Настройка доступа:
Доступ к Tableau Desktop: создайте пробную учетную запись Tableau Desktop для выполнения этого задания.
Доступ к BigQuery: Используйте свою учетную запись Gmail для авторизации подключения к BigQuery.
Набор данных:
В этом задании вы будете использовать набор данных, связанный с системой проката велосипедов в районе залива Сан-Франциско. Это публичный набор данных Google BigQuery: san-francisco-public-data/sf-bike-share
Шаги для подключения к набору данных BigQuery в Tableau:
Выберите Google BigQuery как источник данных.Пройдите аутентификацию, нажав “Allow” для подтверждения.Выберите проект bigquery-public-data.Найдите и выберите источник данных san_francisco_bikeshare.
Задание:
Исследование данных:
Вы можете использовать любую или все таблицы из набора данных. Постройте интересную и содержательную историю, обязательно ответив на приведённые ниже вопросы. Дополнительные инсайты будут плюсом.
Предполагается, что вы проанализируете данные и изучите связи между сущностями в процессе.
1. Временные ряды
Показатели: Количество поездок и продолжительность поездок.
1.1 Каким был объем поездок на велосипедах по месяцам, кварталам и годам в районе залива Сан-Франциско?
1.2 Как он изменялся по сравнению с предыдущими периодами?
Рост поездок по месяцам (например, апрель 2020 по сравнению с мартом 2020)Рост по кварталам (например, 2 квартал 2020 по сравнению с 1 кварталом 2020)Рост по годам (например, 2 квартал 2020 по сравнению с 2 кварталом 2019)1.3 Какова была средняя дневная активность пользователей на протяжении времени?
2. География
Можно ли визуализировать плотность станций проката и среднюю продолжительность поездок на карте с возможностью детализации до конкретных станций в регионе?
3. Инсайты
Какие станции проката используются недостаточно эффективно?
Как вы бы рассчитали этот показатель и отобразили его на дашборде?