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数据分析

用 BigQuery 分析大规模数据

从成本预估、查询设计到结果验证,完成一次云端分析。

进阶35 分钟更新于 2026-09-28
OUTCOME

先看最终成果

一条经过成本控制和结果校验、可以复用的大规模数据分析查询。

STEP BY STEP

跟着步骤完成

  1. 01

    确认区域和权限

    检查项目、数据集位置、身份权限和敏感数据限制。

  2. 02

    理解表结构

    查看字段、分区、聚簇和样本,明确指标口径。

  3. 03

    先估算再执行

    使用 dry run 查看扫描量,限制日期、分区和所需列。

  4. 04

    逐层验证查询

    从小样本和中间聚合开始,核对重复、空值和连接放大。

  5. 05

    保存可复现结果

    记录 SQL、参数、运行时间、成本和结果表版本。

PROMPT

可直接使用的提示词

请为 BigQuery 数据集{{数据集说明}}设计分析 SQL,目标是{{业务问题}}。先列出需要确认的字段口径,再给出分区过滤、扫描量控制、逐步验证查询和最终 SQL。禁止 SELECT *,并说明连接可能导致的重复与成本风险。

把双大括号中的内容替换为你的真实信息。先补足上下文,再追求表达效果。

QUALITY CHECK

交付前检查

  • 查询命中了分区过滤
  • 只读取必要字段
  • 执行前估算扫描量
  • 连接行数经过核对
  • 指标口径与业务一致
SOURCE

来源与改编说明

原始技能BigQuery Basics
仓库
google/skills
作者
Google
参考日期
2026-09-28

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