GSP411

總覽

BigQuery 是 Google 提供的全代管 NoOps 數據分析資料庫，價格相當實惠，可用來查詢 TB 規模的資料，您不必管理基礎架構，也不需要資料庫管理員。BigQuery 採用 SQL 語法，並提供「即付即用」模式，您可以專心分析資料，找出實用的洞察資訊。

這次要使用的是已載入到 BigQuery 的電子商務資料集，當中包含 Google 商品網路商店的數百萬筆 Google Analytics 記錄。您將在本實驗室使用該資料集的副本，學習從可用的欄位及資料列中取得洞察資訊。

在本實驗室中，您會將多種類型的資料集擷取至 BigQuery 內的資料表。

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。

如何開始實驗室及登入 Google Cloud 控制台

1. 按一下「Start Lab」按鈕。如果實驗室會產生費用，請在開啟的對話方塊中選取付款方式。右側的「Lab setup and access」面板會顯示下列項目：

   • 「Open Google Cloud console」按鈕
   • 此實驗室所需的臨時憑證 (使用者名稱和密碼)
   • 完成此實驗室所需的其他資訊 (如有)

   請注意，實驗室計時器位於頁面頂端附近，會顯示剩餘時間。

2. 按一下「Open Google Cloud console」。如果使用 Chrome 瀏覽器，也可以按一下滑鼠右鍵，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並排開啟分頁。

   注意：頁面顯示「選擇帳戶」對話方塊時，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 setup and access」面板找到「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 setup and access」面板找到「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. 繼續點按後續頁面：

   • 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，請按一下「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。

工作 1：建立新資料集以儲存資料表

1. 點選專案 ID 旁的「查看動作」圖示，然後選取「建立資料集」。

2. 將「資料集 ID」設為 ecommerce，其他欄位則保留預設值。

3. 點選「建立資料集」。

完成後，專案名稱下方就會顯示 ecommerce 資料集。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 建立新資料集以儲存資料表

工作 2：從 CSV 檔案擷取新資料集

情境：行銷團隊想請您根據庫存量，協助他們判斷應促銷哪些產品，同時也希望透過產品評論，瞭解顧客對各項產品的評價變化。

現有的 ecommerce 交易資料集沒有庫存量或產品評論資料，但營運和行銷團隊已另外準備新資料集供您分析。

請按照下列步驟操作：

1. 將產品庫存量資料集下載到電腦 (在一般視窗中開啟連結並下載檔案)。

2. 點選 ecommerce 資料集旁的「查看動作」圖示，然後選取「開啟」 來建立資料表。

3. 點選「建立資料表」。

4. 指定下列資料表選項：

來源：

• 建立資料表來源：上傳
• 選取檔案：選取先前下載到本機的檔案
• 檔案格式：CSV

目的地：

• 資料表名稱：products

其餘設定保留預設值。

結構定義：

• 在「結構定義」部分，勾選「自動偵測」。

提示：若找不到核取方塊，請確認檔案格式為 CSV，而非 Avro。

• Partition and Cluster settings：保留預設設定

進階選項：

• 保留預設設定

5. 點選「建立資料表」。

完成後，ecommerce 資料集下方應會顯示 products 資料表。

6. 選取 products 資料表，然後查看「詳細資料」。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 從 CSV 檔案擷取新資料集

7. 選取「預覽」並確認所有資料欄都已載入，範例如下：

SKU	name	orderedQuantity	stockLevel	restockingLeadTime
GGOEGDHQ014899	20 oz Stainless Steel Insulated Tumbler	499	652	2
GGOEGOAB022499	Satin Black Ballpoint Pen	403	477	2
GGOEYHPB072210	Twill Cap	1429	1997	2
GGOEGEVB071799	Pocket Bluetooth Speaker	214	246	2

您已成功將 CSV 檔案載入新的 BigQuery 資料表。

使用 SQL 探索新載入的資料

接下來要練習基本查詢，從新的 products 資料表中取得洞察資訊。

• 在 BigQuery 的「編輯器」中編寫查詢，列出 stockLevel 值最高的 5 項產品：

#standardSQL SELECT * FROM ecommerce.products ORDER BY stockLevel DESC LIMIT 5

工作 3：從 Cloud Storage 擷取資料

1. 建立資料表：點選 ecommerce 資料集旁的「查看動作」圖示，然後按一下「建立資料表」。

2. 指定下列資料表選項：

來源：

• 建立資料表來源：Google Cloud Storage
• 從 Cloud Storage bucket 中選取檔案：spls/gsp411/exports/products.csv
• 檔案格式：CSV

目的地：

• 資料表名稱：products

其他設定均保留預設值。

結構定義：

• 在「結構定義」部分，勾選「自動偵測」。

進階選項：

• 保留預設設定

3. 點選「建立資料表」。

成功了嗎？答案是否定的

4. 錯誤訊息出現時，依序點選「前往工作」和「重複執行載入工作」按鈕。

5. 在「建立資料表」表單點選「進階選項」，然後在「寫入偏好設定」下拉式選單中選取「覆寫資料表」。

6. 接著點選「建立資料表」。

請確認資料表已建立成功。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 從 Cloud Storage 擷取資料

工作 4：從 Google 試算表擷取新資料集

1. 點選「+ SQL 查詢」。

2. 執行下列查詢，根據庫存周轉情況及補貨所需時間，找出最需要補貨的產品：

#standardSQL SELECT *, SAFE_DIVIDE(orderedQuantity,stockLevel) AS ratio FROM ecommerce.products WHERE # include products that have been ordered and # are 80% through their inventory orderedQuantity > 0 AND SAFE_DIVIDE(orderedQuantity,stockLevel) >= .8 ORDER BY restockingLeadTime DESC 注意：如果指定相對專案名稱路徑 (例如 ecommerce.products，而非 project_id.ecommerce.products)，BigQuery 會自動使用目前的專案。

工作 5：將資料儲存至 Google 試算表

情境：您想協助供應鏈管理團隊記錄是否已向供應商重新訂貨，並為相關品項加上備註，因此決定使用 Google 試算表快速收集這些資料。

現在就來建立這個試算表：

1. 在「查詢結果」中選取「儲存結果」，然後從下拉式選單中選擇「Google 試算表」。

2. 畫面上會顯示彈出式視窗，當中包含試算表開啟連結，這時請選取「開啟」。

3. 在試算表的 G 欄新增標題為 comments 的欄位，並在第一項產品的資料列中輸入 new shipment on the way，然後按下 Enter 鍵。

在 Google 試算表中選取「共用」，然後在「取得連結」部分點選「複製連結」。

4. 返回 BigQuery 分頁。

5. 點選 ecommerce 資料集旁的「查看動作」圖示，然後按一下「建立資料表」。

6. 指定下列資料表選項：

來源：

• 建立資料表來源：雲端硬碟
• 選取雲端硬碟 URI：put-your-spreadsheet-url-here
• 檔案格式：Google 試算表

目的地：

• 資料表類型：保留預設值 (即「外部資料表」)
• 資料表名稱：products_comments

結構定義：

• 在「結構定義」部分，勾選「自動偵測」。

進階選項：

• 將「要略過的標題列數」設為 1。
• 其餘選項均保留預設值。

7. 點選「建立資料表」。

注意：由於您未擷取資料，因此建立外部連結資料表時，不會產生載入工作。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 從 Google 試算表擷取新資料集

查詢外部試算表中的資料

1. 點選「+ SQL 查詢」。

新增下列查詢，然後點選「執行」：

#standardSQL SELECT * FROM ecommerce.products_comments WHERE comments IS NOT NULL

等待查詢執行完畢，您會發現系統傳回新的 comments 欄位。

SKU	name	orderedQuantity	stockLevel	restockingLeadTime	ratio	comments
GGOENEBB078899	Cam Indoor Security Camera - USA	2139	2615	42	0.8179732314	new shipment on the way

2. 返回 Google 試算表分頁。

3. 在「comments」欄位中輸入更多註解。

4. 返回 BigQuery，然後點選「執行」再次執行查詢。

確認新資料已正確顯示在結果中。

您已成功建立從 Google 試算表連至 BigQuery 的外部資料表連線。

工作 6：外部資料表的效能和資料品質注意事項

將外部資料表連結至 BigQuery (例如 Google 試算表或直接從 Cloud Storage 連結) 時，有幾項限制，其中最重要的兩項如下：

• 如果來源資料中的值在查詢期間有所變動，將無法確保資料維持一致。
• 如果資料來源儲存在 BigQuery 以外的位置，就無法享有 BigQuery 管理資料儲存方式所帶來的效能優勢，包括但不限於：系統不會自動調整查詢執行路徑來提升查詢效率，以及某些萬用字元功能將無法使用等。

恭喜！

您已成功建立新資料集，並從 CSV 檔案、Cloud Storage 和 Google 雲端硬碟將新的外部資料來源擷取至 BigQuery。

後續步驟/瞭解詳情

您有 Google Analytics 帳戶，並且想在 BigQuery 查詢自己的資料集嗎？請按照匯出指南的說明操作。

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使用手冊上次更新日期：2026 年 2 月 20 日

實驗室上次測試日期：2026 年 8 月 20 日

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