Analizza i dati con Gemini CLI

L'utilizzo della Gemini CLI con estensioni BigQuery dedicate ti consente di interagire con i tuoi dati nel terminale utilizzando prompt in linguaggio naturale. Quando porti l'assistenza basata sull'AI direttamente nella riga di comando, puoi analizzare tabelle personali e pubbliche ed estrarre insight senza passare a un ambiente diverso.

Queste estensioni proprietarie forniscono alcuni strumenti comuni per l'analisi dei dati e gli insight. Per creare i tuoi strumenti, consulta Utilizza BigQuery con MCP, l'interfaccia a riga di comando di Gemini e altri agenti.

Informazioni su Gemini CLI e sulle estensioni

Gemini CLI è un agente AI conversazionale open source di Google che accelera i workflow di sviluppo e assiste nella programmazione, nel debug, nell'esplorazione dei dati e nella creazione di contenuti. Offre un'esperienza basata su agenti per interagire con i servizi Data Cloud, come BigQuery, e altri database Google Cloud e database open source più utilizzati.

Per saperne di più sull'interfaccia a riga di comando di Gemini, consulta la documentazione dell'interfaccia a riga di comando di Gemini.

Funzionamento delle estensioni

Le estensioni espandono le funzionalità di Gemini CLI, consentendole di connettersi e controllare servizi Google Cloud specifici e altri strumenti. Le estensioni forniscono a Gemini il contesto e la comprensione delle API, consentendo l'interazione conversazionale. Puoi caricare le estensioni da URL GitHub, directory locali o registry. Queste estensioni offrono strumenti, comandi slash e prompt. Queste sono separate dalle estensioni IDE, come Gemini Code Assist, che si integrano utilizzando MCP Toolbox.

Informazioni sulle estensioni BigQuery

BigQuery offre le seguenti estensioni per lavorare con i dati di BigQuery tramite l'interfaccia a riga di comando di Gemini:

Estensione BigQuery Data Analytics
Utilizza questa estensione per scoprire i dati, saperne di più su tabelle e set di dati BigQuery e porre domande in linguaggio naturale sui tuoi set di dati. Puoi anche generare previsioni o eseguire un'analisi dei contributi utilizzando gli strumenti avanzati integrati. Gli strumenti di questa estensione aiutano la Gemini CLI a scrivere query SQL in base alle tue domande in linguaggio naturale e poi a eseguirle per fornire risposte alle tue domande.
Estensione BigQuery Conversational Analytics
Utilizza questa estensione per ottenere insight avanzati dai tuoi dati BigQuery utilizzando un agente di analisi lato server pre-ospitato. Gli strumenti di questa estensione aiutano Gemini CLI a inviare la tua domanda in linguaggio naturale a un agente ospitato integrato e a rispondere con insight più approfonditi sui tuoi dati.

Strumenti di analisi dei dati di BigQuery

L'estensione BigQuery Data Analytics fornisce i seguenti strumenti:

Categoria Strumento Esempio di prompt in linguaggio naturale
Informazioni su set di dati e tabelle get_dataset_info Ottieni informazioni sul set di dati bigquery-public-data.pypi
get_table_info Ottieni informazioni sulla tabella bigquery-public-data.pypi.file_downloads
list_dataset_ids Elenca tutti i set di dati ML nel progetto bigquery-public-data
list_table_ids Elenca tutte le tabelle nel set di dati bigquery-public-data.pypi
Cerca search_catalog Trova le tabelle relative ai download di PyPi
Esecuzione SQL execute_sql Utilizzando bigquery-public-data.pypi.file_downloads, mostrami i 10 pacchetti pypi più scaricati questo mese
Previsione di serie temporali forecast Utilizzando bigquery-public-data.pypi.file_downloads, prevedi i download per gli ultimi quattro mesi del 2025 per il pacchetto urllib3
Analisi del contributo analyze_contribution Analizza il contributo del paese alle entrate nella tabella bigquery-public-data.google_analytics_sample.ga_sessions_20170801

Strumenti di analisi conversazionale

L'estensione di analisi conversazionale fornisce i seguenti strumenti:

Categoria Strumento Esempio di prompt in linguaggio naturale
Cerca search_catalog Trova le tabelle relative ai download di PyPi
analisi conversazionale ask_data_insights Utilizzando lo strumento ask_data_insights e le tabelle in bigquery-public-data.google_analytics_sample, indicami i canali su cui dovrei concentrarmi e perché

Prima di iniziare

Prima di iniziare, devi disporre di quanto segue:

  • Accesso ad almeno un progetto Google Cloud .

  • Per l'estensione Analisi dei dati, abilita le seguenti API:

    • BigQuery
    • Per utilizzare lo strumento search_catalog: Knowledge Catalog

  • Per l'estensione di analisi conversazionale, abilita le seguenti API:

    • BigQuery
    • Knowledge Catalog
    • Per utilizzare lo strumento ask_data_insights: API Gemini for Google Cloud, Gemini e API Data Analytics con Gemini

Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per utilizzare le estensioni BigQuery con l'interfaccia a riga di comando di Gemini, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM sulle risorse di Resource Manager (progetti, cartelle e organizzazioni) o su risorse di livello inferiore come i set di dati:

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Potresti anche riuscire a ottenere le autorizzazioni richieste tramite i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Installa le estensioni BigQuery

Installa le estensioni di BigQuery e utilizzale per esplorare e analizzare i tuoi dati.

  1. Installa Gemini CLI.

  2. Imposta le variabili di ambiente per connetterti al tuo progetto BigQuery:

    export BIGQUERY_PROJECT="PROJECT_ID"

    Sostituisci PROJECT_ID con il tuo ID progetto Google Cloud.

    Puoi anche impostare queste variabili di ambiente facoltative:

    • BIGQUERY_LOCATION: la località del set di dati, ad esempio: export BIGQUERY_LOCATION="us"
    • BIGQUERY_USE_CLIENT_OAUTH: indica se utilizzare OAuth lato client, ad esempio: export BIGQUERY_USE_CLIENT_OAUTH=true

  3. Installa l'estensione BigQuery Data Analytics o Analisi conversazionale utilizzando il comando gemini extension install:

    • (Facoltativo) Installa l'estensione BigQuery Data Analytics:

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

    • (Facoltativo) Installa l'estensione di analisi conversazionale di BigQuery:

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

  4. Avvia Gemini CLI in modalità interattiva per esplorare e analizzare i tuoi dati:

    gemini

    L'interfaccia a riga di comando carica automaticamente l'estensione BigQuery e i suoi strumenti, che puoi utilizzare per interagire con i tuoi dati.

Esempi di prompt per esplorare e analizzare i dati

Inserisci i prompt nella Gemini CLI. Puoi utilizzare i seguenti esempi per iniziare.

Esplora e analizza le tabelle

I seguenti prompt di esempio ti consentono di esplorare e analizzare le tue tabelle.

  • Prompt di esempio per trovare tabelle relative ai download di PyPi:

    Find tables related to PyPi downloads

    Esempio di risposta

    Gemini CLI restituisce un elenco di tabelle correlate:

    ✦ 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

  • Prompt di esempio per mostrare i dieci pacchetti PyPI più scaricati questo mese:

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

    Esempio di risposta

    Gemini CLI restituisce i primi 10 pacchetti:

    ✦ 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

Ottieni insight più approfonditi utilizzando lo strumento ask_data_insights

Lo strumento ask_data_insights attiva un agente nell'API Conversational Analytics di BigQuery per rispondere alle tue domande. L'agente lato server raccoglie un contesto aggiuntivo sui tuoi dati e offre ulteriori insight.

  • Prompt di esempio per ottenere insight sui canali su cui concentrarsi:

    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

    Esempio di risposta

    Gemini CLI restituisce suggerimenti basati sull'analisi:

    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.

Prezzi

Non sono previsti costi aggiuntivi per l'utilizzo degli strumenti per i metadati (come get_dataset_info, get_table_info, list_dataset_ids e list_table_ids) o dello strumento search_catalog.

Gli strumenti che eseguono query, tra cui execute_sql, forecast e analyze_contribution, vengono fatturati in base ai prezzi on demand di BigQuery o ai prezzi di capacità di BigQuery, a seconda della configurazione del progetto.

Durante la versione beta (pre-v1.0), lo strumento ask_data_insights viene offerto senza costi aggiuntivi; tuttavia, tutte le query BigQuery attivate da questo strumento vengono fatturate in base ai prezzi standard di BigQuery.

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