápidamente qué producto tiene más ingresos, y el campo de ingresos totales incluye cifras decimales extrañas. Puedes corregir esto de nuevo sin código SQL.

Transforma la consulta sin código para incluir solamente dos cifras decimales

1. Selecciona la consulta.

2. A la izquierda inmediata de la sentencia SELECT, haz clic en y, luego, en Transformar. Ves un diálogo con un campo de texto vacío y un botón GENERAR. Aquí, puedes transformar la consulta basada en lenguaje natural.

3. Escribe la siguiente instrucción:

   Muestra total_revenue como 2 puntos decimales.

4. Haz clic en GENERAR. Verás la consulta original con texto en fondo rojo y la consulta modificada con texto en fondo verde.

5. Si estás de acuerdo con la consulta recién sugerida, haz clic en INSERTAR. La consulta se vuelve a insertar en la pestaña Consulta sin título y debería verse como sigue:

   -- What is the total revenue generated by each menu item? -- Display total_revenue as 2 decimal points. SELECT menu_id, ROUND(SUM(item_total), 2) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` GROUP BY 1;

6. Haz clic en EJECUTAR. Observa que al campo total_revenue ahora se le dio formato en la parte de los resultados que solo tiene dos cifras decimales.

Transforma la consulta para organizar los resultados en orden descendente

1. Selecciona la consulta.

2. A la izquierda inmediata de la sentencia SELECT, haz clic en y, luego, en Transformar.

3. Escribe la siguiente instrucción:

   Organiza el campo total_revenue en orden descendente.

4. Haz clic en GENERAR. Verás la consulta original con texto en fondo rojo y la consulta modificada con texto en fondo verde.

5. Si estás de acuerdo con la consulta recién sugerida, haz clic en INSERTAR. La consulta se vuelve a insertar en la pestaña Consulta sin título y debería verse similar a la siguiente:

   -- What is the total revenue generated from each menu item? -- Display total_revenue as 2 decimal points. -- Order the total_revenue field in descending order. SELECT menu_id, ROUND(SUM(item_total), 2) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` GROUP BY menu_id ORDER BY total_revenue DESC;

6. Haz clic en EJECUTAR. Observa que el campo total_revenue ahora aparece en orden descendente y los productos del menú con la mayor cantidad de ingresos totales aparecen en primer lugar.

¡Felicitaciones! Usaste correctamente la función estadísticas de datos para seleccionar una estadística y transformarla sin usar código SQL.

En resumen, estadística de datos de BigQuery es una herramienta para cualquier persona que quiera explorar sus datos y obtener estadísticas sin tener que escribir consultas en SQL complejas.

Estos son algunos aspectos clave que debes recordar sobre estadísticas de BigQuery:

• Es una herramienta útil para explorar y entender tus datos, especialmente si no tienes experiencia en SQL o quieres comenzar a usar el análisis de datos.
• Usa Gemini para generar consultas basadas en los metadatos de tus datos, lo que facilita encontrar estadísticas pertinentes.
• Es una función que puede ayudarte a aprovechar el potencial de tus datos.

Momento de reflexión

1. ¿Qué estadísticas te parecieron más útiles con la tabla order_item?

2. Considerando tus datos y casos de uso para BigQuery, ¿cómo usarías la función de estadísticas de datos?

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Consultar la tabla "order_item" sin código

Tarea 4: Revisa las tablas "menu" y "order"

En esta tarea, explorarás las tablas "menu" y "order" restantes en el conjunto de datos coffee_on_wheels y responderás las preguntas de abajo usando tu diario de lab. Ahora que aprendiste sobre las herramientas estadísticas de datos y explorador de tablas, te sugerimos usarlas para responder a estas preguntas, o incluso escribir tus propias consultas si decides hacerlo. Sin embargo, ten en cuenta el tiempo restante de este lab. Una vez que el reloj marque los 5 minutos que quedan, te sugerimos confirmar que completaste todas las verificaciones de progreso para obtener crédito por finalizar el lab.

1. Encuentra los tres elementos principales con los precios más altos en promedio para cada tamaño.

   • ¿Qué tabla o tablas contendrían esta información?
   • ¿Qué herramienta te ayudaría a responder esta pregunta?

2. Encuentra todos los pedidos de location_id 37.

   • ¿Qué tabla o tablas contendrían esta información?
   • ¿Cuántos pedidos hay de esta ubicación?
   • ¿Qué herramienta usarías para encontrar todos los pedidos?

3. Para tus casos de uso, ¿qué herramienta, explorador de tablas o estadísticas de datos, te resultaría más útil? ¿Por qué?

Cuando respondas las preguntas, no dudes en revisar las soluciones del diario de lab.

¡Felicitaciones!

En este lab, aprendiste cómo generar estadísticas de datos y usar estas estadísticas para consultar al conjunto de datos coffee_on_wheels sin código. También aprendiste a usar el explorador de tablas para explorar la tabla "location" y generar consultas básicas sin código. Finalmente, consideraste cómo aplicar estas funciones a tus propios datos y casos de uso con BigQuery.

Próximos pasos/Más información

Considera tomar lo que aprendiste en este lab y las respuestas de tu diario, y compártelo con tu equipo. Puedes aprender más al respecto con los vínculos que aparecen a continuación:

• Estadísticas de datos
• Explorador de tablas
• Modelos de Gemini
• IA generativa

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Actualización más reciente del manual: 7 de octubre de 2024

Prueba más reciente del lab: 7 de octubre de 2024

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