本頁面說明如何開始使用 Cloud Dataprep Web 應用程式。
啟用Cloud Dataflow, BigQuery, and Cloud Storage API。
開啟 Cloud Dataprep Web 應用程式。 在您第一次開啟 Dataprep 時，系統將要求您接受服務條款，請登入您的 Google 帳戶，然後選擇一個用於 Cloud Dataprep 的 Cloud Storage 值區 (參閱啟用 Cloud Dataprep)。系統還會要求您允許 Trifacta (第三方應用程式主機) 存取您的專案資料 (請參閱 Cloud Dataprep 角色)。 完成這些步驟後，便會顯示 Cloud Dataprep 首頁。您可以顯示並執行導覽或隱藏導覽，該導覽將帶您完成快速入門導覽課程中的步驟。
如何變更 Cloud Dataprep 值區/資料夾。 您可以透過選擇「設定圖示」以變更 Cloud Dataprep 用於上傳、工作執行和臨時儲存空間的 Cloud Storage 值區/資料夾；這會顯示帳戶擁有者使用者名稱的首字，然後再從下拉式選單中選擇完整名稱。
系統隨即會開啟「使用者帳戶」設定頁面，您可以在其中變更每一個值區/資料夾設定。
Cloud Dataprep 使用 flow 工作區來存取和控管資料集。在 Cloud Dataprep 首頁按一下 [Create Flow] (建立流程)，填入流程名稱和說明，然後按一下 [Create] (建立)。由於本快速入門導覽課程使用 United States Federal Elections Commission 2016 所提供的 2016 年資料，您可以將它命名為「FEC-2016」並提供參照此資料的說明。
系統會開啟流程畫面。
在流程頁面中，按一下 [匯入及新增資料集] 以開啟「匯入資料及新增至流程」頁面。在左側面板中選取 [GCS]，在「Choose a file or folder」(選擇檔案或資料夾) 下方，按一下 [GCS] 編輯路徑鉛筆小工具，然後在 GCS 文字方塊中插入 gs://dataprep-samples/us-fec，接著按一下 [Go] (執行)。
新增 cn-2016.txt 資料集，將它命名為「Candidate Master 2016」，然後新增 itcont-2016.txt 資料集並命名為「Campaign Contributions 2016」。在右側面板中列出這兩個資料集後，按一下 [匯入及新增至流程] 以新增資料集。
在「FEC 2016 流程」頁面中，選取 [Candidate Master 2016] 資料集，然後按一下 [新增方案]。
畫面上會顯示一個新方案圖示。按一下 [編輯方案]。
畫面上會開啟格線視圖，您可以在其中探索資料，並使用頁面右側顯示的「方案」窗格將轉換步驟套用至方案。
如何顯示方案窗格：如果在格線視圖中沒有顯示「方案」窗格，請按一下格線視圖頁面頂端的 [方案] 圖示。
column5 (日期/時間) 包含年份值。在直方圖中按住並拖曳 2016 年與 2017 年以選取這兩個年份。
在標題為「保留值在選取範圍內的資料列」(Keep rows where value is in selected range) 的右側窗格中，按一下 [新增]。
系統會將下列方案步驟加入方案中：
將游標移到 column6 (State) 標頭中不相符 (紅色) 部分的上方並按一下，以選取不相符的資料列。
朝資料欄尾端向下捲動。請注意，紅色醒目顯示 (不相符) 的項目在 column6 中的值為「US」且在 column7 中的值為「P」。 標示「P」的項目表示總統候選人。不相符項目發生的原因是 column6 標示為「州」資料欄 (以標記圖示表示)，但卻同時含有非州名 (如「US」) 的值。
若要更正不相符項目，請將它標示為「String」(字串) 資料欄。 按一下右側面板的 [Cancel] (取消) 以取消轉換，然後按一下 column6 上面的標記圖示並選取「String」(字串)。
系統會移除不相符項目，資料欄標記現在為綠色。 現在，我們先篩選總統候選人。在 column7 的直方圖中，按一下「P」橫軸。
在右側窗格的「保留 column7 是「P」的資料列」建議中，按一下 [新增]。
按一下「Candidate Master 2016」格線視圖左上角的「FEC 2016」，回到主資料集頁面。選取「Campaign Contributions 2016」，然後選取 [Add new Recipe] (新增方案)，再按一下 [Edit Recipe] (編輯方案) 以開啟獻金資料集的格線視圖。
在格線視圖中，在方案中新增可以從獻金資料集移除額外分隔符號的步驟。若要新增此步驟，請在搜尋框中插入下列 Wrangle 語言指令。
「Transformation Builder」(轉換製作工具) 會剖析 Wrangle 指令並填入「Find and Replace」(尋找並取代) 轉換欄位。按一下 [Add] (新增) 以新增轉換到方案。
新增另一個新步驟到方案，然後再搜搜尋框裡鍵入「Join」。
按一下 [Join datasets] (聯結資料集) 連結以開啟「Joins」(聯結) 頁面。選擇「Candidate Master 2016-2」(新增了方按步驟的 Candidate Master 檔案)，然後按一下 [Preview] (預覽)。
選取 [Join Keys] (聯結鍵) 分頁標籤。Cloud Dataprep 會推測出共用索引鍵。畫面上會顯示 Cloud Dataprep 建議可作為聯結鍵的共同值。請按一下 Join Keys 欄位的 [Edit] (編輯)，然後選取 Column 2 = column 11 作為聯結鍵。
現在，請選取「Columns」(資料欄) 標籤下方的核取方塊，將兩個資料集的所有資料欄都加入至已聯結的資料集，然後按一下 [Add to Recipe] (新增至方案) 以回到格線視圖。
將下列步驟加入方案，以便匯總、平均及計數資料欄 16 中的獻金金額，並分別按資料欄 2、24、8 的 ID、名稱及黨派來分組候選人，就可以產生有用的摘要資訊。
已聯結和匯總的資料初始樣本將會顯示，表示美國總統候選人及其 2016 年選舉獻金指標的摘要資料表。
您可以將下列重新命名及捨入步驟加入方案，就能更輕鬆地解譯資料。
若要檢視更多資料，請再頁面左上角按一下「Initial Sample」(初始樣本) 連結以開啟「Samples」樣本面板。選擇隨機、快速樣本，然後選擇 [Collect] 收集。
在工作完成後，在「Sample」(樣本) 面板中按一下 [Load Sample] (載入樣本) 以檢視資料。
查看 Cloud Dataprep 影片簡報。
上次更新：四月 11, 2019。