能够使用 SQL 工作能。 它非常合乎逻辑，尽管你需要学习一些语法；实际上自己写问题具有直观的逻辑意义。 如果您对用于标记数据的名称进行标准化（例如，始终将页面访问量称为page_visits），则可以在多个数据集中重复使用相同的复杂查询，从而允许您创建一种回答复杂问题的方法并轻松地重复使用它。
就我个人而言，我发现从事这项工作非常令人满意。您不能只 巴西号码数据 是坐着无所事事或朝着不明确的目标迈进。您需要知道您想要获得什么问题的答案。 其次，为什么要使用BQ来分析大数据集？ 它位于云中，因此可以扩展到您需要的任何级别。
除非你正在做一些非常大的事情，否则支付它的成本很低。 只需进行简单的设置即可完成，无需任何编程技能。 界面使用起来非常简单。 何时应该使用 BigQuery 进行数据分析？ 正如我们上面提到的，它的主要用例是当 Excel 出现故障/变得太慢时，或者您需要在不同的集合中重复回答复杂问题，并且编写单个查询比在 Excel 中合并多个数据集要快得多。
这些问题有哪些很好的例子？ 处理大于 1,048,576 行的任何数据集，例如： 主要网站的反向链接分析 日志分析 内部链接审计。 处理多个数据集时，VLOOKUPS 和筛选功能可能会阻止 Excel，例如： 将内部电子商务产品数据与来自大型网站的抓取数据相集成，以回答诸如“我们历史上最成功的产品中有多少页面被正确编入索引？”之类的问题。