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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

1. 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

2. 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.

3. 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.

4. Clique em Próxima.

5. 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.

6. 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.

7. 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

1. 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.

2. Clique em Concluído.

3. 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).

4. Clique em + Adicionar > Marcar um projeto com estrela por nome e cole "data-to-insights".

5. 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

1. 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

2. 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

3. 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

1. 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

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

3. 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

• Confira Conjuntos de dados públicos do BigQuery.
• Você tem uma conta do Google Analytics e quer consultar seus próprios conjuntos de dados no BigQuery? Siga este guia de exportação.
• Conheça 15 fatos interessantes que você provavelmente não sabia sobre o BigQuery.
• Confira outros laboratórios para aprender mais sobre o BigQuery:
  • Como analisar seu conjunto de dados de e-commerce com SQL no BigQuery
  • Dados meteorológicos no BigQuery
  • Como criar tabelas particionadas por data no BigQuery

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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