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總覽

自商業智慧 (BI) 誕生以來，視覺化工具一直扮演著重要角色，協助分析師和決策者快速從資料中取得洞察資訊。

在本實驗室中，您將化身為大城市的樹木園藝服務管理者。您的任務是使用 Data Studio 和 BigQuery 建立強大的資訊主頁，從大量的樹木服務使用記錄中發掘寶貴的洞察資訊。這個資訊主頁可協助您根據資料做出明智決策，進而提升營運效率。

為什麼這很重要？視覺化圖表可將原始資料轉為實用的洞察資訊。只要設計出色的資訊主頁，就能快速找出趨勢、發現潛在問題，並做出策略性選擇，進而提升效率和服務品質。本實驗室假設您已熟悉 BigQuery 和 Data Studio。如要瞭解詳情，請參閱背景說明文件 (BigQuery 概念、Data Studio 總覽)。

目標

本實驗室的學習內容包括：

• 將可查詢的資料上傳至 BigQuery。
• 在 BigQuery 建立報表資料集。
• 在 BigQuery 執行一次性查詢和排定查詢。
• 使用 BigQuery 資料在 Data Studio 建立報表。

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。

解決方案總覽

資訊主頁通常以匯總方式呈現使用資料，不需要提供像訂單 ID 這麼詳細的資料。因此，為了降低查詢費用，必須先將所需的記錄匯總到另一個名為「Reports」的資料集中，然後建立匯總資料表。

您可從 Looker 資訊主頁查詢資料表，這樣一來，資訊主頁重新整理時，報表資料集查詢作業處理的資料量就會減少。由於過去的使用記錄不會變更，因此您只需將新的使用資料重新整理至 Reports 資料集。

工作 1：上傳可查詢的資料

1. 前往 Google Cloud 控制台，依序點選「導覽選單」圖示 和「BigQuery」。

BigQuery 控制台便會開啟。

2. 在「Explorer」專區點選「新增資料」，然後點選左側窗格中的「公開資料集」。

3. 搜尋「trees」並按下 Enter 鍵。

4. 依序點選「Street Trees」和「查看資料集」。

新分頁隨即開啟，「Explorer」面板中會新增名為 bigquery-public-data 的專案：

注意：如果「Explorer」面板中未顯示新專案 bigquery-public-data，請依序點選「+ 新增資料」>「依據名稱為專案加上星號」(位於「其他來源」下方)，輸入專案名稱 bigquery-public-data 後，再點選「加上星號」。

工作 2：在 BigQuery 建立報表資料集

接下來，在專案中建立名為「Reports」的新資料集。建立獨立資料集有幾個好處：可減少資訊主頁查詢的資料量，並避免只對匯總資料感興趣的使用者不必要地存取來源資料集。

1. 點選 Qwiklabs 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 Reports。

其他欄位則保留預設值。

3. 點選「建立資料集」。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 在 BigQuery 建立報表資料集

工作 3：查詢資訊主頁資料

在本節中，您將執行一次性查詢，提取過去一年的資料，並彙整以下資訊：

• 每月種植的樹木數量
• 種植了哪些樹種
• 誰是樹木的照護者
• 種植樹木的地址
• 樹木地點資訊

1. 點選 BigQuery 控制台頂端的「SQL 查詢」圖示 ，開啟「查詢編輯器」。

2. 在查詢編輯器中加入下列內容：

SELECT TIMESTAMP_TRUNC(plant_date, MONTH) as plant_month, COUNT(tree_id) AS total_trees, species, care_taker, address, site_info FROM `bigquery-public-data.san_francisco_trees.street_trees` WHERE address IS NOT NULL AND plant_date >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 365 DAY) AND plant_date < TIMESTAMP_TRUNC(CURRENT_TIMESTAMP(), DAY) GROUP BY plant_month, species, care_taker, address, site_info

3. 在查詢動作列中，依序點選「更多」>「查詢設定」。

   • 選取「為查詢結果設定目的地資料表」。
   • 在「資料集」名稱欄位，輸入 Reports，然後選取先前建立的 Reports 資料集。
   • 在「資料表 ID」欄位，輸入 Trees。
   • 在「目的地資料表寫入偏好設定」部分，選取「空白時寫入」。

由於您指定了「資料表名稱」，並選取「空白時寫入」偏好設定，因此如果資料表不存在，查詢就會建立資料表。

4. 接受其他預設設定，然後點選「儲存」。

5. 點選「執行」來執行查詢。

查詢完成後，即可在「查詢結果」專區查看結果。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 查詢以提取過去一年的資料

工作 4：在 BigQuery 排定查詢

如要確保資訊主頁資料為最新狀態，可以透過排程讓查詢定期執行。排定的查詢必須以標準 SQL 編寫，而其中可包含資料定義語言 (DDL) 和 data manipulation language (DML) 陳述式。您可以將查詢字串和目的地資料表參數化，以便依日期和時間整理查詢結果。

現在您要新增查詢，每天檢查是否有新資料。種植新樹後，新增的統計資料會直接更新至 reports.trees 資料表。

1. 開啟新的「查詢編輯器」分頁，然後執行下列查詢，使用排定的查詢功能，每天將增量資料提取至 reports.trees 資料表：

SELECT TIMESTAMP_TRUNC(plant_date, MONTH) as plant_month, COUNT(tree_id) AS total_trees, species, care_taker, address, site_info FROM `bigquery-public-data.san_francisco_trees.street_trees` WHERE address IS NOT NULL AND plant_date >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 1 DAY) AND plant_date < TIMESTAMP_TRUNC(CURRENT_TIMESTAMP(), DAY) GROUP BY plant_month, species, care_taker, address, site_info

2. 點選「排程」，開啟「匯出為排定的查詢」頁面。設定下列欄位：

   • 「已排定查詢的名稱」：Update_trees_daily

   • 「排程選項」：

     「重複頻率」：小時

     「重複頻率」：1 小時

3. 在「查詢結果的目的地」專區，選取「為查詢結果設定目的地資料表」，然後設定下列項目：

   • 「資料集」：輸入 Reports，然後選取先前建立的 Reports 資料集。

   • 「資料表 ID」：Trees

   • 「目的地資料表寫入偏好設定」：選擇「附加到資料表」，以免覆寫現有資料。

4. 點選「儲存」。

5. 依序點選對話方塊，選擇學生帳戶，並允許 BigQuery 資料移轉服務存取您的 Google 帳戶。接著，同意取代查詢。

注意：執行查詢後，您不會看到任何新結果，因為新資料尚未產生。

工作 5：在 Data Studio 建立新的資料來源

在這項工作中，您將在 Data Studio 使用剛才匯總的樹木資料，建構資訊主頁。

1. 在瀏覽器中開啟新分頁，然後前往 Data Studio。

2. 按一下左上方的「建立」，然後點選「報表」。

3. 輸入國家/地區和任意公司名稱，然後同意條款及細則。

4. 按一下「繼續」。

5. 對於所有電子郵件優惠選項，都選取「否」，然後點選「繼續」。

工作 6：在 Data Studio 建立新報表

1. 在「將資料新增至報表」對話方塊中，依序點選「BigQuery」和「授權」。為了讓帳戶使用資料，請選取與實驗室執行個體相關聯的學員使用者憑證。

現在，您將使用 BigQuery 連接器連結 reports.trees 資料表。

2. 依序選取「近期專案」>「」>「Reports」>「Trees」。

3. 依序點選「新增」和「加入報表」。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 在 Data Studio 建立新的資料來源

現在您可以使用這個資料表中的資料建立圖表。

4. 點選「新增圖表」下拉式選單，然後選取所需類型。在這個範例中，您可以看到下列圖表類型：

   • 堆疊式直條圖：顯示每種樹木每月種植數量，以及種植者的姓名。
   • 評量表：顯示去年新增的樹木總數。
   • 圓餅圖：顯示各樹種的種植比例。
   • 表格圖表和長條圖：顯示各個地點種植的樹木數量。

您可以參考範例，自行建立圖表和標題。以下提供一些提示：

• 標題是透過文字工具建立。在這個範例中，每個圖表和資訊主頁本身都有建立標題。
• 選取圖表後，點選右側的「樣式」分頁標籤，即可編輯顏色和字型大小。
• 點選圖表即可調整大小，並拖曳至新位置。

恭喜！

太棒了！在本實驗室中，您學會如何建構 BI 資訊主頁，以視覺化方式呈現業務資料中的模式，同時降低因查詢量過大而產生高額費用的風險。您在 BigQuery 中建立了資料集、執行一次性查詢、排定查詢時間，並在 Data Studio 中建立報表。現在，您可以使用這些技能，透過 Data Studio 和 BigQuery 打造自己的 BI 資訊主頁！

後續步驟/瞭解詳情

• 本實驗室是根據 Pradnya Khadapkar 的這篇網誌文章設設而成
• 使用 Data Studio 透過圖表呈現 BigQuery 資料

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使用手冊上次更新日期：2026 年 3 月 9 日

實驗室上次測試日期：2026 年 3 月 9 日

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