Googleデータポータルが良いぞっておすすめされたので使ってみた

# はじめに

この記事はZeals Advent Calendar の19日目の記事です。

現在ZealsでMLエンジニアとして働いているジョーです。
現在、データアナリティクスチームの業務も担当しており、その中で最近`Googleデータポータル`が
めっちゃ良いぞという話を聞きました。
どんなことまでできるかが気になって使ってみたので、紹介したいと思います。

# Googleデータポータルとは
データポータルは、Googleのサービスの一つで、無料で使えるBIツールです。（旧名：データスタジオ）
CSVファイル、MySQL、BigQueryをはじめ、Google Cloud Storageや、Google アナリティクス、
YouTube アナリティクスのコネクタとしても使えて、様々なデータソースに対応しています。


# 完成図（目標）

最初に、「よっし！つかってみようか」と思っても、作るものや目標がないと始まらないので、以下のようなものを今回の目標としました。
以下の図は、`内閣官房新型コロナウイルス感染症対策推進室` が出した新型コロナウィルスに関する情報をわかりやすくまとめたダッシュボードになります（[リンク](https://corona.go.jp/dashboard/)）
データは `厚生労働省発表データ` から発表されたものが使われるので、今回も同様なデータを使っていきます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/880f3be2-ba89-f1f8-e882-9cc80ca50627.png)



# 1. データの登録
## 1.1 データの取得

Googleデータポータルは、様々なデータソースに対応していますが、今回のデータは`JSON`形式で提供されているため、`JSONのコネクタ`を使用します。
以下の３つのデータを取得し、自分のGoogleドライブに保存してきます。

- 累積の陽性者数
- 入院治療等を要する者
- 累積の死亡者数

## 1.2 データソースへの登録
`作成`ボタンから`データソース`を選択します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/706fd003-4ce7-8271-38af-0229c29d4a6d.png)

`JSON`を検索して、今回はパートナーコネクタの`Custom JSON/CSV/XML`を使用します。
使用するためには承認が必要です。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/6bc616e3-2c69-2e6a-de18-771adc6b14cb.png)

左上の欄に`無題のデータソース`のデフォルト名をわかりやすい名前に変更しましょう。
今回は`累積の陽性者数`としました。
`Data type`を`JSON`に指定し、`Source URL or Google Drive path`は`Googleドライブに保存したリンク`を指定します。最後に`接続`のボタンを押しましょう！
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/56a361dd-c98f-6f44-4609-ceaec96ee258.png)

うまくデータソースを追加できたら、以下のような画面が表示されます。
残り２つのデータソースも追加していきます。データポータルのロゴをクリックして最初の画面に戻ります。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/aeb23aeb-2662-edbd-1759-32d87e06e46d.png)

最後に、データソースの一覧から以下のように今回追加した３つが表示されることを確認できます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/8db19744-464c-542b-e3cf-4b3b0df06fb8.png)


# 2. レポートの作成
次は、レポートを作成していきます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/82712d9d-dab7-7827-8fa6-3cca3c199e94.png)

`データのレポートへの追加`のところに `マイデータソース`を選ぶと、先程作成しておいたものが表示されます。
まずは、`累積の陽性者数`を選んで `追加`ボタンを押します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/21442d69-c213-40de-f99d-ab22f08acdfd.png)


初期状態は以下のように表示されます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/ab3d7c24-6fb3-5a46-9157-44ec5a45ecd4.png)

# 3. 可視化
## 3.1 データ内容の確認
まずはそれぞれのデータソースにどんなデータがあるのかを確認します。
例えば、`累積の陽性者数`は以下のようなデータ内容となっています。
目標の図を作成するためには、`日付`、`日毎の陽性者数`、`これまでの累積数`を使えばできます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/720fd45b-22c8-eb02-1653-98e0aae509fa.png)

## 3.2 折れ線グラフの作成
今回は、`折れ線`の`複合グラフ`を使います。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/1c5edaee-e76a-e3d2-1ee2-b7eee8d674fe.png)

## 3.3 データの指定
`データソース`は`累積の陽性者数`を指定します。
`ディメンション`、`指標`、`並べ替え`は図のように指定します。
`デフォルトの日付範囲`は`カスタム`の`過去7日間`を選びます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/08bbeb5a-6261-dd2e-25d6-cbf61cb61726.png)

## 3.4 スタイルの指定
系列番号１と２を図のように指定し、`凡例`を`なし`に指定します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/1d615256-0cca-0544-db21-88cdfdb73a34.png)

## 3.5 スコアカードの追加
図のように、`グラフを追加`から`スコアカード`を追加します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/9630f479-54a5-08dc-6419-ca5653f8db32.png)

`昨日までの累積数`の表示のため、`指標`は`npatients`を指定し、`デフォルトの日付範囲`は`昨日`に指定します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/daaae74f-089e-aecf-2d3a-fff64df7dbf1.png)

同様に、`昨日の新規数`、`前日の新規数`及び`データの最新の日付`も追加します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/1226b5e0-35b0-7f0c-a954-14b696a5f661.png)

## 3.6 テキストの追加
図のように、`メニュー`から`テキスト`を追加することができます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/4053840b-5e67-30d6-3b9c-4e6cb1f2edbb.png)

適当にテキストを追加します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/ef7eb510-08d4-75be-bd7e-0f384a38363c.png)

## 3.7 グラフの背景及び文字色の設定
図のように、`スタイル`から任意の背景の色を選択することができます。
また、ここでは`グリッド`の`色`を`transparent`にしました。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/fa9d0f1c-a051-901f-42a6-9d78174ed499.png)

図のように、文字色を任意の色に設定することもできます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/49db7512-df89-1873-45ae-0a4f442d4caf.png)


同様な手順で、`入院治療等を要する者`と`累積の死亡者数`を作成することができます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/6cfbe336-138d-3411-a1d3-75fee62c9632.png)

※`入院治療等を要する者`と`累積の死亡者数`のデータには、累積数しかなく、日毎の新規数は個別に計算して
フィールドに追加する必要があります。`スコアカード`には`比較期間`で増減の数字を出すことはできるが、
レイアウトや表示方法はかなり限定されてしまいます（スコアカードのフォーマットに依存します）
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/221296/ab3ab9a6-8209-9d70-8493-08c5b077073f.png)


# 使ってみた感想
細かいデザインを除けば、目標としていた完成図とはかなり近づけることができたと思います。
データポータルは複数のデータソースに対応した点や、データソースを統合できる点、使用できるグラフや
フィルタも豊富で、かなり自由度の高いBIツールだと感じました。
操作方法やUIも、表計算や他のBIのツールを使ったことがある人なら、わりと直感でも問題なく基本的な操作は
できると思います。しかし、いろいろ自由度が高い反面、慣れるまで少々時間がかかリます。
用途にもよりますが、1〜2日あれば実用的なダッシュボードは作成できるのではないかと思います。


# 最後に
最後まで読んでいただきありがとうございました。
無料で手軽にBIをはじめてみたい方にとって少しでも役に立てたらと思っています！


# 参考

[Google Data Studio Tutorial for Beginners（Youtube動画）](https://www.youtube.com/watch?v=1qGsjmmHiu8)
[1時間でできる！インフォグラフィックづくりで楽しく学ぶGoogleデータスタジオ（Qitta記事）](https://qiita.com/miyanaga/items/9358bc09b074db72b40f#2-%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%82%B8%E3%82%AA%E3%81%AE%E3%83%AC%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88%E3%82%92%E4%BD%9C%E6%88%90%E3%81%99%E3%82%8B)