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[GIS] CARTO로 빅쿼리 GIS 분석 하기

김 홍시 2024. 7. 10.
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CARTO를 이용하여 BigQuery로 GIS 분석을 수행할 수 있습니다. CARTO는 공간 데이터 분석 및 시각화에 특화된 플랫폼으로, Google Cloud의 BigQuery와 통합하여 대규모 데이터 세트에 대한 공간 분석을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 GIS 분석 작업을 효과적으로 처리할 수 있습니다.

다음은 CARTO와 BigQuery를 통합하여 GIS 분석을 수행하는 방법에 대한 기본적인 단계입니다:

  1. BigQuery와 CARTO 연동:
    • CARTO 계정에 로그인하고, 'Data' 섹션으로 이동하여 'Connect Dataset'을 선택합니다.
    • BigQuery를 선택하고 Google Cloud 계정과 연동합니다.
    • BigQuery 데이터셋을 CARTO에 연결하여 사용할 수 있도록 설정합니다.
  2. 데이터 불러오기 및 시각화:
    • BigQuery에서 필요한 공간 데이터를 쿼리하여 가져옵니다.
    • 가져온 데이터를 CARTO의 시각화 도구를 사용하여 지도에 표현합니다.
  3. GIS 분석 수행:
    • CARTO의 다양한 공간 분석 도구를 사용하여 데이터를 분석합니다. 예를 들어, 버퍼 생성, 클러스터링, 밀도 분석 등을 수행할 수 있습니다.
    • SQL을 사용하여 BigQuery 내에서 직접 공간 쿼리를 실행할 수도 있습니다.
  4. 결과 공유 및 배포:
    • 분석 결과를 CARTO의 대시보드나 웹 맵으로 공유할 수 있습니다.
    • 필요한 경우 API를 통해 분석 결과를 다른 애플리케이션과 연동할 수도 있습니다.

예시 코드: CARTO에서 BigQuery 데이터 불러오기 및 시각화

-- BigQuery에서 데이터 불러오기 (예: 뉴욕시의 모든 공원의 위치 데이터)
SELECT
  park_name,
  ST_GeogPoint(longitude, latitude) AS park_location
FROM
  `project_id.dataset.parks`

이후 CARTO의 시각화 도구를 사용하여 park_location 필드를 지도에 표시하고 다양한 GIS 분석 도구를 적용할 수 있습니다.

이와 같은 통합을 통해 대규모 공간 데이터를 효율적으로 분석하고 시각화할 수 있습니다. 추가적인 도움이 필요하시거나 특정 분석 작업에 대해 더 알고 싶으시면 말씀해 주세요.

 

 

 

https://academy.carto.com/advanced-spatial-analytics/spatial-analytics-for-bigquery/step-by-step-tutorials

 

Step-by-step tutorials | Academy

We provide a set of examples that showcase how to easily create simple tilesets allowing you to process and visualize very large spatial datasets stored in BigQuery. You should use it if you have a dataset with any geography type (point, line, or polygon)

academy.carto.com

 

 

https://carto.com/blog/geographically-weighted-regression

 

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