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總覽

使用者存取的資訊通常有多種格式，只要使用 BigQuery，即可輕鬆處理多個來源的資料。在本實驗室中，您要將外部來源的足球資料匯入 BigQuery 資料表，開始瞭解運動資料科學的概念。掌握基礎知識後，您在後續實驗室中，將能順利執行更精細的分析作業。

本實驗室使用以下資料來源：

• Pappalardo et al., (2019) A public data set of spatio-temporal match events in soccer competitions, Nature Scientific Data 6:236, https://www.nature.com/articles/s41597-019-0247-7
• Pappalardo et al. (2019) PlayerRank: Data-driven Performance Evaluation and Player Ranking in Soccer via a Machine Learning Approach. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technologies (TIST) 10, 5, Article 59 (September 2019), 27 pages. DOI: https://doi.org/10.1145/3343172

課程內容

本實驗室的學習內容包括：

• 使用 Cloud 控制台，將 Google Cloud Storage 中的檔案上傳至 BigQuery 資料表。
• 使用 Cloud 控制台，存取從 BigQuery 資料表取得的資訊。
• 瞭解如何撰寫查詢來擷取上傳資料表中的資料。

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。

開啟 BigQuery 控制台

1. 在 Google Cloud 控制台中，依序選取「導覽選單」>「BigQuery」。

接著，畫面中會顯示「歡迎使用 Cloud 控制台中的 BigQuery」訊息方塊，當中會列出快速入門導覽課程指南的連結和版本資訊。

2. 點選「完成」。

BigQuery 控制台會隨即開啟。

BigQuery 包含資料表查詢介面，可用於查詢 BigQuery 提供的公開資料集，使用者也能輕鬆將資訊新增至資料集。BigQuery 以資料表呈現資料，因此條理分明。在下一部分，您將進一步瞭解 BigQuery，並學習如何建立自訂資料表。

工作 1：建立自訂資料表

在這個部分，您要建立資料集來將資料新增至專案。資料集會使用資料表和 view，有助您控管專案內資料的存取權。

1. 查看 BigQuery 控制台的「Explorer」部分。
2. 點選專案 ID 旁的「查看動作」圖示，然後選取「建立資料集」。

注意：資料集包含在特定專案中，這種頂層容器可用來整理資料表和 view，並控管存取權。資料表或 view 必須屬於某個資料集，因此您需要建立至少一個資料集，才能將資料載入 BigQuery。參考資料：BigQuery 資料集簡介。

3. 在「建立資料集」頁面填入以下內容：

欄位	值
資料集 ID	soccer
資料位置	US (多個美國區域)
進階選項 > 預設資料表到期時間	預設設定

4. BigQuery 的「建立資料集」畫面會顯示相關資訊，如下圖所示：

注意：公開資料集目前存放在美國的多區域資料位置。為簡單起見，建議您將資料集放在同一個區域。

5. 點選面板底部的「建立資料集」。

點選「Check my progress」，確認目標已達成

確認新的資料集已建立完畢

在這個部分，我們使用 BigQuery 建立了新的資料集。過程中，您必須在 BigQuery 指定要將待建立的資訊儲存於何處，如有需要，也能提供客戶自行管理的加密金鑰。

在下一部分，您將瞭解如何使用常見的 JavaScript 物件標記法 (JSON) 資料格式，為先前建立的資料集填入內容。

工作 2：載入 JSON 資料

接下來，您要將先前建立的足球資料表載入資料集。
BigQuery 支援匯入多種格式的資料。在本實驗室中，您將使用 JSON 和上一部分建立的資料集。

1. 在「Explorer」部分，點選 soccer 資料集旁的「查看動作」圖示來建立資料表。

2. 選取「建立資料表」。

在下一部分，除非另有指示，否則所有設定均應保留預設值。我們要用的資料儲存在公開 Google Cloud Storage bucket 中。

3. 在「建立資料表」頁面輸入以下資訊：

欄位	值
Create table from	Google Cloud Storage
Select file from the bucket	spls/bq-soccer-analytics/competitions.json
檔案格式	JSONL (以換行符號分隔的 JSON)
資料表名稱	competitions
結構定義	勾選標示為「自動偵測」結構定義的方塊

注意：搭配使用 Cloud Storage bucket 和 BigQuery 時，不需要使用 gs:// 前置字串。

4. BigQuery 的「建立資料表」畫面會顯示相關資訊，如下圖所示：

5. 點選「建立資料表」。
6. 等待 BigQuery 建立資料表並載入資料。
7. 畫面上會彈出通知訊息，指出已建立「competitions」。
8. 資料載入完成後，資料表會隨即顯示。
9. 對要擷取的其他 JSON 資料重複上述步驟。

Cloud Storage bucket 檔案	資料表名稱
spls/bq-soccer-analytics/matches.json	matches
spls/bq-soccer-analytics/teams.json	teams
spls/bq-soccer-analytics/players.json	players
spls/bq-soccer-analytics/events.json	events

注意：請確定使用的 Cloud Storage bucket 檔案和資料表名稱與上表完全相符。

10. 建立資料表後，顯示的畫面會如下圖所示：

點選「Check my progress」，確認目標已達成確認 competitions 資料表已建立完畢

在這個部分，我們使用 BigQuery 建立了新的資料表。過程中，您在 BigQuery 指定 Cloud Storage 做為 JSON 檔案的來源。Cloud Storage 是存放物件檔案的理想中繼儲存空間。

在下一部分，您將瞭解如何使用逗號分隔值 (CSV) 檔案 (另一種常見的資料格式)，為先前建立的資料集填入內容。

工作 3：載入 CSV 資料

在這個部分，您要將另一個足球資料表載入資料集。這次要載入的是儲存在 Cloud Storage 的逗號分隔值 (CSV) 檔案。

1. 在「Explorer」部分，點選 soccer 資料集旁的「查看動作」圖示，然後選取「建立資料表」，即可著手建立。

除非另有指示，否則所有設定均應保留預設值。

2. 在「建立資料表」頁面輸入以下資訊：

欄位	值
Create table from	Google Cloud Storage
Select file from the bucket	spls/bq-soccer-analytics/tags2name.csv
檔案格式	CSV
資料表名稱	tags2name
結構定義	勾選標示為「自動偵測」的方塊

3. BigQuery 的「建立資料表」畫面會顯示相關資訊，如下圖所示：

4. 點選視窗底部的「建立資料表」。
5. 等待 BigQuery 建立資料表並載入資料。

畫面上會出現彈出式訊息，指出已建立「tags2name」。

6. 資料載入完成後，資料表會隨即顯示。

點選「Check my progress」，確認目標已達成

確認 tags2name 資料表已建立完畢

在這個部分，我們使用 BigQuery 建立了新的資料表。過程中，您在 BigQuery 指定 Cloud Storage 做為 CSV 檔案的來源。Cloud Storage 是存放物件檔案的理想中繼儲存空間。

工作 4：預覽資料表

1. 在左側窗格的導覽面板中，依序選取「soccer」>「competitions」。
2. 在詳細資料面板中，點選「預覽」分頁標籤。

3. 從導覽面板點選查看上傳的其他資料表。
4. 逐一瀏覽「結構定義」、「詳細資訊」、「預覽」、「歷程」、「資料剖析檔」和「資料品質」分頁，進一步瞭解各資料表中的資料。

BigQuery 可讓使用者輕鬆儲存先前以多種格式保存的資料。如要進一步瞭解 BigQuery 資料擷取技巧，請參閱選擇資料擷取方法的說明。

在接下來的幾個部分，您將瞭解如何查詢在 BigQuery 建立的資料集。

工作 5：查詢球員資料

成功將資料載入資料表後，即可開始執行查詢。接下來，您要建立查詢，從 players 資料表擷取身高最高的前 10 名後衛 (有身高資料的球員)。

1. 在查詢編輯器中，點選「+」(SQL 查詢) 圖示。
2. 複製下列查詢並貼到查詢編輯器：

SELECT (firstName || ' ' || lastName) AS player, birthArea.name AS birthArea, height FROM `soccer.players` WHERE role.name = 'Defender' ORDER BY height DESC LIMIT 5 注意：上述查詢會使用 BigQuery 取得足球員的相關資訊。具體來說，這項查詢旨在瞭解後衛球員的一般特徵。

3. 點選「執行」後，查詢視窗下方會隨即顯示結果。

點選「Check my progress」，確認目標已達成

確認查詢已執行

學會在 BigQuery 執行查詢相當重要，日後就能透過簡單的介面，擷取實用的資料洞察結果。

工作 6：查詢事件資料

現在您要建立查詢，擷取 events 資料表中所有事件類型的數量。

1. 複製下列查詢並貼到查詢編輯器：

SELECT eventId, eventName, COUNT(id) AS numEvents FROM `soccer.events` GROUP BY eventId, eventName ORDER BY numEvents DESC

2. 點選「執行」後，查詢視窗下方會隨即顯示結果。

注意：上述查詢會使用 BigQuery 取得足球賽事期間發生的事件相關資訊。具體來說，這項查詢旨在瞭解傳球和射門等事件的頻率。

點選「Check my progress」，確認目標已達成

確認查詢已執行

如果能善用儲存的資料確立趨勢和模式，即可為使用者創造實際效益。在下一部分，您將測試自己對本 BigQuery 入門實驗室所學內容的理解程度。

工作 7：趣味測驗

完成本實驗室介紹的主題後，請回答簡短測驗，檢驗您對 BigQuery 的瞭解程度。

恭喜！

您已成功將儲存在 Cloud Storage 的檔案上傳至 BigQuery 資料表，並學到如何撰寫查詢來擷取資料表中的資料。

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使用手冊上次更新日期：2025 年 11 月 24 日

實驗室上次測試日期：2025 年 7 月 29 日

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