Gemini 輔助數據分析

課程概述

分析問題想好了，SQL 卻還沒寫？Gemini 可以先幫你起草查詢、整理資料或提出圖表方向，但欄位、篩選條件和結論仍要自己核對。這篇用 BigQuery 和 Looker 的例子，看看它能省下哪些重複工作，以及哪些判斷不能直接交給它。

你將學到

• 在 BigQuery 中使用 Gemini 的自然語言轉 SQL 功能
• 利用 Gemini 進行資料探索與異常值偵測
• 認識 Looker 中的 Gemini 功能：對話式分析、Explore 摘要、視覺化與運算式輔助（本文補充；官方課程頁的說明與 Lab 都以 BigQuery 為場景）
• 理解 Gemini 輔助分析的限制與最佳實踐
• 結合 Gemini 建議與人工判斷的混合工作流

核心概念

Gemini 在資料分析中的角色

Gemini 不是要取代資料分析師，比較像是坐在你旁邊的「AI 副駕」，主要在三個地方幫上忙：

1. 加速 — 自動幫你寫 SQL、公式和查詢，省下手動敲的時間
2. 探索 — 找出你可能漏看的資料模式和異常值
3. 解釋 — 把複雜的查詢結果整理成看得懂的白話摘要

BigQuery 中的 Gemini 功能

在 BigQuery Console 中，Gemini 提供以下輔助功能：

• 自然語言轉 SQL — 輸入「Show total sales by region for last month」，Gemini 自動產生 SELECT region, SUM(amount) FROM sales WHERE date >= ... GROUP BY region（官方的查詢輔助文件載明只支援英文提示）
• SQL 解釋 — 選取一段複雜的 SQL，Gemini 用自然語言解釋它做了什麼
• SQL 自動完成 — 根據表結構和查詢上下文，智慧預測下一段 SQL
• 欄位建議 — 分析資料表結構，建議可能有用的 JOIN 和聚合

Looker 中的 Gemini 功能

Looker 接上 Gemini 之後，就算不是技術背景的人，也能做出夠專業的資料視覺化：

• 自然語言查詢 — 從主選單的 Conversations 開啟對話式分析（Conversational Analytics），用自然語言提問，Gemini 回傳 Looker 圖表或資料表；預先發布版的 Insight Assistant 還能依提問建立或修改 Explore 查詢
• Explore 摘要（預先發布版） — 為 Explore 產生摘要與分析；儀表板摘要目前只是 Trusted Tester 功能，用在排程寄送的儀表板
• 視覺化與運算式輔助 — 用自然語言調整圖表的格式設定，或請 Gemini 協助撰寫表格計算與自訂欄位的運算式

Gemini 建議的品質控管

Gemini 寫出來的 SQL 和分析不見得每次都對。所以最好養成「相信，但要驗證」的習慣：

表格超出欄寬時，可左右捲動；鍵盤可聚焦表格後用左右方向鍵查看。

%%{init: {"flowchart": {"curve": "linear", "nodeSpacing": 24, "rankSpacing": 32}}}%%
flowchart TD
  DRAFT["以指標、粒度、時間窗與 Schema<br/>讓 Gemini 產生 SQL 草稿"] --> CHECK{"分三個面向人工驗證"}
  CHECK -->|"技術／成本"| DRYRUN["Dry Run／LIMIT<br/>查語法、掃描量與輸出欄位"]
  CHECK -->|"業務邏輯"| GRAIN["查 JOIN 前後列數、資料粒度、<br/>篩選與已知總量"]
  CHECK -->|"資料邊界"| EDGE["抽查 NULL、重複、日期邊界<br/>與極端值案例"]
  DRYRUN --> VALID{"三項都能被規則<br/>與既有報表解釋？"}
  GRAIN --> VALID
  EDGE --> VALID
  VALID -->|"否"| REVISE["修正問題定義或 SQL，保留差異原因"]
  VALID -->|"是"| PUBLISH["保存核准查詢、版本與擁有者<br/>再供報表或洞察使用"]

實作重點

• 在 BigQuery Console 中點擊查詢編輯器上方的「Gemini」圖示即可啟用輔助功能
• 自然語言轉 SQL 準不準，很看表結構描述得清不清楚，欄位名稱越好懂，效果就越好
• Looker 的 Gemini 功能要由 Looker 管理員開啟：在管理面板 Platform 區的「Gemini in Looker」頁打開 Enable Gemini in Looker，再逐項啟用功能；Looker (Google Cloud core) 執行個體則在 Google Cloud 主控台的執行個體設定裡啟用
• 常見錯誤：直接信任 Gemini 產生的複雜 JOIN 查詢而未驗證，導致資料重複或遺漏
• 最佳實踐：幫 BigQuery 表加上欄位描述（Column Description），Gemini 會讀這些元資料，寫出來的 SQL 會更準

Lab 指引

Lab 連結：Gemini for Data Scientists and Analysts — Google Skills

延伸學習

• 在 BigQuery 中使用 Gemini 模型 — 在 SQL 查詢中直接呼叫 Gemini 模型
• Gemini 提升 BigQuery 生產力 — 更多 Gemini 在 BigQuery 中的生產力技巧
• BigQuery ML 建模實戰 — 在 BigQuery 中建立 ML 模型的完整流程