Какие самые полезные и интересные общедоступные наборы данных можно найти в Google BigQuery?

Google BigQuery – это мощная облачная платформа для анализа данных. Одним из ее ключевых преимуществ является доступ к большому количеству общедоступных наборов данных. Эти датасеты охватывают широкий спектр тем, от географии и климата до финансов и науки, и могут быть использованы для различных целей: от образовательных проектов до серьезных исследований и разработки моделей машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим наиболее востребованные общедоступные датасеты BigQuery, способы доступа к ним и примеры их практического применения.

Что такое общедоступные наборы данных BigQuery и почему они важны?

Обзор общедоступных наборов данных и их доступность.

Общедоступные наборы данных BigQuery – это коллекции данных, размещенные в Google Cloud и доступные для всех пользователей BigQuery. Эти датасеты охватывают различные области знаний и предоставляются организациями, правительствами и исследовательскими институтами. BigQuery market place предоставляет удобный интерфейс для поиска и доступа к этим данным. Google Cloud public datasets постоянно пополняются, предлагая актуальную информацию для анализа.

Преимущества использования общедоступных данных для анализа и обучения.

Использование общедоступных данных BigQuery предоставляет ряд преимуществ:

• Экономия времени и ресурсов: Вам не нужно собирать и обрабатывать данные самостоятельно. Все уже готово к анализу.

• Обучение и эксперименты: Отличная возможность для изучения SQL, анализа данных и машинного обучения.

• Исследования: Идеально подходят для проведения исследований в различных областях.

• Создание прототипов: Быстрая разработка прототипов приложений и сервисов.

Как получить доступ к общедоступным наборам данных в BigQuery?

Пошаговая инструкция по доступу через Google Cloud Console.

1. Войдите в Google Cloud Console.

2. Выберите или создайте проект.

3. Перейдите в BigQuery.

4. В панели навигации слева найдите раздел "ADD DATA" и выберите "Public Datasets".

5. Используйте строку поиска, чтобы найти интересующий вас набор данных.

6. Нажмите на название датасета, чтобы получить дополнительную информацию.

7. Нажмите "View Dataset", чтобы добавить датасет в ваш проект.

Использование SQL запросов для поиска и доступа к данным.

Вы можете использовать SQL запросы для поиска и исследования данных непосредственно в BigQuery. Например, следующий запрос покажет первые 10 строк таблицы bigquery-public-data.covid19_jhu_global.summary:

SELECT * FROM `bigquery-public-data.covid19_jhu_global.summary` LIMIT 10

Вы также можете использовать SQL для фильтрации данных и получения конкретной информации. SQL запросы к общедоступным данным позволяют быстро извлекать необходимую информацию для анализа.

Категории самых популярных общедоступных наборов данных BigQuery

Обзор наборов данных по географии и окружающей среде.

• NOAA Global Surface Summary of the Day: Данные о погоде со всего мира.

  Реклама

• US Census Bureau: Информация о населении США.

• Google Earth Engine: Спутниковые снимки и геопространственные данные.

Обзор наборов данных по финансам и экономике.

• Google Analytics Sample: Анонимизированные данные Google Analytics.

• Bitcoin Blockchain: История транзакций Bitcoin.

• SEC Filings: Финансовые отчеты компаний, зарегистрированных в SEC.

Примеры практического использования общедоступных данных BigQuery

Примеры SQL запросов для анализа данных.

Пример 1: Анализ данных о COVID-19

SELECT
  date,
  SUM(confirmed) AS total_confirmed,
  SUM(deaths) AS total_deaths
FROM
  `bigquery-public-data.covid19_jhu_global.summary`
GROUP BY
  date
ORDER BY
  date

Пример 2: Анализ данных о погоде

SELECT
  AVG(mean_temp) AS avg_temp,
  EXTRACT(YEAR FROM date) AS year
FROM
  `bigquery-public-data.noaa_gsod.*`
WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '2010' AND '2020'
GROUP BY year
ORDER BY year

Использование данных для машинного обучения и прогнозной аналитики.

Общедоступные наборы данных идеально подходят для обучения моделей машинного обучения. Например, можно использовать данные о погоде для прогнозирования будущих температур или данные о транзакциях Bitcoin для обнаружения мошеннических операций. Датасеты для машинного обучения часто содержат размеченные данные, упрощая процесс обучения модели.

Советы и рекомендации по работе с общедоступными наборами данных BigQuery

Оптимизация SQL запросов для повышения производительности.

• Используйте LIMIT: Ограничьте количество возвращаемых строк для предварительного просмотра данных.

• Фильтруйте данные на ранних этапах: Используйте WHERE для уменьшения объема обрабатываемых данных.

• Избегайте SELECT *: Указывайте только необходимые столбцы.

• Используйте партиционирование и кластеризацию: Если возможно, используйте партиционированные и кластеризованные таблицы для ускорения запросов.

Стоимость использования BigQuery и оптимизация затрат.

BigQuery взимает плату за обработку запросов и хранение данных. Чтобы оптимизировать затраты:

• Мониторинг использования: Регулярно проверяйте использование ресурсов BigQuery.

• Кэширование результатов: Используйте кэширование результатов запросов, чтобы избежать повторной обработки данных.

• Ограничение размера запросов: Избегайте выполнения очень больших запросов, которые потребляют много ресурсов.

• Используйте предварительный просмотр стоимости запроса: BigQuery предоставляет оценку стоимости запроса перед его выполнением.

Заключение

Общедоступные наборы данных BigQuery предоставляют ценный ресурс для аналитиков, исследователей и разработчиков. Они позволяют быстро и эффективно получать доступ к большим объемам данных и использовать их для решения различных задач. Понимание того, какие наборы данных доступны, как их использовать и как оптимизировать затраты, поможет вам максимально эффективно использовать возможности BigQuery. Не бойтесь экспериментировать, изучайте новые наборы данных и делитесь своими открытиями! 🎉