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Visão geral
O BigQuery é um banco de dados de análise NoOps, totalmente gerenciado e de baixo custo desenvolvido pelo Google. Com ele, você pode consultar muitos terabytes de dados sem ter que gerenciar uma infraestrutura nem precisar de um administrador de banco de dados. O BigQuery usa SQL e está disponível no modelo de pagamento por uso. Assim, você pode se concentrar na análise dos dados para encontrar informações relevantes.
Agora o BigQuery inclui um novo conjunto de dados de e-commerce com milhões de registros do Google Analytics referentes à Google Merchandise Store. Você tem uma cópia do conjunto de dados usado neste laboratório e analisará os campos e linhas disponíveis para extrair insights.
Este laboratório orientará você pela lógica da solução de problemas em consultas. Ele inclui atividades no contexto de uma situação real. Durante o laboratório, imagine que está trabalhando com uma nova analista de dados na sua equipe e que você recebeu dela as consultas abaixo para responder a algumas perguntas sobre o conjunto de dados de e-commerce. Use as respostas para corrigir as consultas e chegar a um resultado concreto.
Conteúdo
Neste laboratório, você vai aprender a fazer o seguinte:
- Fixar projetos na árvore de recursos do BigQuery
- Usar o editor e o validador de consultas do BigQuery para identificar e corrigir erros de lógica e sintaxe do SQL
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
-
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
-
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.
-
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.
-
Clique em Próxima.
-
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.
-
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.
-
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: fixar um projeto na árvore de recursos do BigQuery
- No Menu de navegação (
) do console do Google Cloud, clique em BigQuery.
A caixa de mensagem "Olá! Este é o BigQuery no console do Cloud" vai aparecer.
Observação: a caixa de mensagem "Este é o BigQuery" no console do Cloud tem um link para o guia de início rápido e as atualizações da interface.
-
Clique em Concluído.
-
Por padrão, o BigQuery não mostra conjuntos de dados públicos. Para abrir o projeto de conjuntos de dados públicos, copie data-to-insights (para colar em uma caixa de diálogo na próxima etapa).
-
Clique em + Adicionar > Marcar um projeto com estrela por nome e cole "data-to-insights".
-
Clique em Marcar com estrela.
O projeto data-to-insights aparece listado na seção Explorer.
Editor e validador de consultas do BigQuery
As atividades das próximas seções apresentam consultas com erros comuns para você resolver. Este laboratório indicará o que você precisa observar e vai oferecer sugestões de como corrigir a sintaxe e retornar resultados significativos.
Para acompanhar a solução de problemas e as sugestões, copie e cole a consulta no editor de consultas do BigQuery. Se houver algum erro, um ponto de exclamação vermelho vai aparecer na linha que contém o erro e no validador de consultas (canto inferior).
Se você executar a consulta com erro, ela falhará. O erro será especificado nas informações do job.
Se nenhum erro for detectado, o validador de consulta mostrará uma marca de seleção verde. Quando aparecer a marca de seleção verde, clique em Executar a consulta para acessar o resultado.
Observação:
acesse mais informações sobre a sintaxe em Sintaxe de consultas SQL padrão.
Tarefa 2: encontrar o número total de clientes que concluíram uma compra
Nesta seção, você criará uma consulta para encontrar o número de visitantes únicos que concluíram uma compra no seu site. Os dados estão na tabela rev_transactions que sua equipe de analistas de dados enviou. A equipe também enviou consultas de exemplo para ajudar na sua análise, mas você não tem certeza se elas estão escritas corretamente.
Observação:
para que você receba a pontuação máxima, todas as consultas precisam ser executadas e não podem conter erros.
Resolver problemas de alias, de vírgulas e aqueles apontados pelo validador de consultas
- Confira a consulta abaixo e responda a pergunta a seguir:
#standardSQL
SELECT FROM `data-to-inghts.ecommerce.rev_transactions` LIMIT 1000
- E esta consulta atualizada?
#standardSQL
SELECT * FROM [data-to-insights:ecommerce.rev_transactions] LIMIT 1000
- E esta consulta que usa SQL padrão?
#standardSQL
SELECT FROM `data-to-insights.ecommerce.rev_transactions`
- E agora? Esta consulta tem uma coluna:
#standardSQL
SELECT
fullVisitorId
FROM `data-to-insights.ecommerce.rev_transactions`
- E agora? A próxima consulta tem um título de página:
#standardSQL
SELECT fullVisitorId hits_page_pageTitle
FROM `data-to-insights.ecommerce.rev_transactions` LIMIT 1000
- E agora? A vírgula que faltava foi corrigida.
#standardSQL
SELECT
fullVisitorId
, hits_page_pageTitle
FROM `data-to-insights.ecommerce.rev_transactions` LIMIT 1000
Resposta: a consulta retorna resultados, mas você tem certeza de que os visitantes não foram contabilizados duas vezes? Além disso, retornar apenas uma linha não responde à pergunta sobre quantos visitantes únicos concluíram uma compra.
Na próxima seção, você verá uma maneira de agregar os resultados.
Resolva problemas de consultas com erros de lógica, instruções GROUP BY e filtros de caractere curinga
- Agregue a próxima consulta para saber quantos visitantes únicos concluíram uma compra.
#standardSQL
SELECT
fullVisitorId
, hits_page_pageTitle
FROM `data-to-insights.ecommerce.rev_transactions` LIMIT 1000
- E isso? A função de agregação
COUNT() foi adicionada:
#standardSQL
SELECT
COUNT(fullVisitorId) AS visitor_count
, hits_page_pageTitle
FROM `data-to-insights.ecommerce.rev_transactions`
- Na próxima consulta, foram adicionadas as funções
GROUP BY e DISTINCT:
#standardSQL
SELECT
COUNT(DISTINCT fullVisitorId) AS visitor_count
, hits_page_pageTitle
FROM `data-to-insights.ecommerce.rev_transactions`
GROUP BY hits_page_pageTitle
Resultados 
Ótimo. Os resultados são bons, mas parece que há algo errado.
- Filtre os resultados para acessar apenas aqueles com "Checkout Confirmation":
#standardSQL
SELECT
COUNT(DISTINCT fullVisitorId) AS visitor_count
, hits_page_pageTitle
FROM `data-to-insights.ecommerce.rev_transactions`
WHERE hits_page_pageTitle = "Checkout Confirmation"
GROUP BY hits_page_pageTitle
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Encontrar o número total de clientes que concluíram uma compra
Tarefa 3: listar as cidades com mais transações no site de e-commerce
Observação:
para que você receba a pontuação máxima, todas as consultas precisam ser executadas e não podem conter erros.
Resolver problemas de pedidos, campos calculados e filtragem após agregação
- Complete a consulta parcialmente escrita:
SELECT
geoNetwork_city,
totals_transactions,
COUNT( DISTINCT fullVisitorId) AS distinct_visitors
FROM
`data-to-insights.ecommerce.rev_transactions`
GROUP BY
Possível solução:
#standardSQL
SELECT
geoNetwork_city,
SUM(totals_transactions) AS totals_transactions,
COUNT( DISTINCT fullVisitorId) AS distinct_visitors
FROM
`data-to-insights.ecommerce.rev_transactions`
GROUP BY geoNetwork_city
- Atualize sua consulta anterior para listar as cidades com o maior número de transações primeiro.
Possível solução:
#standardSQL
SELECT
geoNetwork_city,
SUM(totals_transactions) AS totals_transactions,
COUNT( DISTINCT fullVisitorId) AS distinct_visitors
FROM
`data-to-insights.ecommerce.rev_transactions`
GROUP BY geoNetwork_city
ORDER BY distinct_visitors DESC
- Atualize sua consulta e crie um novo campo calculado para retornar o número médio de produtos por pedido em cada cidade.
Possível solução:
#standardSQL
SELECT
geoNetwork_city,
SUM(totals_transactions) AS total_products_ordered,
COUNT( DISTINCT fullVisitorId) AS distinct_visitors,
SUM(totals_transactions) / COUNT( DISTINCT fullVisitorId) AS avg_products_ordered
FROM
`data-to-insights.ecommerce.rev_transactions`
GROUP BY geoNetwork_city
ORDER BY avg_products_ordered DESC
Resultados
Filtre seus resultados agregados para retornar somente cidades com o campo avg_products_ordered superior a 20.
- Onde está o erro na consulta abaixo?
#standardSQL
SELECT
geoNetwork_city,
SUM(totals_transactions) AS total_products_ordered,
COUNT( DISTINCT fullVisitorId) AS distinct_visitors,
SUM(totals_transactions) / COUNT( DISTINCT fullVisitorId) AS avg_products_ordered
FROM
`data-to-insights.ecommerce.rev_transactions`
WHERE avg_products_ordered > 20
GROUP BY geoNetwork_city
ORDER BY avg_products_ordered DESC
Possível solução:
#standardSQL
SELECT
geoNetwork_city,
SUM(totals_transactions) AS total_products_ordered,
COUNT( DISTINCT fullVisitorId) AS distinct_visitors,
SUM(totals_transactions) / COUNT( DISTINCT fullVisitorId) AS avg_products_ordered
FROM
`data-to-insights.ecommerce.rev_transactions`
GROUP BY geoNetwork_city
HAVING avg_products_ordered > 20
ORDER BY avg_products_ordered DESC
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Listar as cidades com mais transações no site de e-commerce
.
Tarefa 4: encontrar o número total de produtos em cada categoria
Observação:
para que você receba a pontuação máxima, todas as consultas precisam ser executadas e não podem conter erros.
Encontrar os produtos mais vendidos filtrando por valores NULOS
- Onde está o erro na consulta abaixo? Como você pode corrigi-lo?
#standardSQL
SELECT hits_product_v2ProductName, hits_product_v2ProductCategory
FROM `data-to-insights.ecommerce.rev_transactions`
GROUP BY 1,2
- Onde está o erro na consulta abaixo?
#standardSQL
SELECT
COUNT(hits_product_v2ProductName) as number_of_products,
hits_product_v2ProductCategory
FROM `data-to-insights.ecommerce.rev_transactions`
WHERE hits_product_v2ProductName IS NOT NULL
GROUP BY hits_product_v2ProductCategory
ORDER BY number_of_products DESC
- Atualize a consulta anterior para contabilizar apenas produtos diferentes de cada categoria de produto.
Possível solução:
#standardSQL
SELECT
COUNT(DISTINCT hits_product_v2ProductName) as number_of_products,
hits_product_v2ProductCategory
FROM `data-to-insights.ecommerce.rev_transactions`
WHERE hits_product_v2ProductName IS NOT NULL
GROUP BY hits_product_v2ProductCategory
ORDER BY number_of_products DESC
LIMIT 5
Observação:
(not set) pode indicar que o produto não tem uma categoria.
${productitem.product.origCatName} é um código de front-end para renderizar a categoria, o que pode indicar que o script de rastreamento do Google Analytics está sendo disparado antes que a página seja totalmente renderizada.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Encontre o número total de produtos em cada categoria.
Parabéns!
Você solucionou problemas e corrigiu erros de consultas usando o SQL padrão no BigQuery. Use o validador de consultas para corrigir sintaxes e conferir os resultados da consulta, mesmo que ela não apresente erros.
Próximas etapas / Saiba mais
Treinamento e certificação do Google Cloud
Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.
Manual atualizado em 26 de agosto de 2024
Laboratório testado em 26 de agosto de 2024
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