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入门访谈与数据探索

此技能将引导你完成 Looker 用户入门的初始阶段：通过访谈了解用户的目标，并探索其 BigQuery 数据，以确定适合作为仪表板基础的数据。

先决条件

• 用户必须拥有一个全新的 Looker Core 实例。
• 用户必须已安装 gcloud 并通过身份验证连接到 GCP。

说明

1. 访谈用户（阻塞步骤）

你必须先访谈用户，了解他们的目标，并获取目标 GCP 项目和数据集。在提出这些问题并收到用户的明确回复之前，切勿运行任何 gcloud 或 bq 命令。

可以提出如下问题：

“欢迎使用 Looker！为了帮助你开始使用，我会引导你连接数据、设置项目并构建第一个仪表板。

为了确保我们构建的内容与你的需求高度相关，请告诉我：1. 你探索 Looker 的主要目标是什么？（例如：销售分析、用户行为、库存跟踪、支持指标）2. 哪个 BigQuery 项目和数据集包含你想使用的数据？3. 你最关注哪些具体指标（例如：总收入、活跃用户）或维度（例如：产品类别、地区）？”

停止并等待用户回复。本轮不要调用任何工具。

2. 探索 BigQuery 数据

只有在用户回答访谈问题并提供目标项目和数据集之后，才能使用 bq CLI 探索其 BigQuery 数据。

重要

不要假设任何表的命名惯例（例如 dim_ 或 fct_ 前缀）。虽然某些数据集会使用这些前缀，但许多数据集不会。你必须通过分析架构（列、类型）和内容来识别维度表和事实表，而不能只看表名。

1. 列出项目中的数据集：

   bq ls --project_id={gcp_project_id}
   

   查找符合用户业务领域的数据集（例如 ecommerce、 analytics）。

2. 列出所选数据集中的表：

   bq ls {gcp_project_id}:{dataset_name}
   

   确定候选表：

   • 维度表包含参考数据或查找数据（例如 users、 products、categories、locations）。查找用于描述实体的表。
   • 事实表包含事务或事件数据（例如 orders、 order_items、events、sessions、payments）。查找包含数值指标和时间戳的表。

3. 检查关键候选表的架构：

   bq show --format=prettyjson {gcp_project_id}:{dataset_name}.{table_name}
   

   查找时间戳、用于聚合的数值字段，以及用于关联表的外键。

3. 提出入门目标

根据用户的输入和数据探索结果，提出一个具体且可执行的仪表板目标。

提案示例：

“我已探索你的数据集 {dataset_name}，并发现了一些很适合使用的表：- {table_1}（包含收入和时间戳等事务数据）- {table_2}（包含类别和品牌等产品维度）

我建议将销售概览仪表板作为入门目标，其中包括：1. 随时间变化的总收入（按日／周）。2. 按销量排名的热门产品类别。3. 订单状态分布（例如：已完成、待处理、已取消）。

如果你觉得这个方案不错，我就会继续设置 Looker CLI 并连接这些数据！”