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總覽

想像您是試著解開謎團的偵探，手上握有的線索是許多大型資料試算表。

您是 Data Beans 的新進資料分析師，這間公司專精於收集、分析全國行動咖啡車公司的資料，並生成洞察結果。初入公司的第一週，您負責探索有關咖啡車、菜單和點餐單的公司資料。新進員工小幫手建議您搭配使用 BigQuery 中的資料表探索工具和資料洞察結果功能，藉此解讀資料並從中取得洞察結果。有了這些功能，您就能開始探索公司資料並取得洞察結果，而且無須從頭編寫 SQL 查詢。

目標

這個實驗室的內容如下：

• 生成點餐單品項資料表的洞察結果。
• 搭配使用資料表探索工具和地點資料表，生成基本查詢。
• 不使用 SQL 程式碼，直接查詢點餐單品項資料表。

完成這些目標之後，您也會透過其中一項功能查看菜單和點餐單資料表，方法不拘。

最後，您會運用一段時間回答實驗室日誌中的問題，藉此回顧在這個實驗室學到的內容，思考如何針對自己的情況應用資料表探索工具和資料深入分析功能。

設定和需求

瞭解以下事項後，再點選「Start Lab」按鈕

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：

• 可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。

注意事項：請使用無痕模式 (建議選項) 或私密瀏覽視窗執行此實驗室，這可以防止個人帳戶和學員帳戶之間的衝突，避免個人帳戶產生額外費用。

• 是時候完成實驗室活動了！別忘了，活動一旦開始將無法暫停。

注意事項：務必使用實驗室專用的學員帳戶。如果使用其他 Google Cloud 帳戶，可能會產生額外費用。

如何開始研究室及登入 Google Cloud 控制台

1. 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：

   • 「Open Google Cloud console」按鈕
   • 剩餘時間
   • 必須在這個研究室中使用的臨時憑證
   • 完成這個實驗室所需的其他資訊 (如有)

2. 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。

   注意：如果頁面中顯示「選擇帳戶」對話方塊，請點選「使用其他帳戶」。

3. 如有必要，請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。

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

   您也可以在「Lab Details」窗格找到 Username。

4. 點選「下一步」。

5. 複製下方的 Password，並貼到「歡迎使用」對話方塊。

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

   您也可以在「Lab Details」窗格找到 Password。

6. 點選「下一步」。

   重要事項：請務必使用實驗室提供的憑證，而非自己的 Google Cloud 帳戶憑證。 注意：如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個實驗室，可能會產生額外費用。

7. 按過後續的所有頁面：

   • 接受條款及細則。
   • 由於這是臨時帳戶，請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
   • 請勿申請免費試用。

Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。

注意：如要使用 Google Cloud 產品和服務，請點選「導覽選單」，或在「搜尋」欄位輸入服務或產品名稱。

工作 1：生成點餐單品項資料表的洞察結果

在這項工作，您會為 coffee_on_wheels 資料集內的 order_item 資料表啟用資料深入分析功能。

任何人都能透過資料深入分析工具探索資料，並取得洞察結果，無須編寫複雜的 SQL 查詢。

1. 前往 Google Cloud 控制台，點選導覽選單中的「BigQuery」。

2. 點選歡迎彈出式視窗中的「完成」。

3. 在「Explorer」面板展開 專案。您會在清單底部看到 coffee_on_wheels 資料集。

4. 展開「coffee_on_wheels」資料集，您會看見 order_item 資料表。

5. 點選「order_item」資料表，您會看見 order_item 結構定義，請查看結構定義的詳細資料。

6. 點選「深入分析資訊」分頁標籤，您會看見「尚未產生深入分析資訊」訊息。這是正常現象，因為您尚未在實驗室環境生成洞察結果。

7. 點選「產生深入分析資訊」按鈕，Gemini 就會生成 order_item 資料表的洞察結果。

   注意事項：資料表的洞察結果需要幾分鐘才能生成，這是正常現象。請等待洞察結果生成完畢，再確認這項工作的完成狀態。您稍後會回來使用 order_item 資料表的洞察結果。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 生成點餐單品項資料表的洞察結果。

工作 2：運用資料表探索工具，查看地點資料表詳情

等待洞察結果生成的期間，您會使用資料表探索工具這項 BigQuery 功能，查看 coffee_on_wheels 資料集內的 location 資料表。您也會透過資料表探索工具建立基本查詢，找出與 Coffee Cart Connection、Empire Espresso 和 Street Sips 咖啡車相關聯的所有欄位。

使用資料表探索工具

1. 點選「Explorer」面板中的「location」資料表，您會看見 location 資料表的結構定義。請查看結構定義的詳細資料。

2. 點選「資料表探索工具」分頁標籤。您會發現 BigQuery Studio 頁面出現變化，「不重複值」專區位於頂端，「產生的查詢」專區則位於底部，當中列出下列查詢。

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

   您會在「不重複值」專區操作。點選「選取欄位」按鈕來新增欄位之後，「產生的查詢」專區中的查詢會發生變化。

選取欄位並建立基本查詢

1. 點選「選取欄位」，您會看見資料表中的所有欄位。

2. 選取所有欄位並點選「儲存」，接著您會看見各欄位的互動式資訊卡，當中顯示資料集內各欄位最常見的值。您可以使用這些值來修改查詢。不過在 SQL 陳述式，您一次只能使用一張資訊卡做為篩選條件 (WHERE 子句)。

3. 接著，您會使用 location_name 資訊卡建立新的查詢。請點選下列值：

   • Coffee Cart Connection
   • Street Sips
   • Empire Espresso Explorer
   注意事項：選取這些值之後，BigQuery 會顯示「這個指令碼會在運作期間處理 5.7 KB 的資料」。這代表執行查詢時，指令碼會處理的資料量。

   另外，您會發現查詢如下所示：

   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. 點選「套用」，您會發現其他資訊卡中的值出現變化。

5. 點選「複製到查詢」。

6. BigQuery Studio 中會開啟新分頁「未命名的查詢」。

7. 點選「執行」，結果會有 3 個資料列，分別列出各咖啡車的 city_id、company_id、location_id、location_name 和 location_type。

   恭喜！您剛剛以資料表探索工具編寫了第一項查詢，而且未使用 SQL 程式碼。

總結來說，資料表探索工具可讓您著手在 BigQuery 探索資料。如果您是 SQL 初學者，或是想要快速瞭解資料，這項工具格外實用。

以下是有關資料表探索工具的幾個重要事項：

• 這項視覺化工具可讓您一次探索一個資料表。
• 不支援複雜作業，例如跨多個資料表的 join。
• 只能生成簡單的 SQL 查詢。舉例來說，您無法建立內含 AND 或 OR 等運算元的複雜 WHERE 子句陳述式。
• 無法針對複雜的查詢提供 AI 輔助功能。

回顧時間

1. 思考一下，依據您的資料和 BigQuery 用途，要如何使用資料表探索工具？

點選「Check my progress」，確認目標已達成。運用資料表探索工具，查看地點資料表詳情。

工作 3：不使用程式碼，直接查詢點餐單品項資料表

您在先前工作生成的洞察結果已準備就緒。在這項工作，您會運用依據這些洞察結果生成的提示來查詢 order_item 資料表，而且不使用程式碼。

選取洞察結果並執行相關聯的查詢

1. 點選「Explorer」面板中的「order_item」資料表，然後查看結構定義和相關聯的欄位。

2. 點選「深入分析資訊」。請注意，您現在應該會看見稍早生成的洞察結果。

   注意事項：各項洞察結果會以問句呈現，開頭為 who、what、when、where 和 how，或是以 calculate、identify、find 等動詞開頭。

3. 請查看洞察結果清單，並搜尋類似下列內容的洞察結果：

   What is the total revenue generated from each menu item? (個別菜單品項產生的總收益是多少？) 注意事項：這項洞察結果可能是依據「This query calculates the total revenue generated by each menu item.」(這項查詢計算了個別菜單品項產生的總收益) 這樣的詞句生成。 注意事項：洞察結果由 Gemini 生成，因此不一定會與上方內容完全相同。這是因為 Gemini 是依據資料集內容和經過訓練的模型，預測出洞察結果。請搜尋類似的內容，查看 order_item 資料表中個別菜單品項的總收益。如果需要使用這則範例提示，只要點選「產生深入分析資訊」按鈕，就能重新生成洞察結果。

4. 找到類似的洞察結果之後，請展開該項洞察結果，查看底層 SQL 程式碼。您應該會看見如下的查詢：

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

5. 點選「複製到查詢」，BigQuery Studio 中就會開啟新分頁「未命名的查詢」，當中列出問題 (用於生成查詢的提示) 和查詢。

6. 點選「執行」。查詢執行完畢之後，就會顯示結果。您會發現結果包含兩個欄位：菜單 ID 和個別菜單品項產生的總收益。這項資訊雖然實用，卻無法讓我們快速得知哪個品項的收益最高，而且總收益欄位包含多餘的小數位數。這個情況同樣不需要 SQL 程式碼即可解決。

不使用程式碼，將查詢轉換為僅含兩個小數位數

1. 選取查詢。

2. 在 SELECT 陳述式的左側，依序點選 圖示和「轉換」。畫面中會顯示對話方塊，內含空白的文字欄位和「產生」按鈕。您可以在這裡以自然語言轉換查詢。

3. 輸入下列提示：

   Display total_revenue as 2 decimal points. (以 2 個小數位數呈現 total_revenue。)

4. 點選「產生」，原始查詢會以紅底文字呈現，修改過的查詢則為綠底文字。

5. 如果同意系統建議的新查詢，請點選「插入」。查詢會插入「未命名的查詢」分頁，應會如下所示：

   -- 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. 點選「執行」，您會發現 total_revenue 欄位的格式有變，結果僅含兩個小數位數。

轉換查詢，按照遞減順序排列結果

1. 選取查詢。

2. 在 SELECT 陳述式的左側，依序點選 圖示和「轉換」。

3. 輸入下列提示：

   Order the total_revenue field in descending order. (按照遞減順序排列 total_revenue 欄位。)

4. 點選「產生」，原始查詢會以紅底文字呈現，修改過的查詢則為綠底文字。

5. 如果同意系統建議的新查詢，請點選「插入」。查詢會插入「未命名的查詢」分頁，應會如下所示：

   -- 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. 點選「執行」，您會發現 total_revenue 欄位已按照遞減順序排列，優先顯示總收益最高的菜單品項。

恭喜！您已成功透過資料深入分析功能選取並轉換洞察結果，而且未使用 SQL 程式碼。

總結來說，任何人都能透過 BigQuery 資料深入分析功能探索資料，並取得洞察結果，不必編寫複雜的 SQL 查詢。

以下是有關 BigQuery 深入分析功能的幾個重要事項：

• 適合用來探索及解讀資料。如果您是 SQL 初學者，或是想要開始分析資料，這項功能格外實用。
• 可以運用 Gemini，依據資料的中繼資料生成查詢，讓您更輕鬆地找到相關洞察結果。
• 可以幫助您發揮資料潛藏的價值。

回顧時間

1. 以 order_item 資料表來說，您認為哪些洞察結果最實用？

2. 思考一下，依據您的資料和 BigQuery 用途，要如何使用資料深入分析功能？

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 不使用程式碼，直接查詢點餐單品項資料表。

工作 4：查看菜單和點餐單資料表

在這項工作，您會探索 coffee_on_wheels 資料集內其餘的菜單和點餐單資料表，並使用實驗室日誌回答下方的問題。您已學會使用資料深入分析功能和資料表探索工具，建議您加以活用來回答下列問題。如果願意，也可以自行編寫查詢，不過請留意這個實驗室的剩餘時間。剩下 5 分鐘時，建議您確認所有進度均已達成，以便獲得完成實驗室的學分。

1. 找出各尺寸中平均價格最高的三個品項。

   • 什麼資料表含有這類資訊？
   • 哪項工具可以幫助您回答這個問題？

2. 找出來自 location_id 37 的所有點餐單。

   • 什麼資料表含有這類資訊？
   • 來自這個地點的點餐單有多少？
   • 您會運用哪項工具找出所有點餐單？

3. 哪項工具對您的用途較有幫助，資料表探索工具還是資料深入分析功能？為什麼？

回答完所有問題之後，歡迎查看實驗室日誌解答。

恭喜！

在這個實驗室，您瞭解了如何生成資料洞察結果，並運用這些洞察結果查詢 coffee_on_wheels 資料集，而且未使用程式碼。您也學會如何不使用程式碼，透過資料表探索工具探索地點資料表，並生成基本查詢。最後，您思考了如何將這些功能應用於自己的資料和 BigQuery 用途。

後續行動/瞭解詳情

想想您在這個實驗室和日誌回覆學到的重點，並與團隊成員分享。如要瞭解詳情，請點選下列連結：

• 資料深入分析
• 資料表探索工具
• Gemini 模型
• 生成式 AI

Google Cloud 教育訓練與認證

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使用手冊上次更新日期：2024 年 10 月 7 日

實驗室上次測試日期：2024 年 10 月 7 日

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