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概览

在实验室挑战赛中，我们会为您提供一个场景和一系列任务。您将使用从课程的各个实验中学到的技能自行确定如何完成这些任务，而不是按照分步说明进行操作。自动评分系统（显示在本页面中）会提供有关您是否已正确完成任务的反馈。

在您参加实验室挑战赛期间，我们不会再教授新的 Google Cloud 概念知识。您需要拓展所学的技能，例如通过更改默认值和查看并研究错误消息来更正您自己所犯的错误。

要想获得满分，您必须在该时间段内成功完成所有任务！

我们建议已报名参加为 Looker 信息中心和报告准备数据技能徽章课程的学员参加此实验室挑战赛。准备好接受挑战了吗？

设置

点击“开始实验”按钮前的注意事项

请阅读以下说明。实验是计时的，并且您无法暂停实验。计时器在您点击开始实验后即开始计时，显示 Google Cloud 资源可供您使用多长时间。

此实操实验可让您在真实的云环境中开展实验活动，免受模拟或演示环境的局限。我们会为您提供新的临时凭据，让您可以在实验规定的时间内用来登录和访问 Google Cloud。

为完成此实验，您需要：

• 能够使用标准的互联网浏览器（建议使用 Chrome 浏览器）。

注意：请使用无痕模式或无痕浏览器窗口运行此实验。这可以避免您的个人账号与学生账号之间发生冲突，这种冲突可能导致您的个人账号产生额外费用。

• 完成实验的时间 - 请注意，实验开始后无法暂停。

注意：如果您已有个人 Google Cloud 账号或项目，请不要在此实验中使用，以避免您的账号产生额外的费用。

如何开始实验并登录 Looker

1. 准备就绪时，点击开始实验。

   此时您会看到“实验详细信息”窗格，其中包含您在进行该实验时必须使用的临时凭据。

   如果该实验需要付费，系统会打开一个弹出式窗口供您选择支付方式。

   请注意，“实验详细信息”窗格中会显示实验凭据。您需要使用这些凭据来登录 Looker 实例以进行该实验。

   注意：如果您使用其他凭据，将会收到错误消息或承担相关费用。

2. 点击打开 Looker。

3. 在电子邮件地址和密码字段中输入提供的用户名和密码。

   用户名：

   {{{looker.developer_username | Username}}}

   密码：

   {{{looker.developer_password | Password}}} 重要提示：您必须使用本页面上“实验详细信息”窗格中的凭据。请勿使用您的 Google Cloud Skills Boost 凭据。如果您有自己的个人 Looker 账号，请不要在此实验中使用。

4. 点击登录。

   登录成功后，您会看到用于本实验的 Looker 实例。

挑战场景

您是一家私人飞机和直升机租赁公司的实习数据分析师。您的新经理为您安排了第一项任务，要求您创建多个信息中心，以便在公司会议上进行展示。具体而言，您需要使用提供的 FAA 数据集来确定一些适合设立新租赁中心的最佳位置。

经理希望获得以下问题的答案：

• 哪些州和城市的直升机机场数量最多？
• 对于机场数量最多的州，其设施类型细分情况如何？
• 哪些机场和州的航班取消比例最高，并且取消的航班数量超过 10,000 个？
• 在拥有控制塔的大型军民合用机场中，最繁忙的机场在哪里？这些机场的相应代码是什么？
• 出发地机场和目的地机场之间平均距离最短的是哪些机场？

任务 1. 创建 Look

第 1 个 Look：直升机机场数量最多的州

在这个部分，您将需要使用 Airports（机场）数据集来构建一个可视化图表，以回答以下问题：哪些州和城市的直升机机场数量最多？

1. 您的可视化图表必须满足以下要求：

• 表中包含以下三列：City（城市）、State（州）和 Airports Count（机场数量）
• 将结果（行）数量限制为机场数量排在前 名的州
• Airports Count（机场数量）列应按降序排列（从最多到最少）
• 该可视化表中不应包含 Facility Type（设施类型）

注意：您需要针对“Facility Type”（设施类型）创建一个过滤条件。

2. 将该可视化表另存为 Look，并命名为 。您的 Look 应该如以下所示：

第 2 个 Look：设施类型细分情况

在这个部分，您将需要使用 Airports（机场）数据集来构建一个可视化图表，以回答以下问题：对于机场数量最多的州，其设施类型细分情况如何？

1. 您的可视化图表必须满足以下要求：

• 可视化图表中包含 Airports Count（机场数量）、State（州）及相应 Facility Types（设施类型）
• 将结果（行）数量限制为机场数量排在前 名的州
• Airports（机场）设施类型列应按降序排列（从最多到最少）

注意：您将需要用到数据透视表。

2. 将该可视化表另存为 Look，并命名为 。您的 Look 应该如以下所示：

第 3 个 Look：航班取消比例

在这个部分，您将需要使用 Flights（航班）数据集来构建一个可视化图表，以回答以下问题：哪些机场和州的航班取消比例最高，并且取消的航班数量超过 10,000 个？

1. 您的可视化图表必须满足以下要求：

• 表中包含以下三列：Aircraft Origin City（飞机出发地城市）、Aircraft Origin State（飞机出发地州）和 Percentage of Flights Cancelled（航班取消比例）
• Percentage of Flights Cancelled（航班取消比例）列必须通过表计算创建
• 将“Flights Count”（航班数量）过滤条件设置为“> 10,000 Flights”（超过 10,000 个航班）
• 该可视化图表中不应包含 Cancelled Count（已取消数量）和 Flights Count（航班数量）
• Percentage of Flights Cancelled（航班取消比例）列应按降序排列（从最多到最少）

2. 对于表计算，您可以使用以下公式。务必将该计算命名为 Percentage of Flights Cancelled，并采用 Percent (3) 格式，以便计算出的结果可准确排序。

${flights.cancelled_count}/${flights.count}

3. 将该可视化表另存为 Look，并命名为 States and Cities with Highest Percentage of Cancellations: Flights over 10,000。您的 Look 应该如以下所示：

第 4 个 Look：最短平均距离

在这个部分，您将需要使用 Flights（航班）数据集来构建一个可视化图表，以回答以下问题：出发地机场和目的地机场之间平均距离最短的是哪些机场？

1. 您的可视化图表必须满足以下要求：

• 表中包含以下两列：Origin and Destination（出发地和目的地）以及 Average Distance (Miles)（平均距离 [英里]）
• 从 custom measure（自定义测量）中，选择 Average Distance（平均距离）字段，以计算航班平均距离。
• 应将该自定义测量命名为 Average Distance (Miles)
• 将 Average Distance (Miles)（平均距离 [英里]）过滤条件设置为 greater than 0（大于 0）。
• Average Distance (Miles)（平均距离 [英里]）列应按升序排列（从最少到最多）
• 将结果（行）数量限制为前 个

2. 将该可视化表另存为 Look，并命名为 。您的 Look 应该如以下所示：

点击检查我的进度，验证已完成以下目标： 创建 Look

任务 2. 合并结果

在这个部分，您将需要使用 Flights（航班）和 Airports（机场）数据集来构建一个可视化图表，以回答以下问题：在拥有控制塔的大型军民合用机场中，最繁忙的机场在哪里？这些机场的相应代码是什么？

对于此任务，您将需要合并这两个不同的数据集。

1. 您的可视化图表必须满足以下要求：

• 提供一个条形图，其中包含“City”（城市）、“State”（州）、“Code”（代码）以及相应的航班数量
• 您的主查询必须以 Flights（航班）数据集为数据来源，并包含“Aircraft Origin City”（飞机出发地城市）、“Aircraft Origin State”（飞机出发地州）、“Aircraft Origin Code”（飞机出发地代码）和“Flights Count”（航班数量）
• 将与主查询合并的以下 Airports（机场）来源查询必须以 Airports（机场）数据集为数据来源，并包含“State”（州）、“City”（城市）和“Code”（代码）。此外，在 Airports（机场）来源查询中，您还必须使用“Control Tower”（控制塔）、“Is Major”（是大型机场）和“Joint Use”（军民合用机场）这三个过滤条件。应将这三个过滤条件都设置为“true”（是）
• 将结果（行）数量限制为前 10 个城市

注意： 在合并结果时，请查看 Looker 匹配查询所使用的维度。您应该将 Aircraft Origin City（飞机出发地城市）与 Airports City（机场所在城市）合并，将 Aircraft Origin State（飞机出发地州）与 Airports State（机场所在州）合并，将 Aircraft Origin Code（飞机出发地代码）与 Airports Code（机场代码）合并。

2. 将该可视化表保存到信息中心。将该可视化表命名为 Busiest, Major Joint-Use Airports with Control Towers。

3. 将该可视化表置于名为 的新信息中心。您的可视化表应该如以下所示：

点击检查我的进度，验证已完成以下目标： 合并结果

任务 3：将 Look 保存到信息中心

在这个部分，您需要将创建的所有 Look 都添加到信息中心。

1. 将您创建的每个 Look 都添加到 信息中心。

2. 确认该信息中心存在您创建的 4 个 Look 以及合并后的结果可视化表。

注意： 您还可以选择编辑可视化图块的布局和顺序。

点击检查我的进度，验证已完成以下目标： 将 Look 保存到信息中心

恭喜！

赢得您的下一个技能徽章

本自学实验是为 Looker 信息中心和报告准备数据技能徽章课程的组成部分。完成此技能徽章挑战任务可赢得上面的徽章，以表彰您取得的成就。您可以在简历和社交平台中分享自己的徽章，并使用 #GoogleCloudBadge 让大家知道您取得的这一成就。

本技能徽章课程是 Google Cloud 的数据分析师学习路线的组成部分。

Google Cloud 培训和认证

…可帮助您充分利用 Google Cloud 技术。我们的课程会讲解各项技能与最佳实践，可帮助您迅速上手使用并继续学习更深入的知识。我们提供从基础到高级的全方位培训，并有点播、直播和虚拟三种方式选择，让您可以按照自己的日程安排学习时间。各项认证可以帮助您核实并证明您在 Google Cloud 技术方面的技能与专业知识。

上次更新手册的时间：2024 年 4 月 24 日

上次测试实验的时间：2024 年 2 月 23 日

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