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Visão geral

O Data Studio ajuda a aproveitar todo o potencial dos dados com visualizações e relatórios personalizados de várias fontes. É possível compartilhar esses relatórios e visualizações publicamente ou com partes interessadas específicas.

Neste laboratório, você vai aprender a usar o Data Studio para visualizar dados armazenados no BigQuery com informações históricas da Secretaria de Estatísticas de Transporte dos EUA (em inglês) sobre voos domésticos no país.

Atividades deste laboratório

O que você vai aprender a fazer:

• Criar visualizações do BigQuery
• Criar uma fonte de dados do BigQuery no Data Studio
• Criar um relatório do Data Studio com controle de período
• Criar vários gráficos usando as visualizações do BigQuery

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Começar o Laboratório

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é ativado quando você clica em Iniciar laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, e não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima (recomendado) ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório: não se esqueça que, depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: use apenas a conta de estudante neste laboratório. Se usar outra conta do Google Cloud, você poderá receber cobranças nela.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar por ele, uma caixa de diálogo vai aparecer para você selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do Laboratório, à esquerda, você vai encontrar o seguinte:

   • O botão Abrir Console do Google Cloud
   • O tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações, se forem necessárias

2. Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.

   O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer Login em outra guia.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.

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

   Você também encontra o nome de usuário no painel Detalhes do Laboratório.

4. Clique em Próxima.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de Olá.

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

   Você também encontra a senha no painel Detalhes do Laboratório.

6. Clique em Próxima.

   Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

7. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.

Observação: para acessar os produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação ou digite o nome do serviço ou produto no campo Pesquisar.

Tarefa 1. Criar visualizações no BigQuery

Este laboratório usa um conjunto de dados do BigQuery que já foi carregado com dois meses de exemplos de dados de voos (entre janeiro e fevereiro de 2015), concedido pela Secretaria de Estatísticas de Transporte dos EUA. Os dados de voos estão em uma tabela chamada flights_raw no conjunto dsongcp.

Abrir o console do BigQuery

1. No Console do Google Cloud, selecione o menu de navegação > BigQuery:

Você verá a caixa de mensagem Olá! Este é o BigQuery no Console do Cloud. Ela tem um link para o guia de início rápido e as notas de lançamento.

2. Clique em OK.

O console do BigQuery vai abrir.

Você pode fechar a tela Confira as novidades do Studio.

Analisar a tabela de origem no BigQuery

Nesta seção, você vai analisar a tabela de origem para entender como os dados estão estruturados e quais valores estão contidos nela antes de criar novas visualizações com base nessa tabela.

1. No painel "Explorador", abra o ID do projeto (), depois o conjunto de dados dsongcp e clique na tabela flights_raw.

2. No novo painel da tabela flights_raw, clique na guia Esquema para ver o esquema da tabela flights_raw se ele não estiver aberto por padrão.

3. Clique em Visualizar para ver as colunas e os valores na tabela flights_raw.

Observação: fora do ambiente deste laboratório, a funcionalidade de visualização não tem custos financeiros, mas fazer uma consulta na tabela, por exemplo, SELECT * FROM … LIMIT 10, gera uma cobrança.

Criar visualizações do BigQuery

Nesta seção, você vai criar visualizações para verificar quais voos tiveram atrasos de 10, 15 e 20 minutos. Nas tarefas seguintes, você vai usar essas visualizações para criar outras no Data Studio.

1. Mude para a guia Consulta sem título para criar uma consulta.

2. Copie e cole a consulta a seguir. Depois clique em Executar.

Essa consulta formata os valores de dados originais e os nomes das colunas na tabela de origem flights_raw e salva os resultados em uma nova visualização chamada flights.

CREATE OR REPLACE VIEW dsongcp.flights -- Create view from dsongcp.flights_raw -- Source table is partitioned by date AS SELECT FlightDate AS FL_DATE, Reporting_Airline AS UNIQUE_CARRIER, OriginAirportSeqID AS ORIGIN_AIRPORT_SEQ_ID, Origin AS ORIGIN, DestAirportSeqID AS DEST_AIRPORT_SEQ_ID, Dest AS DEST, CRSDepTime AS CRS_DEP_TIME, DepTime AS DEP_TIME, CAST(DepDelay AS FLOAT64) AS DEP_DELAY, CAST(TaxiOut AS FLOAT64) AS TAXI_OUT, WheelsOff AS WHEELS_OFF, WheelsOn AS WHEELS_ON, CAST(TaxiIn AS FLOAT64) AS TAXI_IN, CRSArrTime AS CRS_ARR_TIME, ArrTime AS ARR_TIME, CAST(ArrDelay AS FLOAT64) AS ARR_DELAY, IF(Cancelled = '1.00', True, False) AS CANCELLED, IF(Diverted = '1.00', True, False) AS DIVERTED, DISTANCE FROM dsongcp.flights_raw;

3. Clique em + (consulta SQL) para criar uma consulta.

4. Copie e cole as consultas a seguir e clique em Executar.

Essas consultas selecionam dados da nova visualização, chamada flights, com base nos horários de atraso na partida e salvam os resultados em novas visualizações.

-- Create view for delays greater than or equal to 10 mins CREATE OR REPLACE VIEW dsongcp.delayed_10 AS SELECT * FROM dsongcp.flights WHERE dep_delay >= 10; -- Create view for delays greater than or equal to 15 mins CREATE OR REPLACE VIEW dsongcp.delayed_15 AS SELECT * FROM dsongcp.flights WHERE dep_delay >= 15; -- Create view for delays greater than or equal to 20 mins CREATE OR REPLACE VIEW dsongcp.delayed_20 AS SELECT * FROM dsongcp.flights WHERE dep_delay >= 20; Create views in BigQuery

Tarefa 2. Criar uma fonte de dados do BigQuery no Data Studio

1. Em uma nova guia do navegador, abra o Data Studio.

2. Se necessário, clique em Usar sem custo financeiro e em Agora não na mensagem Conheça o Data Studio Pro.

3. Clique em Fontes de dados no menu superior.

4. No canto superior esquerdo, clique em + Criar > Fonte de dados.

5. Selecione um país e dê o nome de uma empresa.

6. Concorde com os Termos de Serviço e clique em Continuar.

7. Marque a opção Não para todas as preferências de e-mail e clique em Continuar.

8. Na lista de Conectores do Google, clique no bloco BigQuery.

9. Para permitir o acesso do Data Studio às fontes do Cloud, clique em Autorizar.

10. Se necessário, verifique se a conta do seu laboratório () foi selecionada.

11. Clique para selecionar Meus projetos > > dsongcp > flights.

12. Clique no botão azul Conectar no canto superior direito da tela.

Criar uma fonte de dados do BigQuery no Data Studio

Tarefa 3. Criar um gráfico de dispersão com o Data Studio

1. No canto superior direito da página, clique em Criar relatório.

2. Clique em Adicionar ao relatório para confirmar que você quer adicionar a tabela flights como fonte de dados.

3. Clique em Layout de formato livre.

4. Para este relatório, substitua Relatório sem título no canto superior esquerdo pelo título escolhido, como Atrasos de voos.

5. Clique no gráfico criado automaticamente para selecioná-lo e, na barra de menu superior, clique em Editar > Excluir.

6. Clique em Adicionar um gráfico > Gráfico de dispersão e desenhe um retângulo na tela do relatório, para definir a área de exibição do gráfico.

No painel à direita, a guia "Dados" lista as propriedades dos dados.

7. Na guia Dados do painel à direita, na guia Configuração, clique no campo das configurações abaixo e mude o seguinte:

Campo	Valor
Dimensão	UNIQUE_CARRIER
Métrica X	DEP_DELAY
Métrica Y	ARR_DELAY

8. Passe o cursor do mouse sobre o ícone do tipo de dados (Soma) da propriedade Métrica X.

9. Clique no ícone de lápis para editar o tipo de agregação da Métrica X.

10. Mude o tipo de agregação para Média.

11. Para voltar ao painel de propriedades, clique fora da caixa do tipo de agregação.

12. Faça o mesmo na Métrica Y para mudar o tipo de agregação de Soma para Média.

13. Clique na guia Estilo.

14. Em Estilo, clique no menu suspenso Linha de tendência e selecione Linear.

15. Na barra lateral acima do relatório, clique em Adicionar um controle > Controle de período.

16. Desenhe um retângulo do tamanho de um identificador abaixo do gráfico para adicionar o Controle de período.

Faça o teste

1. Escolha uma das opções abaixo para definir um período entre 1° de janeiro e 28 de fevereiro de 2015:

• Clique em Período automático no painel de propriedades do controle de período à direita.
• Clique no retângulo Controle de período que você adicionou abaixo do gráfico de dispersão. Clique em Aplicar.

2. No canto superior direito, clique no botão Visualização para abrir a exibição interativa de relatórios e testar o controle.

Observação: você só vai ver os dados se o período incluir datas entre 1° de janeiro e 28 de fevereiro de 2015, porque o conjunto de dados está limitado a essas datas neste laboratório.

Tarefa 4. Adicionar outros tipos de gráficos ao relatório

Adicionar um gráfico de pizza

1. Clique em Editar no canto superior direito para adicionar mais itens ao gráfico.

2. Clique em Adicionar um gráfico > Gráfico de pizza e desenhe um retângulo na tela do relatório para definir a área de exibição.

3. Depois de selecionar o gráfico de pizza, clique em Adicionar um campo na parte inferior direita da guia "Dados" do painel direito.

Observação: se a opção Adicionar um campo não aparecer, atualize a guia do navegador.

4. Clique em Adicionar campo calculado para ver o resumo das propriedades do campo.

5. Clique em Todos os campos para ver o resumo das propriedades do campo.

6. À direita do campo ARR_DELAY (três pontos), clique no ícone do menu de contexto e selecione Duplicar.

7. Clique em Adicionar um campo no canto superior direito da seção.

8. Clique em Adicionar campo calculado e dê o nome is_late a ele.

9. Na caixa de texto Fórmula, insira a seguinte informação:

CASE WHEN ( Copy of ARR_DELAY <15) THEN "ON TIME" ELSE "LATE" END

É necessário registrar corretamente o nome do campo. Se o destaque de sintaxe demonstrado abaixo não aparecer, verifique novamente a fórmula ou use o seletor Campos disponíveis à direita para marcar o campo Cópia de ARR_DELAY.

10. Clique em Salvar e em Concluído.

11. Na guia Dados do painel direito, na guia Configuração, mude a Dimensão do gráfico de pizza para o novo campo calculado is_late.

Observação: é possível que seu gráfico apresente um erro. Vamos corrigir isso nas próximas etapas.

12. Mude a Métrica para o novo campo is_late.

13. Passe o cursor sobre o ícone CTD ao lado da métrica is_late.

14. Clique nele e mude a agregação para Contagem.

Agora o gráfico de pizza mostra a porcentagem dos voos no horário e atrasados.

Adicionar um gráfico de barras

1. Clique em Adicionar um gráfico > Gráfico de barras verticais e desenhe um retângulo na tela do relatório para definir a área de exibição.

2. Na guia Dados do painel à direita, na guia Configuração, clique no campo das configurações abaixo e mude o seguinte:

Campo	Valor
Dimensão	UNIQUE_CARRIER
Métrica 1 (padrão)	DEP_DELAY
Métrica 2 (clique em Adicionar métrica)	ARR_DELAY
Ordenar	UNIQUE_CARRIER
Ordem de classificação	Crescente

3. Na guia Estilo, em Eixos, mude de "Único" para Duplo.

4. Role até Eixo Y à esquerda e defina o Valor mínimo do eixo como 0.

5. Role até Eixo Y à direita e defina o Valor mínimo do eixo como 0.

Tarefa 5. Criar outros itens do painel para vários limites de atraso de partida

Em uma tarefa anterior, você criou 3 visualizações para atrasos de 10, 15 e 20 minutos. Agora, crie gráficos para mostrar os limites de atraso dessas tabelas.

Adicionar outra fonte de dados para a visualização delayed_10

1. Clique para selecionar o gráfico de pizza e faça uma cópia clicando em Editar > Copiar na barra de menus do Data Studio.
2. Nessa barra, selecione Editar > Colar para colar o gráfico de pizza e posicioná-lo em uma área da tela que não esteja ocupada por outro gráfico.

Agora você tem um conjunto de dois gráficos de pizza. A tela do relatório ficará assim:

3. Selecione o segundo gráfico de pizza e, na guia Configuração, clique em flights na Fonte de dados da lista de propriedades.

4. Clique em Adicionar dados na parte inferior do menu.

5. Na seção "Conectores do Google" do painel de seleção, clique em BigQuery.

6. Selecione Meus projetos > > dsongcp.

7. Clique na tabela delayed_10 para selecioná-la, depois clique no botão Adicionar no canto inferior direito da tela.

Observação: tecnicamente, essa é uma visualização em tabela, mas ela é listada como uma tabela na interface.

8. Clique em Adicionar ao relatório para confirmar.

Recriar a cópia do campo "Arr_Delay" e o campo calculado "is_late"

1. Clique em flights na seção Fonte de dados da guia Configuração e selecione delayed_10 na lista Fontes de dados adicionadas.

Observação: talvez seja preciso atualizar a página para ver delayed_10 listado no painel Dados depois que você fizer essa mudança.

2. Role para baixo e clique em Adicionar um campo no canto inferior direito da tela.

3. Clique em Adicionar campo calculado para ver o resumo das propriedades do campo.

4. Se a lista completa de campos com os tipos de dados e agregações não aparecer, clique em Todos os campos para acessar o resumo das propriedades dos campos.

5. À direita do campo ARR_DELAY, clique no ícone do menu de contexto e selecione Duplicar.

6. Clique em Adicionar um campo (barra de menus acima dos nomes dos campos).

7. Clique em Adicionar campo calculado e dê o nome is_late a ele.

8. Na caixa de texto Fórmula, digite as informações a seguir:

CASE WHEN ( Copy of ARR_DELAY <15) THEN "ON TIME" ELSE "LATE" END

É necessário registrar corretamente o nome do campo. Se o destaque de sintaxe demonstrado abaixo não aparecer, verifique novamente a fórmula ou use o seletor Campos disponíveis à direita para marcar o campo Cópia de ARR_DELAY.

9. Clique em Salvar e em Concluído.

10. Na guia Dados do painel direito, na guia Configuração, mude a Dimensão do gráfico de pizza para o novo campo calculado is_late.

Agora o segundo gráfico de pizza retém o campo calculado is_late e mostra a porcentagem de voos no horário e atrasados na visualização delayed_10.

Tarefa 6. Criar as visualizações de painel restantes (opcional)

Se quiser, repita as duas últimas seções para adicionar conexões às visualizações delayed_15 e delayed_20 e criar outros gráficos de pizza.

Parabéns!

Você usou o Data Studio para visualizar dados armazenados nas tabelas e visualizações do BigQuery.

Próximas etapas / Saiba mais

• Confira estes laboratórios:
  • Como visualizar dados de faturamento com o Data Studio
  • Como criar um painel de BI com o Data Studio e o BigQuery

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Manual atualizado em 14 de abril de 2026

Laboratório testado em 14 de abril de 2026

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