Este laboratório foi desenvolvido com nossa parceira, a Alteryx. Suas informações pessoais podem ser compartilhadas com a Alteryx, patrocinadora do laboratório, caso você tenha escolhido receber atualizações de produtos, anúncios e ofertas no seu perfil de conta.

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Visão geral

O Cloud Dataprep da Alteryx é um serviço de dados inteligente que permite a exploração visual, a limpeza e a preparação de dados estruturados e não estruturados para análise. Neste laboratório, você vai usar a interface do Cloud Dataprep para criar um pipeline de transformação de dados e enviar os resultados ao BigQuery.

Você usará um conjunto de dados de comércio eletrônico com milhões de registros de sessão do Google Analytics referentes à Google Merchandise Store e carregados no BigQuery. Com uma cópia do conjunto de dados, você analisará os campos e linhas disponíveis para extrair insights.

Objetivos

Neste laboratório, você aprenderá a executar as seguintes tarefas:

• Conectar conjuntos de dados do BigQuery ao Cloud Dataprep
• Analisar a qualidade do conjunto de dados com o Cloud Dataprep
• Criar um pipeline de transformação de dados com o Cloud Dataprep
• Executar jobs de transformação e enviar os resultados para o BigQuery

Configuração e requisitos

Observação: para executar este laboratório, é necessário usar o Google Chrome. No momento, o Cloud Dataprep não dá suporte a outros navegadores.

Recomendamos que você faça o laboratório Como trabalhar com o Google Cloud Dataprep antes deste.

Antes de clicar no botão Start Lab

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é iniciado quando você clica em Começar o laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e a conta de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório---não se esqueça: depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: não use seu projeto ou conta do Google Cloud neste laboratório para evitar cobranças extras na sua conta.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar, você verá um pop-up para selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do laboratório à esquerda, você verá o seguinte:

   • O botão Abrir Console do Cloud
   • Tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações se forem necessárias

2. Clique em Abrir Console do Google. O laboratório ativa recursos e depois abre outra guia com a página Fazer login.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Caso seja preciso, copie o Nome de usuário no painel Detalhes do laboratório e cole esse nome na caixa de diálogo Fazer login. Clique em Avançar.

4. Copie a Senha no painel Detalhes do laboratório e a cole na caixa de diálogo Olá. Clique em Avançar.

   Importante: você precisa usar as credenciais do painel à esquerda. Não use suas credenciais do Google Cloud Ensina. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

5. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do GCP vai ser aberto nesta guia.

Observação: para ver uma lista dos produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação no canto superior esquerdo.

Tarefa 1: Abra o Google Cloud Dataprep

1. No console do Cloud, acesse o Menu de navegação e, em Analytics, selecione Dataprep.

2. Para entrar no Cloud Dataprep, concorde com os Termos de Serviço e clique em Aceitar.

3. Quando for solicitado que você compartilhe com a Alteryx as informações da sua conta, marque a caixa de seleção e clique em Concordar e continuar.

4. Clique em Permitir para autorizar a Alteryx a acessar o projeto.

5. Selecione suas credenciais do Qwiklabs para fazer login e clique em Permitir.

6. Marque a caixa de seleção e clique em Aceitar para concordar com os Termos de Serviço da Alteryx.

7. Se for solicitado o uso do local padrão para o bucket de armazenamento, clique em Continuar.

Tarefa 2: Como criar um conjunto de dados do BigQuery

Embora o foco deste laboratório seja o Cloud Dataprep, vamos usar o BigQuery como endpoint para fazer a ingestão de conjuntos de dados para o pipeline e como destino da saída após a conclusão do pipeline.

1. No console do Google Cloud, acesse Menu de navegação > BigQuery.

2. Você verá a caixa de mensagem Olá! Este é o BigQuery no Console do Cloud. Ela tem um link para o guia de início rápido e lista as atualizações da interface.

3. Clique em Concluído.

4. No painel Explorer, selecione o nome do seu projeto:

5. No painel esquerdo, na seção Explorer, clique no ícone Ver ações () à direita do ID do projeto e selecione Criar conjunto de dados.

• Em ID do conjunto de dados, insira ecommerce.
• Mantenha os outros valores padrão.

6. Clique em CRIAR CONJUNTO DE DADOS. Agora o conjunto de dados será exibido no projeto no painel esquerdo.

7. Copie e cole a consulta SQL abaixo no editor de consultas:

#standardSQL CREATE OR REPLACE TABLE ecommerce.all_sessions_raw_dataprep OPTIONS( description="Raw data from analyst team to ingest into Cloud Dataprep" ) AS SELECT * FROM `data-to-insights.ecommerce.all_sessions_raw` WHERE date = '20170801'; # limiting to one day of data 56k rows for this lab

8. Clique em EXECUTAR. A consulta copia parte do conjunto de dados brutos públicos de comércio eletrônico (equivalente a um dia inteiro de sessões ou cerca de 56 mil registros) para uma nova tabela chamada all_sessions_raw_dataprep, que foi adicionada ao seu conjunto de dados ecommerce para você poder analisar e organizar os dados no Cloud Dataprep.

9. Confirme se a nova tabela está no seu conjunto de dados ecommerce:

Tarefa 3. Conecte os dados do BigQuery ao Cloud Dataprep

Nesta tarefa, você conectará o Cloud Dataprep à sua origem de dados do BigQuery. Na página do Cloud Dataprep, faça o seguinte:

1. Clique em Create a flow no canto direito.

2. Renomeie Untitled Flow e especifique estes detalhes:

• Em Flow Name, digite Ecommerce Analytics Pipeline.
• Em Flow Description, digite Revenue reporting table.

3. Clique em OK.

4. Se a mensagem What's a flow? aparecer, selecione Don't show me any helpers.

5. Clique em Add Icon na caixa "Dataset".

6. Na caixa de diálogo Add Datasets to Flow, selecione Import Datasets.

7. No painel esquerdo, clique em BigQuery.

8. Quando seu conjunto de dados de e-commerce for carregado, clique nele.

9. Clique no ícone Create dataset (+) à esquerda da tabela all_sessions_raw_dataprep.

10. Clique em Import & Add to Flow no canto inferior direito.

A origem de dados será atualizada automaticamente. Está tudo pronto para a próxima tarefa.

Tarefa 4: Analise os campos de dados de e-commerce com a interface

Nesta tarefa, você vai carregar e analisar parte do conjunto de dados no Cloud Dataprep.

• Clique no ícone Roteiro e selecione Editar roteiro.

O Cloud Dataprep carrega uma amostra do seu conjunto de dados na visualização do Transformer. Esse processo pode levar alguns segundos. Agora você pode começar a analisar os dados.

Responda às seguintes perguntas:

• Quantas colunas o conjunto de dados tem?

Resposta: 32 colunas.

• Quantas linhas a amostra tem?

Resposta: aproximadamente 12 mil linhas.

• Qual é o valor mais comum na coluna channelGrouping?

Dica: descubra a resposta passando o cursor do mouse sobre o histograma na coluna channelGrouping.

Resposta: Referral. Geralmente, um site de referência é qualquer outro site que tenha um link para seu conteúdo. Por exemplo, se outro site tiver uma avaliação de um produto do site de comércio eletrônico e incluir um link para ele. Nesse caso, o canal de aquisição é diferente daquele indicado com os visitantes que vêm de um mecanismo de pesquisa.

Observação: ao procurar uma coluna específica, clique no ícone Encontrar coluna () no canto superior direito e comece a digitar o nome dela no campo de texto Encontrar coluna. Em seguida, clique no nome desejado. A grade exibe a coluna automaticamente.

• Quais são os três países de onde se originam o maior número de sessões?

Resposta: Estados Unidos, Índia e Reino Unido.

• O que significa a barra cinza em totalTransactionRevenue?

Resposta: faltam valores no campo totalTransactionRevenue. Isso significa que muitas sessões na amostra não geraram receita. Mais tarde, vamos filtrar esses valores para que a tabela final tenha apenas transações de clientes com receita associada.

• Qual é o valor máximo de timeOnSite em segundos, o máximo de pageviews e o máximo de sessionQualityDim na amostra de dados? Dica: abra o menu à direita da coluna timeOnSite clicando em e selecione Column Details.

Para fechar a janela de detalhes, clique no botão Close Column Details (X) no canto superior direito. Repita o processo para visualizar os detalhes das colunas pageviews e sessionQualityDim.

Respostas:

• Tempo máximo no site: 5.561 segundos (ou 92 minutos)
• Máximo de visualizações de página: 155 páginas
• Dimensão máxima de qualidade da sessão: 97

Observação: suas respostas para os valores máximos podem variar um pouco devido à amostra de dados usada pelo Cloud Dataprep. Observação sobre as médias: tenha cuidado ao fazer agregações como médias em uma coluna de dados. Primeiro é necessário garantir que timeOnSite e outros campos sejam contados somente uma vez por sessão. A unicidade de visitantes e dados de sessão será abordada com mais detalhes em um próximo laboratório.

• Com base no histograma de sessionQualityDim, é possível dizer que os valores dos dados estão distribuídos de maneira uniforme?

Resposta: não, a maioria tem valores muito baixos (sessões com qualidade ruim), o que é esperado.

• Qual é o período do conjunto de dados? Dica: veja o campo date.

Resposta: 01/08/2017 (dados de um dia).

• Talvez você veja uma barra vermelha na coluna productSKU. O que isso significa?

Resposta: uma barra vermelha indica valores incompatíveis. Durante a amostragem de dados, o Cloud Dataprep tenta identificar automaticamente o tipo de cada coluna. Se você não vir uma barra vermelha na coluna productSKU, isso significa que o Cloud Dataprep identificou corretamente o tipo da coluna (ou seja, o tipo "string"). Caso você veja uma barra vermelha, isso indica que o Cloud Dataprep encontrou valores numéricos suficientes na amostragem para determinar (incorretamente) que o tipo deve ser "inteiro". O Cloud Dataprep também detectou alguns valores não inteiros. Por isso, ele sinalizou esses valores como incompatíveis. Na verdade, productSKU nem sempre é um número inteiro. Por exemplo, "GGOEGOCD078399" também seria um valor correto. Nesse caso, o Cloud Dataprep identificou incorretamente o tipo de coluna, que deve ser uma string e não um número inteiro. Você vai corrigir isso mais adiante neste laboratório.

• Na coluna v2ProductName, quais são os produtos mais em alta?

Resposta: produtos Nest

• Na coluna v2ProductCategory, quais são as categorias de produtos mais procuradas?

Respostas:

As categorias mais procuradas são:

• Nest;

• Bags;

• (not set), que significa que algumas sessões não estão associadas a uma categoria.

• Verdadeiro ou falso? O valor mais comum de productVariant é COLOR.

Resposta: falso. O mais comum é (not set), porque mais de 80% dos produtos não são oferecidos em outras cores.

• Quais são os dois valores na coluna type?

Resposta: PAGE e EVENT.

Um usuário pode ter muitos tipos de interação diferentes ao navegar no site. Esses tipos incluem a gravação de dados da sessão ao visualizar uma página (PAGE) ou um evento (EVENT) específico (como clicar em um produto) e outros. Vários tipos de hits podem ser acionados ao mesmo tempo. Por isso, geralmente é necessário filtrar o tipo para evitar a contagem duplicada. Veremos isso em detalhes mais tarde, em um laboratório sobre análise.

• Qual é o valor máximo de productQuantity?

Resposta: 100, mas talvez você veja outro valor.

productQuantity indica quantas unidades desse produto foram adicionadas ao carrinho. 100 significa que cem unidades de um único produto foram adicionadas.

• Qual é o valor que mais aparece em currencyCode para as transações?

Resposta: USD (dólares americanos)

• Existem valores válidos para itemQuantity ou itemRevenue?

Resposta: não, todos os valores são NULL ou estão ausentes.

Observação: em alguns conjuntos de dados, talvez você encontre colunas duplicadas ou obsoletas após a exploração. Você vai usar os campos "productQuantity" e "productRevenue" e descartar os campos "itemQuantity" e "itemRevenue" mais tarde neste laboratório para evitar que os usuários dos relatórios se confundam.

• Que porcentagem dos valores de transactionId é válida? O que isso representa para o conjunto de dados ecommerce?

• Resposta: aproximadamente 4,6% dos IDs de transações têm um valor válido, o que representa a taxa de conversão média do site (4,6% dos visitantes fazem transações).
• Quantos valores a coluna eCommerceAction_type tem, e qual é o mais comum?

Dica: conte o número de colunas distintas do histograma.

Respostas: sete valores foram encontrados na amostra. O mais comum é 0 (zero), usado para indicar que o tipo é desconhecido. Isso faz sentido porque os usuários nem sempre realizam ações de comércio eletrônico nas sessões da Web no site, eles estão apenas navegando na maioria das vezes.

• Quando você usa o esquema, o que eCommerceAction_type = 6 significa?

Dica: procure o tipo eCommerceAction e leia a descrição do mapeamento

Resposta: seis ações associadas a "Completed purchase". Mais adiante neste laboratório, vamos incluir esse mapeamento no pipeline de dados.

Tarefa 5: Organize os dados

Nesta tarefa, você fará a limpeza dos dados excluindo colunas não usadas, eliminando duplicações, criando campos calculados e filtrando linhas indesejadas.

Converta o tipo dos dados na coluna productSKU

1. Para definir o tipo dos dados na coluna productSKU como "string", abra o menu à direita da coluna productSKU clicando em e selecione Change type > String.

2. Verifique se a primeira etapa do pipeline de transformação de dados foi criada clicando no ícone Recipe:

Observação: se o roteiro estiver bloqueado, selecione-o, clique em "Editar" e desmarque a opção para bloquear o tipo de coluna.

Exclua as colunas não usadas

Como mencionado anteriormente, as colunas itemQuantity e itemRevenue serão excluídas, porque têm somente valores NULL e não são úteis para este laboratório.

1. Abra o menu da coluna itemQuantity e clique em Delete.

2. Repita o processo para excluir a coluna itemRevenue.

Elimine as linhas duplicadas

Sua equipe informou que o conjunto de dados de origem pode ter valores de sessão duplicados. Eles serão removidos em uma nova etapa para eliminar duplicações.

1. Clique no ícone Filter rows na barra de ferramentas. Em seguida, clique em Remove duplicate rows.

2. Clique em Add no painel à direita.

3. Revise o roteiro que você criou. Ele será semelhante a este:

Filtre as sessões sem receita

Sua equipe pediu para você criar uma tabela com todas as sessões de usuários que compraram pelo menos um item no site. Filtre as sessões de usuários com receita NULL.

1. Na coluna totalTransactionRevenue, clique na barra cinza Missing values. Todas as linhas sem um valor em totalTransactionRevenue serão destacadas em vermelho.
2. No painel Suggestions, encontre Delete rows e clique em Add.

Essa etapa filtra o conjunto de dados para incluir somente transações com receita, que têm valores em totalTransactionRevenue diferentes de NULL.

Filtre as sessões por visualizações de página

O conjunto de dados tem sessões de vários tipos. Por exemplo, PAGE para visualizações de página e EVENT para eventos acionados, que incluem categorias de produtos visualizadas ou itens adicionados ao carrinho. Para evitar a contagem duplicada de visualizações de página da sessão, adicione um filtro e inclua somente os hits relacionados à visualização da página.

1. No histograma abaixo da coluna type, clique na barra de PAGE. Todas as linhas com o tipo PAGE serão destacadas em verde.

2. No painel Suggestions, encontre Keep rows e clique em Add.

Tarefa 6: Aprimore os dados

Procure visitId na documentação do esquema e leia a descrição para saber se ele é único para as sessões ou apenas para o usuário.

• visitId: é o identificador da sessão. Ele faz parte do valor geralmente armazenado como o cookie utmb. Esse valor só é único para o usuário. Para gerar um ID totalmente exclusivo, use uma combinação de fullVisitorId e visitId.

Como podemos ver, visitId não é único entre os usuários. Precisamos criar um identificador único.

Crie uma nova coluna para um ID de sessão único

Como você viu, o conjunto de dados não tem uma coluna para a sessão de visitante único. Crie um ID exclusivo para cada sessão, concatenando os campos fullVisitorId e visitId.

1. Clique no ícone Merge columns na barra de ferramentas.

2. Em Columns, selecione fullVisitorId e visitId.

3. Para Separator, digite apenas um hífen: -.

4. Em New column name, digite unique_session_id.

5. Clique em Add.

unique_session_id será uma combinação entre fullVisitorId e visitId. Veremos em um laboratório futuro se cada linha nesse conjunto de dados está no nível de sessão única (uma linha por sessão de usuário) ou tem uma configuração mais granular.

Crie uma declaração de caso para o tipo de ação de comércio eletrônico

Como vimos anteriormente, os valores na coluna eCommerceAction_type são números inteiros que representam ações reais de comércio eletrônico executadas na sessão. Por exemplo: 3 = "Adicionar ao carrinho" ou 5 = "Finalizar compra". Esse mapeamento não ficará visível imediatamente para os usuários finais. Por isso, vamos criar um campo calculado que mostra o nome do valor.

1. Clique em Conditions na barra de ferramentas e depois em Case on single column.

2. Em Column to evaluate, especifique eCommerceAction_type.

3. Ao lado de Cases (1), clique em Add oito vezes para ter um total de nove casos.

4. Em cada Case, especifique os seguintes valores de mapeamento, incluindo as aspas simples:

Comparação	Novo valor
0	'Unknown'
1	'Click through of product lists'
2	'Product detail views'
3	'Add product(s) to cart'
4	'Remove product(s) from cart'
5	'Check out'
6	'Completed purchase'
7	'Refund of purchase'
8	'Checkout options'

5. Em New column name, digite eCommerceAction_label. Não altere os valores dos outros campos.

6. Clique em Add.

Ajuste os valores na coluna totalTransactionRevenue

Como mencionado no esquema, a coluna totalTransactionRevenue tem valores que são transferidos para o Analytics multiplicados por 10^6 (por exemplo, 2,40 é enviado como 2.400.000). Agora, divida o conteúdo dessa coluna por 10^6 para chegar aos valores originais.

1. Clique em para abrir o menu à direita da coluna totalTransactionRevenue e selecione Calculate > Custom formula.

2. Digite DIVIDE(totalTransactionRevenue,1000000) em Formula e totalTransactionRevenue1 em New column name. Esta é a visualização da transformação:

3. Clique em Add.

Observação: talvez apareça uma barra vermelha na coluna totalTransactionRevenue1. Abra o menu à direita da coluna totalTransactionRevenue1 clicando em e clique em Change type > Decimal.

4. Analise a lista completa de etapas no seu roteiro:

5. Agora clique em Run.

Tarefa 7: Como executar jobs do Cloud Dataprep no BigQuery

1. Na página Executar job, selecione Dataflow + BigQuery para o seu Ambiente em execução.

2. Em Ações de publicação, clique em Editar à direita de Create-CSV.

3. Na próxima página, selecione BigQuery no menu à esquerda.

4. Selecione o conjunto de dados de e-commerce.

5. No painel à direita, clique em Criar uma nova tabela.

6. Nomeie sua tabela como revenue_reporting.

7. Escolha Descartar a tabela a cada execução.

8. Clique em Atualizar.

9. Clique em EXECUTAR.

Depois que o job do Cloud Dataprep for concluído, atualize a página do BigQuery e verifique se a tabela de resposta revenue_reporting está presente.

Observação: se o job falhar, espere um pouco e clique no botão "Voltar" do navegador. Em seguida, execute novamente o job com as mesmas configurações.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Verifique se os jobs do Cloud Dataprep enviam os dados para o BigQuery

Parabéns!

Você usou seu conjunto de dados ecommerce e criou um pipeline de transformação de dados com o Cloud Dataprep.

Termine a Quest

Este laboratório autoguiado faz parte da Quest Data Engineering. Uma Quest é uma série de laboratórios relacionados que formam um programa de aprendizado. Ao concluir uma Quest, você ganha um selo como reconhecimento da sua conquista. É possível publicar os selos e incluir um link para eles no seu currículo on-line ou nas redes sociais. Inscreva-se nesta Quest e receba crédito de conclusão imediatamente. Consulte o catálogo do Google Cloud Ensina para ver todas as Quests disponíveis.

Comece o próximo laboratório

Faça o laboratório Processamento ETL no Google Cloud usando o Dataflow e o BigQuery para continuar sua Quest ou confira estas sugestões:

• Prever as compras dos visitantes usando um modelo de classificação no BigQuery ML

Próximas etapas/Saiba mais

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Manual atualizado em 20 de setembro de 2023

Laboratório testado em 20 de setembro de 2023

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