Menganalisis data dengan Gemini CLI

Dengan menggunakan Gemini CLI dengan ekstensi BigQuery khusus, Anda dapat berinteraksi dengan data di terminal menggunakan perintah bahasa alami. Saat Anda menghadirkan bantuan berbasis AI langsung ke command line, Anda dapat menganalisis tabel pribadi dan publik serta mengekstrak insight tanpa beralih ke lingkungan lain.

Ekstensi pihak pertama ini menyediakan beberapa alat umum untuk analisis dan insight data. Untuk membangun alat Anda sendiri, lihat Menggunakan BigQuery dengan MCP, Gemini CLI, dan agen lainnya.

Tentang Gemini CLI dan ekstensi

Gemini CLI adalah agen AI percakapan open source dari Google yang mempercepat alur kerja pengembangan dan membantu coding, proses debug, eksplorasi data, dan pembuatan konten. Layanan ini menawarkan pengalaman berbasis agen untuk berinteraksi dengan layanan Data Cloud, seperti BigQuery, serta database populer dan database open source lainnya. Google Cloud

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang Gemini CLI, lihat dokumentasi Gemini CLI.

Cara kerja ekstensi

Ekstensi memperluas kemampuan Gemini CLI, sehingga memungkinkannya terhubung ke dan mengontrol layanan Google Cloud tertentu serta alat lainnya. Ekstensi memberikan konteks dan pemahaman API kepada Gemini, sehingga memungkinkan interaksi percakapan. Anda dapat memuat ekstensi dari URL GitHub, direktori lokal, atau registry. Ekstensi ini menawarkan alat, perintah garis miring, dan perintah. Alat ini terpisah dari ekstensi IDE, seperti Gemini Code Assist, yang terintegrasi menggunakan MCP Toolbox.

Tentang ekstensi BigQuery

BigQuery menawarkan ekstensi berikut untuk menggunakan data BigQuery melalui Gemini CLI:

Ekstensi BigQuery Data Analytics
Gunakan ekstensi ini untuk menemukan data, mempelajari lebih lanjut tabel dan set data BigQuery, serta mengajukan pertanyaan dalam bahasa alami tentang set data Anda. Anda juga dapat membuat perkiraan atau menjalankan analisis kontribusi menggunakan alat lanjutan bawaan. Alat dalam ekstensi ini membantu Gemini CLI menulis kueri SQL berdasarkan pertanyaan bahasa alami Anda, lalu menjalankan kueri tersebut untuk memberikan jawaban atas pertanyaan Anda.
Ekstensi BigQuery Conversational Analytics
Gunakan ekstensi ini untuk mendapatkan insight lanjutan dari data BigQuery Anda menggunakan agen analisis sisi server yang dihosting sebelumnya. Alat dalam ekstensi ini membantu Gemini CLI mengirimkan pertanyaan bahasa alami Anda ke agen yang dihosting dan bawaan, serta merespons dengan insight yang lebih mendalam dari data Anda.

Alat Analisis Data BigQuery

Ekstensi BigQuery Data Analytics menyediakan alat berikut:

Kategori Alat Contoh perintah bahasa alami
Informasi set data dan tabel get_dataset_info Mendapatkan informasi tentang set data bigquery-public-data.pypi
get_table_info Mendapatkan informasi tentang tabel bigquery-public-data.pypi.file_downloads
list_dataset_ids Mencantumkan semua set data ML dalam project bigquery-public-data
list_table_ids Mencantumkan semua tabel dalam set data bigquery-public-data.pypi
Telusuri search_catalog Menemukan tabel yang terkait dengan download PyPi
Eksekusi SQL execute_sql Using bigquery-public-data.pypi.file_downloads, show me the top 10 downloaded pypi packages this month
Perkiraan deret waktu forecast Using bigquery-public-data.pypi.file_downloads, forecast the downloads for the last four months of 2025 for package urllib3
Analisis kontribusi analyze_contribution Menganalisis kontribusi negara terhadap pendapatan dalam tabel bigquery-public-data.google_analytics_sample.ga_sessions_20170801

Alat analisis percakapan

Ekstensi analisis percakapan menyediakan alat berikut:

Kategori Alat Contoh perintah bahasa alami
Telusuri search_catalog Menemukan tabel yang terkait dengan download PyPi
analisis percakapan ask_data_insights Dengan menggunakan alat ask_data_insights dan tabel di bagian bigquery-public-data.google_analytics_sample, beri tahu saya saluran yang harus saya fokuskan dan alasannya

Sebelum memulai

Sebelum memulai, Anda memerlukan hal berikut:

  • Akses ke setidaknya satu project Google Cloud .

  • Untuk ekstensi Data Analytics, aktifkan API berikut:

    • BigQuery
    • Untuk menggunakan alat search_catalog: Knowledge Catalog

  • Untuk ekstensi analisis percakapan, aktifkan API berikut:

    • BigQuery
    • Knowledge Catalog
    • Untuk menggunakan alat ask_data_insights: Gemini for Google Cloud API, Gemini, dan Data Analytics API with Gemini

Peran yang diperlukan

Untuk mendapatkan izin yang Anda perlukan untuk menggunakan ekstensi BigQuery dengan Gemini CLI, minta administrator Anda untuk memberi Anda peran IAM berikut pada resource Resource Manager (project, folder, dan organisasi) atau resource level lebih rendah seperti set data:

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pemberian peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin yang diperlukan melalui peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Menginstal ekstensi BigQuery

Instal ekstensi BigQuery, lalu gunakan untuk menjelajahi dan menganalisis data Anda.

  1. Menginstal Gemini CLI.

  2. Tetapkan variabel lingkungan untuk terhubung ke project BigQuery Anda:

    export BIGQUERY_PROJECT="PROJECT_ID"

    Ganti PROJECT_ID dengan project ID Google CloudAnda.

    Anda juga dapat menetapkan variabel lingkungan opsional berikut:

    • BIGQUERY_LOCATION: lokasi set data—misalnya: export BIGQUERY_LOCATION="us"
    • BIGQUERY_USE_CLIENT_OAUTH: apakah akan menggunakan OAuth sisi klien—misalnya: export BIGQUERY_USE_CLIENT_OAUTH=true

  3. Instal ekstensi BigQuery Data Analytics atau analisis percakapan menggunakan perintah gemini extension install:

    • Opsional: instal ekstensi BigQuery Data Analytics:

      gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/bigquery-data-analytics

    • Opsional: instal ekstensi analisis percakapan BigQuery:

      gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/bigquery-conversational-analytics

  4. Mulai Gemini CLI dalam mode interaktif untuk menjelajahi dan menganalisis data Anda:

    gemini

    CLI akan otomatis memuat ekstensi BigQuery dan alatnya, yang dapat Anda gunakan untuk berinteraksi dengan data Anda.

Contoh perintah untuk menjelajahi dan menganalisis data Anda

Masukkan perintah di Gemini CLI. Anda dapat menggunakan contoh berikut untuk memulai.

Menjelajahi dan menganalisis tabel

Contoh perintah berikut memungkinkan Anda menjelajahi dan menganalisis tabel.

  • Contoh perintah untuk menemukan tabel yang terkait dengan download PyPi:

    Find tables related to PyPi downloads

    Contoh respons

    Gemini CLI menampilkan daftar tabel terkait:

    ✦ I found the following tables related to PyPi downloads:

    *   file_downloads: projects/bigquery-public-data/datasets/pypi/tables/file_downloads
    *   distribution_metadata: projects/bigquery-public-data/datasets/pypi/tables/distribution_metadata

  • Contoh perintah untuk menampilkan sepuluh paket PyPI teratas yang didownload bulan ini:

    Using bigquery-public-data.pypi.file_downloads, show me the top 10
downloaded pypi packages this month

    Contoh respons

    Gemini CLI akan menampilkan 10 paket teratas:

    ✦ Here are the top 10 most downloaded PyPI packages this month:

    1.  boto3: 685,007,866 downloads
    2.  botocore: 531,034,851 downloads
    3.  urllib3: 512,611,825 downloads
    4.  requests: 464,595,806 downloads
    5.  typing-extensions: 459,505,780 downloads
    6.  certifi: 451,929,759 downloads
    7.  charset-normalizer: 428,716,731 downloads
    8.  idna: 409,262,986 downloads
    9.  grpcio-status: 402,535,938 downloads
    10. aiobotocore: 399,650,559 downloads

Mendapatkan insight yang lebih mendalam menggunakan alat ask_data_insights

Alat ask_data_insights memicu agen di BigQuery Conversational Analytics API untuk menjawab pertanyaan Anda. Agen sisi server mengumpulkan konteks tambahan tentang data Anda dan menawarkan lebih banyak insight.

  • Contoh perintah untuk mendapatkan insight tentang saluran yang perlu difokuskan:

    Using ask_data_insights and using the tables under
bigquery-public-data.google_analytics_sample, tell me the channels I should
focus on and why

    Contoh respons

    Gemini CLI menampilkan rekomendasi berdasarkan analisis:

    Based on the analysis of the Google Analytics sample data, here are the
channels you should focus on and why:

|     Channel      | Total Visits | Total Pageviews | Total Transactions | Total Revenue |
| ---------------- | ------------ | --------------- | ------------------ | ------------- |
| Referral         |      104,838 |         707,597 |              5,543 |   $651,429.91 |
| Direct           |      143,026 |         584,840 |              2,219 |   $434,840.55 |
| Organic Search   |      381,561 |       1,569,218 |              3,581 |   $326,380.51 |
| Display          |        6,262 |          34,202 |                152 |    $78,337.46 |
| Paid Search      |       25,326 |         136,060 |                479 |    $43,558.90 |
| Social           |      226,117 |         398,690 |                131 |     $4,916.54 |
| Affiliates       |       16,403 |          47,417 |                  9 |       $597.38 |
| (Other)          |          120 |             442 |                  1 |         $9.99 |

  Recommendations:

    1.  Prioritize referral traffic:
        *   Why: This is a highly valuable channel. It brings in the most
            revenue and has a high number of transactions, despite not
            having the highest number of visits. This indicates that
            traffic from referrals is highly qualified and converts
            well.
        *   Action: Identify your top referring websites and build
            stronger relationships with them. Look for similar websites
            to partner with.

    2.  Nurture your direct traffic:
        *   Why: Direct traffic is your second-highest revenue source.
            These are likely returning customers or people who know your
            brand well.

Harga

Tidak ada biaya tambahan untuk menggunakan alat metadata (seperti get_dataset_info, get_table_info, list_dataset_ids, dan list_table_ids) atau alat search_catalog.

Alat yang menjalankan kueri, termasuk execute_sql, forecast, dan analyze_contribution, ditagih sesuai dengan harga on-demand BigQuery atau harga kapasitas BigQuery, bergantung pada konfigurasi project Anda.

Selama versi beta (pra-v1.0), alat ask_data_insights ditawarkan tanpa biaya tambahan; namun, kueri BigQuery apa pun yang dipicu alat ini akan ditagih sesuai dengan harga BigQuery standar.

Langkah berikutnya