স্থান সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি ডেটা এবং কোয়েরি

স্থান অন্তর্দৃষ্টি ডেটা

Places Insights BigQuery-তে সম্পূর্ণ এবং নমুনা ডেটাসেট প্রদান করে।

নমুনা ডেটাসেটগুলো আপনাকে প্লেসেস ইনসাইটস পরখ করে দেখার সুযোগ দেওয়ার জন্য তৈরি করা হয়েছে, যাতে আপনি সম্পূর্ণ ডেটাসেটটি কেনার সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে পণ্যটির ব্যবহারযোগ্যতা এবং মূল্য মূল্যায়ন করতে পারেন। নমুনা ডেটাসেটটিতে শুধুমাত্র শহরটির নিজস্ব ডেটা রয়েছে। এতে পার্শ্ববর্তী মেট্রোপলিটন এলাকার কোনো ডেটা নেই।

নমুনা তালিকাটিতে সমর্থিত প্রতিটি দেশের একটি শীর্ষ শহরের তথ্য অন্তর্ভুক্ত রয়েছে: সিডনি (অস্ট্রেলিয়া), সাও পাওলো (ব্রাজিল), টরন্টো (কানাডা), জুরিখ (সুইজারল্যান্ড), বার্লিন (জার্মানি), মাদ্রিদ (স্পেন), প্যারিস (ফ্রান্স), লন্ডন (যুক্তরাজ্য), জাকার্তা (ইন্দোনেশিয়া), মুম্বাই (ভারত), রোম (ইতালি), টোকিও (জাপান), মেক্সিকো সিটি (মেক্সিকো), নিউ ইয়র্ক সিটি (মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র)।

সম্পূর্ণ ডেটাসেটগুলিতে প্রতিটি সমর্থিত দেশের ডেটা অন্তর্ভুক্ত থাকে এবং এটি অবশ্যই ক্রয় করতে হবে। আপনি যদি সম্পূর্ণ ডেটাসেটটি কিনতে আগ্রহী হন, তাহলে অনুরোধ ফর্মটি পূরণ করুন। শুধুমাত্র ডেটা সাবস্ক্রাইবারকেই প্লেসেস ইনসাইটস ডেটাসেটে অ্যাক্সেসের জন্য অনুরোধ করতে হবে। একটি বিগকোয়েরি প্রোজেক্টে সাবস্ক্রিপশনটি সক্রিয় হয়ে গেলে, সেই প্রোজেক্টে অ্যাক্সেস আছে এমন যেকোনো ব্যবহারকারী প্লেসেস ইনসাইটস ডেটা কোয়েরি করতে পারবেন।

প্রতিটি দেশের ডেটাসেটের নিজস্ব তালিকা রয়েছে, যেটিতে আপনাকে আলাদাভাবে সাবস্ক্রাইব করতে হবে। কোনো তালিকায় সাবস্ক্রাইব করার বিষয়ে আরও তথ্যের জন্য, ‘সেট আপ প্লেসেস ইনসাইটস’ দেখুন।

ডেটা সেট স্কিমা

প্রতিটি দেশের জন্য স্থান ডেটাসেট স্কিমা দুটি অংশ নিয়ে গঠিত:

উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি স্পেনের (ES) ডেটাসেট নিয়ে কাজ করেন, তাহলে কোর স্কিমা এবং ES-নির্দিষ্ট স্কিমা উভয়কেই উল্লেখ করুন।

brands ডেটাসেটের স্কিমাটি তিনটি ফিল্ড সংজ্ঞায়িত করে:

  • id : ব্র্যান্ড আইডি।
  • name : ব্র্যান্ডের নাম, যেমন 'হার্টজ' বা 'চেজ'।
  • category : ব্র্যান্ডের উচ্চ-স্তরের ক্যাটাগরি, যেমন "গ্যাস স্টেশন", "খাবার ও পানীয়", বা "আবাসন"।

স্থান সম্পর্কিত অন্তর্দৃষ্টি ডেটা অনুসন্ধান করুন

Places Insights ডেটাসেটগুলো কোয়েরি করার দুটি উপায় প্রদান করে:

  • SQL ব্যবহার করে সরাসরি ডেটাসেট কোয়েরি করুন : ডেটাসেট টেবিলগুলোর বিপরীতে স্ট্যান্ডার্ড BigQuery SQL কোয়েরি চালান। এটি জটিল ফিল্টারিং, আপনার নিজের ডেটার সাথে জয়েনিং, কাস্টম বিশ্লেষণ এবং COUNT ছাড়াও AVG , SUM ও GROUP BY মতো অতিরিক্ত অ্যাগ্রিগেশন ফাংশন সমর্থনের জন্য সর্বাধিক নমনীয়তা প্রদান করে। ডকুমেন্টেশন দেখুন ।
  • প্লেসেস কাউন্ট ফাংশন ব্যবহার করে ডেটাসেটটি কোয়েরি করুন : প্লেসেস কাউন্ট ফাংশন হলো পূর্বনির্ধারিত, অপ্টিমাইজ করা SQL কোয়েরি যা সরাসরি BigQuery-তে চলে এবং সাধারণ ডেটা পুনরুদ্ধারের কাজগুলোকে সহজ করে। এগুলি আরও সূক্ষ্ম তথ্য প্রদান করে, যেমন কোনো নির্দিষ্ট স্থান সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে প্লেস আইডি ফেরত দেওয়া। ডকুমেন্টেশন দেখুন ।

সরাসরি অনুসন্ধান

সরাসরি ডেটা কোয়েরি করলে একটি অ্যাগ্রিগেশন থ্রেশহোল্ড কার্যকর হয়। কোয়েরিটি কমপক্ষে ৫টি স্থান অ্যাগ্রিগেট করলেই কেবল একটি ফলাফল ফেরত দেওয়া হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার সার্চ ক্রাইটেরিয়ার ফলাফলে সংখ্যাটি ০, ১, ২, ৩ বা ৪ হয়, তাহলে সেই ফলাফলটি রেসপন্স থেকে বাদ দেওয়া হয়। যেমন, একটি নির্দিষ্ট এলাকার মোট রেস্তোরাঁর সংখ্যা জানতে করা কোয়েরির ক্ষেত্রে, মোট সংখ্যাটি ৫ বা তার বেশি হলেই কেবল একটি রেসপন্স ফেরত আসবে, অন্যথায় কোনো রেসপন্স ফেরত দেওয়া হবে না।

স্থান গণনা ফাংশন কোয়েরি

Places Count ফাংশনগুলো Place ID-গুলোর একটি তালিকা ফেরত দিতে পারে, যা Places API এবং Places UI Kit-এর মতো অন্যান্য GMP প্রোডাক্ট ব্যবহার করে স্বতন্ত্র স্থানের তথ্য খুঁজে বের করার জন্য কাজে লাগানো যায়।

প্লেসেস কাউন্ট ফাংশনগুলো কোনো অ্যাগ্রিগেশন থ্রেশহোল্ড আরোপ করে না, বরং ৪০.০ মিটার বাই ৪০.০ মিটার (১৬০০ বর্গমিটার ) এর একটি ন্যূনতম অনুসন্ধান এলাকা প্রয়োগ করে। এর মানে হলো, যতক্ষণ আপনার সার্চ কোয়েরিটি এই ন্যূনতম অনুসন্ধান এলাকার চেয়ে বড় হবে, আপনি সবসময় একটি ফলাফল পাবেন, এমনকি যদি আপনার কোয়েরির সাথে মেলে এমন কোনো স্থান ০টি থাকে তবুও।

কখন সরাসরি ডেটা কোয়েরি করতে হবে এবং কখন ফাংশন ব্যবহার করতে হবে

যদি আপনার কম সংখ্যক ফলাফলের প্রয়োজন না হয়, যদি আপনি গণনার বাইরেও AVG , SUM , বা COUNTIF মতো অন্তর্দৃষ্টি পেতে চান, অথবা যদি আপনার ডেটাসেট যুক্ত করার মতো আরও জটিল কোয়েরি সম্পাদন করার প্রয়োজন হয়, তাহলে সরাসরি ডেটা কোয়েরি করুন।

ফলাফলের সংখ্যা কম বা শূন্য কিনা তা জানতে, অথবা স্থানের নাম বা ঠিকানার মতো কোনো নির্দিষ্ট স্থানের তথ্য পুনরুদ্ধার করতে ফাংশনগুলো ব্যবহার করে অনুসন্ধান করুন।

এই সারণিতে সরাসরি কোয়েরি এবং স্থান গণনা ফাংশনগুলোর মধ্যকার পার্থক্যের একটি বিশদ তুলনা প্রদান করা হয়েছে।

স্থান গণনা ফাংশন সরাসরি ডেটাসেট কোয়েরি
সুবিধা
  • স্থান আইডিগুলো ফেরত দেয় যা অন্যান্য এপিআই কোয়েরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
  • যেকোনো সংখ্যা ফেরত দিতে পারে।
  • কর্মক্ষমতা এবং কম প্রক্রিয়াকরণ খরচের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে।
  • ব্যবহার করা সহজ। জটিল কোয়েরি লেখার প্রয়োজন নেই।
  • ইনপুট প্যারামিটারগুলো যাচাই করে এবং একটি ত্রুটি ফেরত দেয়, ফলে এর ব্যবহার ও ডিবাগ করা সহজ হয়।
  • উন্নত ফিল্টারিং এবং জয়েনের মতো জটিল কোয়েরি করার সুযোগ দেয়।
  • ন্যূনতম অনুসন্ধান এলাকা বাধ্যতামূলক করে না।
  • COUNT ছাড়াও AVG , SUM , এবং GROUP BY মতো অতিরিক্ত অ্যাগ্রিগেট ফাংশন সমর্থন করে।
ইন্টারফেস চারটি পূর্বনির্ধারিত SQL ফাংশন যা COUNT সংক্রান্ত তথ্য তৈরি করে: একক গণনা, প্রকার অনুযায়ী গণনা, ভৌগোলিক অবস্থান অনুযায়ী গণনা, এবং H3 সেল অনুযায়ী গণনা। একটি JSON_OBJECT ফাংশনে আর্গুমেন্ট প্রেরণ করে। COUNT , COUNT_IF , SUM , এবং AVG. JOIN , GROUP BY , WHERE এবং অন্যান্য ব্যবহার করে অতিরিক্ত তথ্য পাওয়া যেতে পারে।
বিধিনিষেধ ন্যূনতম ৪০.০ মিটার বাই ৪০.০ মিটার (১৬০০ মি² ) একটি অনুসন্ধান এলাকা বাধ্যতামূলক করা হয়েছে। ন্যূনতম অনুসন্ধান এলাকার শর্ত পূরণ হওয়া সাপেক্ষে, অ্যাগ্রিগেশন সংখ্যা ৫-এর কম হলেও ফাংশনটি একটি ফলাফল প্রদান করে। যেসব ফলাফলের সংখ্যা ৫-এর কম, সেগুলো ফলাফল থেকে বাদ দেওয়া হয় (অর্থাৎ, সারিটি বাদ দেওয়া হয়)।
সমর্থিত অ্যাট্রিবিউট ফিল্টার Places Count ফাংশনের ফিল্টার প্যারামিটারগুলো সরাসরি কোয়েরি অ্যাট্রিবিউট ফিল্টারের মতোই কাজ করে, তবে নিম্নলিখিত বিষয়গুলো ছাড়া:
  • স্থান id
  • ঠিকানা উপাদান
  • খোলার সময়
  • ইভি চার্জের বিকল্পগুলি
  • ব্র্যান্ড
 সম্পূর্ণ স্কিমা সমর্থিত।