2018년 월드컵 전체 골을 시각화

다음은 The 2018 World Cup Visualized: All the Goals So Far의 일본어 번역입니다.

The 2018 World Cup Visualized: All the Goals So Far



Data Studio를 사용하여 모든 골이 어디에서 쏘였는지 인터랙티브하게 가시화했다.
데이터는 BigQuery로 추출되었다.
자세한 내용은 다음과 같습니다.



각 점은 플레이어가 득점한 장소를 나타냅니다.

왼쪽 : 자살 점, 자신의 팀의 목표에 걷어 버린 것을 나타냅니다.
오른쪽: 신경이 쓰이는 팀만 표시하는 인터랙티브한 조작이 가능합니다.



자세한 내용은 Eric SchmidtAnalyzing the World Cup using Google Cloud을 참조하십시오.

How I Built this Visualization



데이터 acquisition



데이터 수집.
이 차트는 2014년 월드컵 결과를 분석하는 데 사용한 것과 동일한 소스를 사용합니다.
원시 데이터를 다시 공유할 수 없으므로 필요한 경우 Opta Sports와 라이센스 계약을 맺으십시오.

htps // t. 코 / G2R22 R1ZX Google I/O 2014 - Predicting the future with the Google Cloud Platform— 라나 쿠알 (@rana_kualu) 2018년 6월 26일


Extracting the goals



점수 정보 추출.

팀 ID에서 팀 이름을 꺼내는 코드는 조금 까다 롭습니다.

자살 점은 자기 팀이 마이너스되는 것이고, 자신 팀의 점수가 되는 것은 아닙니다.



#standardSQL
WITH team_names AS (
  SELECT team_id, MIN(name) name
  FROM (
    SELECT away_team_id team_id, away_team_name name
    FROM `cloude-sandbox.galacticos.games`
    WHERE competition_id = 4
    UNION ALL
    SELECT home_team_id team_id, home_team_name name
    FROM `cloude-sandbox.galacticos.games`
    WHERE competition_id = 4
  ) 
  GROUP BY 1
)
SELECT a.* EXCEPT(game_id, player_id), b.name versus
  , (SELECT MAX(name) FROM `cloude-sandbox.galacticos.sqauds` WHERE player_id = a.player_id) player
FROM (
SELECT id, DATE(event_timestamp) date, x, y, min minute
  , (SELECT name FROM team_names WHERE team_id=a.team_id) team
  , game_id, CONCAT('p', CAST(player_id AS STRING)) player_id
FROM `cloude-sandbox.galacticos.events` a
WHERE competition_id = 4
AND type_id IN (16)
AND DATE(event_timestamp) > '2018-01-01'
) a
JOIN (
  SELECT id, home_team_name name FROM `cloude-sandbox.galacticos.games` UNION ALL SELECT id,  away_team_name name FROM `cloude-sandbox.galacticos.games` 
) b
ON a.game_id = b.id
AND a.team != b.name
ORDER BY 1, 2


Scheduling result extraction to a Google sheet



추출 결과를 Google 스프레드시트에 붙여넣기 스케줄링.

나는 Ani Lopez의 BigQuery scheduling sheet를 수정하고 사용했습니다.

결과를 쿼리에 저장하는 대신 동일한 시트에 저장합니다.





<script async=""src="https://platform.twitter.com/widgets.js"/>

Connect Data Studio to the sheet



BigQuery 결과를 Data Studio로 가져오는 대신 앞서 설명한 스프레드시트를 지정합니다.



Visualize



Data Studio 굉장히 :)



Refresh



데이터 세트가 업데이트되면 스프레드시트 쿼리가 실행되고 Data Studio에 반영됩니다.



Next steps



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Ret t. 코 m/r/비g 쿠에 ry을 읽고 BigQuery에 도전합시다.

매월 1테라바이트까지 무료로 분석 수 있습니다.



감상



Google Swee, Data Studio Suge, 라는 이야기이지만, 중간이 너무 생략되어서 잘 모르겠습니다.



저자의 Felipe Hoffa은 Google의 Developer Advocate로, 요컨대 Google을 사용하면 이런 일도 할 수 있다고 소개하는 사람이군요.

그렇다고 해서, 확실히 대단하다고 하는 것은 알겠습니다만, 구체적인 내용이 That’s the Data Studio magic :) 밖에 쓰여 있지 않기 때문에 실제로 어떻게 하면 좋은 것인지 깔끔하다.



다음에 축구를 전혀 보지 못했기 때문에 올바른지 확실하지 않습니다.


좋은 웹페이지 즐겨찾기