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Übersicht

In diesem Lab geht es darum, innerhalb einer bestimmten Zeit eine Reihe von Aufgaben zu meistern. Anders als bei einem normalen Lab, erhalten Sie jedoch keine detaillierte Anleitung, sondern ein Szenario und bestimmte Aufgaben. Wie Sie sie lösen, bleibt Ihnen überlassen. Ihre Lösungen werden automatisch bewertet. Die erzielten Punkte finden Sie rechts oben auf dieser Seite.

Die volle Punktzahl erreichen Sie nur, wenn Sie alle Aufgaben innerhalb der vorgegebenen Zeit lösen.

In Challenge-Labs werden keine Grundlagen zu Google Cloud vermittelt. Die Lösungen erarbeiten Sie mit den Kenntnissen, die Sie in den Labs des Kurses erworben haben, zu dem dieses Challenge-Lab gehört. Sie sollen dabei Ihr Wissen erweitern und es wird von Ihnen erwartet, dass Sie fehlerhafte Abfragen korrigieren.

Dieses Lab wird Teilnehmern empfohlen, die sich für den Kurs Informationen aus BigQuery-Daten ableiten angemeldet haben. Sind Sie bereit?

Einrichtung und Anforderungen

Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)

Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange Google Cloud-Ressourcen für das Lab verfügbar sind.

In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.

Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:

• Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)

Hinweis: Nutzen Sie den privaten oder Inkognitomodus (empfohlen), um dieses Lab durchzuführen. So wird verhindert, dass es zu Konflikten zwischen Ihrem persönlichen Konto und dem Teilnehmerkonto kommt und zusätzliche Gebühren für Ihr persönliches Konto erhoben werden.

• Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.

Hinweis: Verwenden Sie für dieses Lab nur das Teilnehmerkonto. Wenn Sie ein anderes Google Cloud-Konto verwenden, fallen dafür möglicherweise Kosten an.

Szenario

Sie arbeiten für eine Organisation im Gesundheitswesen, die für Fragen in Bezug auf die Coronakrise zuständig ist. Damit Ihre Teammitglieder Gesundheitsmaßnahmen und Aufklärungsprogramme effektiv planen und gezielt durchführen können, brauchen sie relevante und korrekte Daten.

Für diese Analyse wird folgendes Dataset bzw. folgende Tabelle verwendet: bigquery-public-data.covid19_open_data.covid19_open_data. Dieses Repository enthält länderspezifische Datasets täglicher Zeitreihendaten in Bezug auf COVID‑19 weltweit. Es enthält Daten zu Demografie, Wirtschaft, Epidemiologie, Geografie, Gesundheit, Krankenhauseinweisungen, Mobilität, staatlichen Maßnahmen und Wetter.

Aufgabe 1: Gesamtzahl der bestätigten Fälle

• Erstellen Sie eine Abfrage, die folgende Frage beantwortet: „Wie viele bestätigte Fälle gab es am ?“ Diese Abfrage soll eine einzelne Zeile mit der Summe der bestätigten Fälle aller Länder zurückgeben. Der Name der Spalte soll total_cases_worldwide lauten.

Spalten, auf die zu verweisen ist:

• cumulative_confirmed
• date

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Gesamtzahl der bestätigten Fälle

Aufgabe 2: Am stärksten betroffene Gebiete

• Erstellen Sie eine Abfrage, die folgende Frage beantwortet: „In wie vielen Bundesstaaten der USA waren am mehr als  Todesfälle zu verzeichnen?“ Die Abfrage muss die Ausgabe im Feld count_of_states auflisten.

Hinweis: Fügen Sie keine NULL-Werte ein.

Spalten, auf die zu verweisen ist:

• country_name
• subregion1_name (für Informationen zum Bundesstaat)
• cumulative_deceased

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Am stärksten betroffene Gebiete

Aufgabe 3: Hotspots ermitteln

• Erstellen Sie eine Abfrage, die folgende Frage beantwortet: „In welchen Bundesstaaten der USA sind am mehr als bestätigte Fälle aufgetreten?“ Es sollen die Namen der Bundesstaaten sowie die jeweilige Anzahl der bestätigten Fälle in absteigender Reihenfolge zurückgegeben werden. Die Ausgabe soll die Felder state und total_confirmed_cases enthalten.

Spalten, auf die zu verweisen ist:

• country_code
• subregion1_name (für Informationen zum Bundesstaat)
• cumulative_confirmed

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Hotspots ermitteln

Aufgabe 4: Relative Anzahl der Todesfälle

1. Erstellen Sie eine Abfrage, die folgende Frage beantwortet: „Wie war in Italien im  2020 das Verhältnis der Todesfälle zur Anzahl der bestätigten Fälle?“ Dieses Verhältnis wird nach folgender Formel berechnet: (Gesamtzahl der Todesfälle ÷ Gesamtzahl der bestätigten Fälle) × 100.
2. Schreiben Sie eine Abfrage, die das Verhältnis für den Monat  2020 zurückgibt. Die Ausgabe soll folgende Felder enthalten: total_confirmed_cases, total_deaths, case_fatality_ratio.

Spalten, auf die zu verweisen ist:

• country_name
• cumulative_confirmed
• cumulative_deceased

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Relative Anzahl der Todesfälle

Aufgabe 5: Bestimmten Tag ermitteln

• Erstellen Sie eine Abfrage, die folgende Frage beantwortet: „An welchem Tag hat die Anzahl der Todesfälle in Italien den Wert  überschritten?“ Die Abfrage soll das Datum dieses Tages im Format JJJJ‑MM‑TT zurückgeben.

Spalten, auf die zu verweisen ist:

• country_name
• cumulative_deceased

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Bestimmten Tag ermitteln

Aufgabe 6: Tage ohne neue Fälle ermitteln

Mit der folgenden Abfrage soll die Anzahl der Tage zwischen dem und dem ermittelt werden, an denen die Anzahl der bestätigten Fälle nicht gestiegen ist. Allerdings wird diese Abfrage nicht korrekt ausgeführt.

• Sie müssen deshalb die Abfrage für das gewünschte Ergebnis korrigieren:

WITH india_cases_by_date AS ( SELECT date, SUM(cumulative_confirmed) AS cases FROM `bigquery-public-data.covid19_open_data.covid19_open_data` WHERE country_name="India" AND date between '{{{project_0.startup_script.start_date_india_code}}}' and '{{{project_0.startup_script.close_date_india_code}}}' GROUP BY date ORDER BY date ASC ) , india_previous_day_comparison AS (SELECT date, cases, LAG(cases) OVER(ORDER BY date) AS previous_day, cases - LAG(cases) OVER(ORDER BY date) AS net_new_cases FROM india_cases_by_date )

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Tage ohne neue Fälle ermitteln

Aufgabe 7: Verdopplungsrate

• Schreiben Sie mithilfe der vorherigen Abfrage als Vorlage eine neue Abfrage. Diese soll die Tage zwischen dem 22. März 2020 und dem 20. April 2020 ermitteln, an denen sich die Anzahl der bestätigten Fälle in den USA gegenüber dem Vortag um mehr als  % erhöht hat. Das entspricht einer Verdopplungsrate von ca. 7 Tagen. Für diese Abfrage soll eine Liste mit Datumsangaben ausgegeben werden sowie die Anzahl der bestätigten Fälle für jeden Tag, die Anzahl der bestätigten Fälle vom Vortag und der prozentuale Anstieg.

  • Für die zurückgegebenen Felder sollen folgende Namen verwendet werden: Date, Confirmed_Cases_On_Day, Confirmed_Cases_Previous_Day und Percentage_Increase_In_Cases.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Verdopplungsrate

Aufgabe 8: Genesungsrate

1. Erstellen Sie eine Abfrage, mit der die Genesungsrate am 10. Mai 2020 in maximal  verschiedenen Ländern in absteigender Reihenfolge dargestellt wird.

2. Beschränken Sie die Abfrage auf Länder mit mehr als 50.000 bestätigten Fällen.

   • Die Abfrage soll die folgenden Felder ausgeben: country, recovered_cases, confirmed_cases und recovery_rate.

Spalten, auf die zu verweisen ist:

* country_name * cumulative_confirmed * cumulative_recovered

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Genesungsrate

Aufgabe 9: Kumulierte tägliche Steigerungsrate (Cumulative Daily Growth Rate, CDGR)

• Mit der folgenden Abfrage soll für Frankreich der CDGR‑Wert vom seit dem ersten gemeldeten Fall berechnet werden. Der erste Fall wurde am 24. Januar 2020 registriert.

• Der CDGR-Wert wird folgendermaßen berechnet:

((last_day_cases/first_day_cases)^1/days_diff)-1)

Dabei gilt:

• last_day_cases ist die Anzahl der bestätigten Fälle am 10. Mai 2020.

• first_day_cases ist die Anzahl der bestätigten Fälle am 24. Januar 2020.

• days_diff ist die Anzahl der Tage zwischen dem 24. Januar 2020 und dem 10. Mai 2020.

• Die Abfrage wird nicht korrekt ausgeführt. Können Sie den Fehler beheben, damit sie das richtige Ergebnis liefert?

WITH france_cases AS ( SELECT date, SUM(cumulative_confirmed) AS total_cases FROM `bigquery-public-data.covid19_open_data.covid19_open_data` WHERE country_name="France" AND date IN ('2020-01-24', '{{{project_0.startup_script.date_code}}}') GROUP BY date ORDER BY date) , summary as ( SELECT total_cases AS first_day_cases, LEAD(total_cases) AS last_day_cases, DATE_DIFF(LEAD(date) OVER(ORDER BY date),date, day) AS days_diff FROM france_cases LIMIT 1 ) select first_day_cases, last_day_cases, days_diff, SQRT((last_day_cases/first_day_cases),(1/days_diff))‑1 as cdgr from summary Hinweis: In der Dokumentation zu Funktionen, Operatoren und Bedingungen finden Sie weitere Informationen zur SQL‑Funktion LEAD().

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Kumulierte tägliche Steigerungsrate (Cumulative Daily Growth Rate, CDGR)

Aufgabe 10: Looker Studio-Bericht erstellen

• Erstellen Sie einen Looker Studio-Bericht, der Folgendes für die USA aufschlüsselt:

  • Anzahl der bestätigten Fälle
  • Anzahl der Todesfälle
  • Datumsbereich:

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Looker Studio-Bericht erstellen

Hinweis: Orientieren Sie sich an der folgenden Abbildung, wenn Sie den Bericht erstellen. Hinweis: Verwenden Sie nicht die Option Mit Looker Studio auswerten in BigQuery.

Das wars! Sie haben das Lab erfolgreich abgeschlossen.

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Dieses Lab zum selbstbestimmten Lernen ist Teil des Skill-Logos Informationen aus BigQuery-Daten ableiten. Wenn Sie diesen Kurs abschließen, erhalten Sie das oben gezeigte Skill-Logo, das Sie in Ihren Lebenslauf oder Ihre Social-Media-Profile einfügen können. Teilen Sie Ihre Leistung mit #GoogleCloudBadge.

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Anleitung zuletzt am 27. März 2024 aktualisiert

Lab zuletzt am 27. März 2024 getestet

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