Google BigQuery 可视化：绘制大空间数据

这篇文章可能描述旧版本的功能。在此处了解最新的云原生版本。在的支持下项目以多种语言监控来自每个国家几乎每个角落的世界广播印刷和网络新闻并识别人物地点组织主题来源情感计数引述图像和事件每时每刻推动我们的全球社会创造一个免费的开放平台用于全世界的计算。显示新闻人物之间联系的可视化项目可视化突出显示了最常提及的名新闻人物以及他们之间的联系。最近他们推出了全球地理图这是为提供支持的基础数据集涵盖了截至年月日全球英语在线新闻报道中超过亿个位置提及的内容其中包含每个提及的完整详细信息包括个字符的上下文片段它的上下文和用法。项目是一个用于开放研究的全球人类社会实时网络图和数据库撰写的这篇客座文章探讨了如何利用与的集成来绘制这个庞大的数据集重点关注在大流行期间同时间点的背景下的新闻报道。



全球地理图谱现在涵盖了自年以来全球英语新闻报道中超过亿个地点提及的内容使得绘制全球新闻叙事的地理地图成为可能。传统上从全球地理图创建地图需要运行查询 捷克共和国手机号码数据 来编译结果将其下载为文件然后将该文件导入以创建实际地图。然而实际上有一个内置的连接器这意味着您可以简单地将查询直接粘贴到中在上运行查询并将结果完全无缝地下载到您的地图中甚至可以在固定的内部重新运行查询以保留地图断同步假设我们想要创建一张月份英语新闻报道中提到的地点的地图。只需登录您的帐户并选择新数据集并单击作为您的数据源然后单击连接按钮即可。您将看到以下对话框连接器的屏幕截图结算项目下拉列表将自动填充您的项目列表这是查询将根据其配额进行计费的项目。







然后将查询粘贴到查询框中为新的数据集选择一个名称然后单击连接到这就是它的全部内容然后会将您的查询发送到来执行几分钟之内结果将传输回并填充您的新数据集这是我们要运行的实际查询我们使用>来包含国家地区级别的匹配查询开头的__获取我们的纬度和经度坐标并将它们转换为地理点类型。或者由于全球地理图实际上已经有一个名为_的列您也可以使用重要的是要记住由于大多数观察采样的地理数据的精确性像我们在这里所做的那样按地理列进行分组对于观察到的数据集来说是非常糟糕的做法。收集点时由于抖动静止物体可能会在其实际位置周围的小半径范围内断移动而采样精确和误差可能会产生彼此略有同的点簇。简单地捕捉到网格并能解决这个问题因为无论网格分辨率如何点簇都将在圆角坐标上分割。在全球地理图的情况下所有位置都是从一组基于质心的地名词典中绘制的其中对法国巴黎的每次引用都将始终产生完全相同的坐标因此在这里我们可以安全地按坐标进行分组但对于其他类型的数据我们强烈建议要这样做。