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Cet article concerne Looker Studio. Pour accéder à la documentation Looker, consultez https://cloud.google.com/looker/docs/intro.

Visualiser des polygones GEOGRAPHY BigQuery avec Looker Studio

Image chronomètre

Ce tutoriel s'adresse aux personnes qui souhaitent visualiser des données GEOGRAPHY de BigQuery à l'aide de Looker Studio. Pour suivre ce tutoriel, vous devez disposer d'un projet de facturation BigQuery. Vous n'avez pas besoin de savoir comment écrire en SQL. Vous pouvez utiliser l'ensemble de données public.

Objectif

Dans ce tutoriel, vous allez créer un rapport indiquant les coûts de location immobilière dans l'État de Washington. Vous utiliserez une carte Google Maps pour visualiser les données GEOGRAPHY provenant d'un ensemble de données BigQuery public.

Carte Google affichant des polygones géographiques BigQuery rouges représentant l'accessibilité des loyers par comté dans l'État de Washington (États-Unis).

Avant de commencer

Si vous n'avez pas encore configuré de projet de facturation BigQuery, vous pouvez vous inscrire ici gratuitement.

1 Créer un rapport vide

  1. Connectez-vous à Looker Studio.
  2. Cliquez sur Icône Créer  Créer, puis sélectionnez Rapport.
  3. Dans le panneau Ajouter des données au rapport, choisissez BigQuery.

Ajoutez des données BigQuery à un rapport.

  1. Dans le menu de navigation de gauche, sélectionnez REQUÊTE PERSONNALISÉE.
  2. Sélectionnez ou saisissez l'ID de votre projet de facturation.
  3. Sous Saisissez une requête personnalisée, collez la requête SQL suivante :
select
    ct.state_fips_code,
    ct.county_fips_code,
    c.county_name,
    ct.tract_ce,
    ct.geo_id,
    ct.tract_name,
    ct.lsad_name,
    ct.internal_point_lat,
    ct.internal_point_lon,
    ct.internal_point_geo,
    ct.tract_geom,
    acs.total_pop,
    acs.households,
    acs.male_pop,
    acs.female_pop,
    acs.median_age,
    acs.median_income,
    acs.income_per_capita,
    acs.gini_index,
    acs.owner_occupied_housing_units_median_value,
    acs.median_rent,
    acs.percent_income_spent_on_rent,
from `bigquery-public-data.geo_census_tracts.census_tracts_washington` ct
left join `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.counties` c
    on (ct.state_fips_code || ct.county_fips_code) = c.geo_id
left join `bigquery-public-data.census_bureau_acs.censustract_2018_5yr` acs
    on ct.geo_id = acs.geo_id
Cette requête extrait des données à partir d'ensembles de données BigQuery publics sur les secteurs de recensement dans l'État de Washington aux États-Unis. Un secteur de recensement est une subdivision d'un comté, de taille relativement petite. La requête associe les données géospatiales des limites du secteur de recensement aux statistiques de recensement, telles que la population, l'âge, le revenu et les coûts du logement.

Cliquez sur Ajouter pour ajouter ces données au rapport.

2Ajouter une carte Google Maps au rapport

  1. Supprimez le tableau de la page du rapport.
  2. Cliquez sur Ajouter un graphique.
  3. Dans la section Google Maps, cliquez sur Carte choroplèthe.

3 Configurer la carte

Un utilisateur sélectionne geo_id pour le champ "Emplacement" et tract_geom pour le champ "Géospatial" dans l'onglet "Données" du panneau "Propriétés" d'un graphique Google Maps.
 
La carte ne s'affiche pas encore. Vous devez d'abord ajouter le champ qui identifie chaque emplacement de manière unique.
 
  1. Dans la section Emplacement, cliquez sur Dimension non valide, puis sélectionnez geo_id.
    1. Ce champ identifie chaque secteur de recensement de manière unique.
  2. Dans la section Champ géospatial, cliquez sur Ajouter une métrique, puis sélectionnez tract_geom.
    1. Ce champ contient les données GEOGRAPHY de BigQuery qui définissent les polygones que vous souhaitez afficher.

La carte devrait ressembler à ceci :

Carte Google affichant des polygones géographiques bleus représentant l'accessibilité des loyers dans l'État de Washington par comté. Les polygones ne sont affichés que pour quelques comtés.

Pourquoi manque-t-il des polygones sur la carte ?
 
Une carte Google Maps dans Looker Studio peut tracer par défaut jusqu'à 100 000 points (sommets de polygone), mais la colonne tract_geom contient 911 364 points. Vous pouvez augmenter le nombre de points (1 million de points maximum), ou ajouter un filtre pour vous concentrer sur une zone spécifique et ainsi réduire le nombre de points.
 
Dans l'onglet STYLE du panneau des propriétés du graphique, dans la section Calque "Zone remplie", définissez le Nombre max. de sommets du polygone sur 1 000 000.

Ajouter un filtre de comté

  1. Dans la barre d'outils, cliquez sur Ajouter une commande.
  2. Sélectionnez Liste déroulante.
  3. Définissez le Champ de contrôle sur county_name et, pour Sélection par défaut, saisissez King.
Un utilisateur sélectionne "Liste déroulante" dans le menu "Ajouter une commande", puis "county_name" comme champ de commande, avec "King" comme sélection par défaut dans l'onglet "Configuration" du panneau "Propriétés".

Vous devriez maintenant voir tous les polygones du comté de King, où se trouve Seattle :

Graphique Google Maps avec des polygones géographiques bleus représentant l'accessibilité des loyers dans l'État de Washington par comté, filtré pour afficher les données du comté de King.

4 Appliquer un style à la carte

La métrique couleur par défaut de la carte est Nombre d'enregistrements. Vous pouvez également choisir une autre métrique.

Dans la section Métrique Couleur, sélectionnez percent_income_spent_on_rent.

5 Interagir avec la carte

En fonction des options que vous avez activées, vous pouvez zoomer et faire un panoramique, puis observer les secteurs de recensement dans lesquels les habitants dépensent près de la moitié de leurs revenus en location, comme le quartier University District à Seattle :

6 Modifier l'info-bulle

Lorsque vous passez la souris sur la carte, l'info-bulle affiche le geo_id, qui est peu utile dans ce contexte :

Info-bulle sur le graphique Google Maps portant sur les loyers dans l'État de Washington avec une dimension d'info-bulle geo_id affichant les détails du point de données 53033005301 : "percent_income_spent_on_rent: 51".

Vous pouvez fournir aux visiteurs une info-bulle plus intéressante en modifiant la dimension Info-bulle.

  1. Dans l'angle supérieur droit, cliquez sur Modifier.
  2. Sélectionnez la carte.
  3. Dans la section Info-bulle, sélectionnez lsad_name.
    1. Ce champ contient le nom du secteur de recensement lisible par l'humain :
L'onglet "Configuration" du panneau "Propriétés" affiche geo_id comme champ "Emplacement", tract_geom comme champ "Géospatial", lsad_name comme champ "Info-bulle" et percent_income_spent_on_rent comme métrique "Couleur".

7Ajouter d'autres styles à la carte

Vous pouvez personnaliser l'apparence de la carte sous l'onglet STYLE. Par exemple, vous pouvez augmenter l'opacité de remplissage jusqu'à 80 % et remplacer le dégradé de couleurs bleu par un dégradé rouge.

Options des sections "Calque “Zone remplie”" et "Couleurs" dans l'onglet "Style" dédié aux cartes choroplèthes.

Carte Google finale avec des polygones géographiques en dégradé rouge représentant l'accessibilité des loyers dans l'État de Washington (États-Unis), avec le texte d'info-bulle "Census Tract 295.02 percent_income_spent_on_rent: 47.5" affiché pour un point de données.

Félicitations !

vous avez créé une carte Google Maps dans Looker Studio pour visualiser des données GEOGRAPHY BigQuery.

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