驾驶员分析基于谷歌大数据集和评论输出

使用Google Bigquery查询和分析驾驶员数据。

1. 使用SQL查询获取驾驶员数据

在Google Bigquery中创建一个数据集并将驾驶员数据加载到其中。例如，以下查询将从driver_table表中检索所有驾驶员的ID、行驶距离和行驶次数。

SELECT driver_id, SUM(distance) AS total_distance, COUNT(*) AS trip_count FROM driver_table GROUP BY driver_id;

2. 分析驾驶员行为

使用聚合函数分析驾驶员行为，例如查看每个驾驶员的平均每趟行驶距离、平均每趟行驶时间和最大速度。以下是一个示例查询：

SELECT driver_id, AVG(distance) AS avg_distance, AVG(duration) AS avg_duration, MAX(speed) AS max_speed FROM driver_table WHERE driver_id = '123' GROUP BY driver_id;

3. 分析评论数据

将评论数据加载到Google Bigquery中，例如以下查询将从comment_table表中获取与驾驶员ID相关的所有评论。

SELECT driver_id, comment_text FROM comment_table WHERE driver_id = '123';

4. 分析评论情感

使用Google Cloud Natural Language API分析评论情感，以了解驾驶员的满意度和不满意度。以下是一个示例代码，使用Python编写，使用Google Cloud SDK进行身份验证和调用Natural Language API。

from google.cloud import language
from google.oauth2 import service_account

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file('path/to/key.json')
client = language.LanguageServiceClient(credentials=credentials)

text = 'I had an amazing driving experience with driver 123'
document = language.types.Document(content=text, type=language.enums.Document.Type.PLAIN_TEXT)
sentiment = client.analyze_sentiment(document=document).document_sentiment.score

print(sentiment)

以上是一些示例和代码，可以根据具体需求进行适当调整。