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Looker Studio でデータを分析する

BigQuery を使用して、セルフサービス型ビジネスインテリジェンスプラットフォームである Looker Studio でデータを探索できます。このプラットフォームでは、データの可視化、ダッシュボード、レポートを構築して使用できます。Looker Studio を使用すると、データに接続し、可視化を行い、分析情報を他のユーザーと共有できます。

Looker Studio で BigQuery データを探索する

Looker Studio を使用すると、次のオプションを使用して BigQuery のデータを探索できます。

[クエリ結果] ペイン
[テーブルスキーマ] ペイン
Looker Studio のレポートの共有

次の例では、Looker Studio を使用して BigQuery の austin_bikeshare データセットのデータを可視化します。一般公開データセットの詳細については、BigQuery の一般公開データセットをご覧ください。

クエリ結果を調べる

Looker Studio では、任意の SQL クエリを作成してデータを可視化できます。これは、Looker Studio で作業する前に BigQuery のデータを変更する場合や、テーブル内のフィールドのサブセットのみが必要な場合に便利です。ダッシュボードは、クエリ結果に基づく一時テーブルに基づいています。一時テーブルは最大 24 時間保存されます。

Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページに移動します。

BigQuery に移動
[課金プロジェクト] を選択します。
[エクスプローラ] ペインで、[入力して検索] フィールドに「bikeshare_trips」と入力します。
bigquery-public-data > austin_bikeshare > bikeshare_trips の順に移動します。
[アクションを表示] をクリックし、[開く] をクリックします。

Query Editor でクエリを作成します。例:

SELECT
  *
FROM
  `bigquery-public-data.austin_bikeshare.bikeshare_trips`
LIMIT
  1000;

[ 実行] をクリックします。
[クエリ結果] セクションで、[データを探索] をクリックして、[Looker Studio で探索] をクリックします。
[Welcome to Looker Studio] ページで Google Looker Studio と Google の利用規約に同意する場合は [Get Started] をクリックします。
[Authorize Looker Studio access] ページで、利用規約に同意する場合は [Authorize] をクリックして接続を承認し、マーケティング設定を選択します。他のユーザーにデータを表示する権限を付与しない限り、レポート内のデータを表示できるのはユーザー本人だけです。

レポートエディタに、クエリ結果が Looker Studio のグラフとして表示されます。

次の図は、Looker Studio レポートの一部の機能を示しています。

イメージ

Legend:

Looker Studio のロゴとレポート名。
- ロゴをクリックして、Looker Studio ページに移動します。
- レポート名を編集するには、名前をクリックします。
Looker Studio のツールバー。[グラフの追加] ツールがハイライト表示されます。
レポートタイトル。テキストを編集するには、テキストボックスをクリックします。
表（選択済み）選択したグラフは、グラフのヘッダーにあるオプションを使って操作できます。
棒グラフ（未選択）。
グラフのプロパティペイン。選択したグラフのデータの特性と外観は、[設定] タブと [スタイル] タブで構成できます。
データ ペインこのペインでは、レポートで使用するフィールドとデータソースにアクセスできます。
- グラフにデータを追加するには、[データ] ペインから項目をグラフにドラッグします。
- グラフを作成するには、[データ] ペインから項目をキャンバスにドラッグします。
保存して共有します。このレポートを保存して、後で表示、編集、共有できるようにします。レポートを保存する前に、データソースの設定と、データソースで使用される認証情報を確認します。

データソースの認証情報のオーナーであるユーザーは、リソースをクリックすると、ジョブの統計情報、結果テーブル、BI Engine の詳細を表示できます。

グラフを操作する

Looker Studio のグラフはインタラクティブです。データが Looker Studio に表示されたので、次のような操作を行えます。

テーブルをスクロールし、ページ間を移動します。
棒グラフで、バーの上にポインタを置くと、データの詳細が表示されます。
棒グラフでバーを選択すると、そのディメンションでテーブルをクロスフィルタできます。

グラフを追加する

Looker Studio は、さまざまなビジュアリゼーションのタイプをサポートしています。レポートにグラフを追加する手順は次のとおりです。

ツールバーで「グラフを追加」をクリックします。
追加するグラフを選択します。
キャンバスをクリックしてグラフをレポートに追加します。
[グラフ] のプロパティペインを使用してグラフを構成します。

レポートにグラフを追加する方法について詳しくは、グラフをレポートに追加するをご覧ください。

テーブルスキーマを調べる

テーブルスキーマをエクスポートすると、Looker Studio でデータのメタデータを表示できます。これは、Looker Studio でデータを操作する前に BigQuery でデータを変更したくない場合に便利です。

Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページに移動します。

BigQuery に移動
[課金プロジェクト] を選択します。
[エクスプローラ] ペインで、[入力して検索] フィールドに「bigquery-public-data」と入力します。
bigquery-public-data > austin_bikeshare > bikeshare_trips の順に移動します。
ツールバーで [ エクスポート] をクリックします。エクスポートが表示されない場合は、[ その他の操作] を選択して [エクスポート] をクリックします。
[Looker Studio で探索] をクリックします。

レポートを共有する

レポートを他のユーザーと共有するには、Looker Studio への招待を他のユーザーにメールで送信します。特定のユーザーまたは Google グループを招待できます。幅広く共有できるように、Looker Studio レポートに誰でもアクセスできるリンクを作成することもできます。

他のユーザーとレポートを共有するには、次の手順を行います。

[Looker Studio] ページのヘッダーで、[共有] をクリックします。
[Sharing with others] ダイアログで、受信者のメールアドレスを入力します。複数のメールアドレスまたは Google グループアドレスを入力できます。
受信者がレポートを表示または編集できるかどうかを指定します。
[送信] をクリックします。

詳しくは、レポートの共有についての記事をご覧ください。

データソースがプロジェクトに関連付けられているため、プロジェクトを削除すると、Looker Studio でデータのクエリを行えなくなります。Google Cloud プロジェクトを削除しない場合は、Looker Studio のレポートとデータソースを削除できます。

BigQuery ジョブの詳細を表示する

データソースの認証情報が現在のユーザーに設定されている場合、そのユーザーはデータソース認証情報のオーナーと呼ばれます。データソースの認証情報のオーナーがダッシュボード要素を表示すると、ほとんどのダッシュボード要素に BigQuery アイコンが表示されます。BigQuery の [ジョブの詳細] に移動するには、BigQuery アイコンをクリックします。

Looker Studio の情報スキーマの詳細を表示する

BigQuery で使用されている Looker Studio レポートとデータソースを追跡するには、INFORMATION_SCHEMA.JOBS ビューを表示します。すべての Looker Studio ジョブには looker_studio_report_id ラベルと looker_studio_datasource_id ラベルがあります。これらの ID は、レポートまたはデータソースのページを開くときに、Looker Studio の URL の末尾に表示されます。たとえば、URL が https://lookerstudio.google.com/navigation/reporting/XXXX-YYY-ZZ のレポートの場合、レポート ID は「XXXX-YYY-ZZ」です。

次の例は、レポートとデータソースを表示する方法を示しています。

Looker Studio BigQuery のジョブレポートとデータソースの URL を表示する

Looker Studio の各 BigQuery ジョブのレポートとデータソースの URL を表示するには、次のクエリを実行します。

-- Standard labels used by Looker Studio.
DECLARE requestor_key STRING DEFAULT 'requestor';
DECLARE requestor_value STRING DEFAULT 'looker_studio';

CREATE TEMP FUNCTION GetLabel(labels ANY TYPE, label_key STRING)
AS (
  (SELECT l.value FROM UNNEST(labels) l WHERE l.key = label_key)
);

CREATE TEMP FUNCTION GetDatasourceUrl(labels ANY TYPE)
AS (
  CONCAT("https://lookerstudio.google.com/datasources/", GetLabel(labels, 'looker_studio_datasource_id'))
);

CREATE TEMP FUNCTION GetReportUrl(labels ANY TYPE)
AS (
  CONCAT("https://lookerstudio.google.com/reporting/", GetLabel(labels, 'looker_studio_report_id'))
);

SELECT
  job_id,
  GetDatasourceUrl(labels) AS datasource_url,
  GetReportUrl(labels) AS report_url,
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS jobs
WHERE
  creation_time > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND GetLabel(labels, requestor_key) = requestor_value
LIMIT
  100;

レポートとデータソースを使用して生成されたジョブを表示する

生成されたジョブを表示するには、次のクエリを実行します。

-- Specify report and data source id, which can be found in the end of Looker Studio URLs.
DECLARE user_report_id STRING DEFAULT '*report id here*';
DECLARE user_datasource_id STRING DEFAULT '*datasource id here*';

-- Looker Studio labels for BigQuery jobs.
DECLARE requestor_key STRING DEFAULT 'requestor';
DECLARE requestor_value STRING DEFAULT 'looker_studio';
DECLARE datasource_key STRING DEFAULT 'looker_studio_datasource_id';
DECLARE report_key STRING DEFAULT 'looker_studio_report_id';

CREATE TEMP FUNCTION GetLabel(labels ANY TYPE, label_key STRING)
AS (
  (SELECT l.value FROM UNNEST(labels) l WHERE l.key = label_key)
);

SELECT
  creation_time,
  job_id,
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS jobs
WHERE
  creation_time > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND GetLabel(labels, requestor_key) = requestor_value
  AND GetLabel(labels, datasource_key) = user_datasource_id
  AND GetLabel(labels, report_key) = user_report_id
ORDER BY 1
LIMIT 100;

次のステップ

BI Engine の容量の予約の詳細については、BI Engine の容量を予約するをご覧ください。
BigQuery 用のクエリの作成の詳細については、BigQuery 分析の概要をご覧ください。このドキュメントでは、クワの実行方法やユーザー定義関数（UDF）の作成方法などのタスクについて説明します。
BigQuery の構文については、BigQuery での SQL の概要をご覧ください。BigQuery では、SQL クエリ用の優先言語は標準 SQL です。BigQuery の古い SQL に似た構文については、レガシー SQL 関数と演算子をご覧ください。