জায়গা সম্পর্কে ইনসাইট ডেটা
Places Insights, BigQuery-তে সম্পূর্ণ ও স্যাম্পেল ডেটাসেট প্রদান করে।
স্যাম্পেল ডেটাসেট আপনাকে Places Insights ব্যবহার করে দেখার সুযোগ দেয়, যাতে আপনি সম্পূর্ণ ডেটাসেট কেনার সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে প্রোডাক্টের উপযোগিতা ও মূল্য মূল্যায়ন করতে পারেন। স্যাম্পেল ডেটাসেটে শুধুমাত্র শহরের ডেটা থাকে। এতে আশেপাশের মেট্রোপলিটন এলাকার ডেটা থাকে না।
স্যাম্পেল তালিকায় প্রতিটি কাজ করে এমন দেশের সেরা শহরের ডেটা অন্তর্ভুক্ত:
| আমস্টারডাম (NL) | হেলসিঙ্কি (FI) | প্লোভদিভ (BG) |
| আঙ্কারা (TR) | হংকং (HK) | রিফা (BH) |
| আরেকিপা (PE) | জাকার্তা (ID) | রোম (IT) |
| এথেন্স (GR) | জেড্ডা (SA) | সান্তিয়াগো (CL) |
| ব্যাড গ্যাসটিন (AT) | জোহানেসবার্গ (ZA) | সাও পাওলো (BR) |
| বার্লিন (DE) | কুয়ালালামপুর (MY) | শারজাহ (AE) |
| ব্রনো (CZ) | লিসবন (PT) | সিঙ্গাপুর (SG) |
| ব্রাসেলস (BE) | লন্ডন (GB) | স্টকহোম (SE) |
| বুখারেস্ট (RO) | লুসাইল (QA) | সিডনি (AU) |
| বুয়েনস আইরেস (AR) | মাদ্রিদ (ES) | তাইপেই (TW) |
| বুসান (KR) | ম্যানিলা (PH) | তেল আভিভ-ইয়াফো (IL) |
| কায়রো (EG) | মেডেলিন (CO) | টোকিও (JP) |
| চিয়াং মাই (TH) | মেক্সিকো সিটি (MX) | টরন্টো (CA) |
| কোপেনহেগেন (DK) | মুম্বাই (IN) | ওয়ারশ (PL) |
| কর্ক (IE) | নিউ ইয়র্ক সিটি (মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র) | ওয়েলিংটন (NZ) |
| ডেব্রেসেন (HU) | অসলো (NO) | জুরিখ (CH) |
| হ্যানয় (VN) | প্যারিস (FR) |
সম্পূর্ণ ডেটাসেটে প্রতিটি কাজ করে এমন দেশের ডেটা অন্তর্ভুক্ত থাকে এবং অবশ্যই কিনতে হবে। আপনি Places Insights-এর জন্য সাইন-আপ করতে চাইলে, অনুরোধ ফর্ম পূরণ করুন। শুধুমাত্র ডেটা সাবস্ক্রাইবারকে Places Insights ডেটাসেট অ্যাক্সেস করার জন্য অনুরোধ করতে হবে। BigQuery প্রোজেক্টে সাবস্ক্রিপশন অ্যাক্টিভ হয়ে গেলে, সেই প্রোজেক্টে অ্যাক্সেস আছে এমন যেকোনও ব্যবহারকারী জায়গা সম্পর্কে ইনসাইট ডেটা কোয়েরি করতে পারবেন।
প্রতিটি দেশের ডেটাসেটের নিজস্ব তালিকা আছে যা আপনাকে আলাদাভাবে সাবস্ক্রাইব করতে হবে। কোনও লিস্টিং সাবস্ক্রাইব করার ব্যাপারে আরও তথ্যের জন্য, Places Insights সেট-আপ করুন দেখুন।
ডেটাসেট স্কিমা
প্রতিটি দেশের জন্য জায়গার ডেটাসেট স্কিমা দুটি অংশ নিয়ে গঠিত:
- কোর স্কিমা যা সব দেশের ডেটাসেটের জন্য সাধারণ।
- একটি দেশ-ভিত্তিক স্কিমা যা সেই দেশের জন্য নির্দিষ্ট স্কিমা উপাদানগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে।
যেমন, আপনি যদি স্পেন (ES)-এর ডেটাসেট নিয়ে কাজ করেন, তাহলে কোর স্কিমা এবং ES-নির্দিষ্ট স্কিমা, উভয়কেই রেফারেন্স হিসেবে ব্যবহার করুন।
ব্র্যান্ড ডেটাসেটের স্কিমা তিনটি ফিল্ড নির্ধারণ করে:
id: ব্র্যান্ড আইডি।name: ব্র্যান্ডের নাম, যেমন "Hertz" বা "Chase"।category: ব্র্যান্ডের হাই-লেভেল বিভাগ, যেমন "গ্যাস স্টেশন", "খাবার ও পানীয়" অথবা "লজিং"।
জায়গা সম্পর্কে ইনসাইট ডেটা কোয়েরি করুন
Places Insights ডেটাসেট কোয়েরি করার দুটি উপায় অফার করে:
- SQL ব্যবহার করে সরাসরি ডেটাসেট কোয়েরি করা: ডেটাসেট টেবিলের বিপরীতে স্ট্যান্ডার্ড BigQuery SQL
কোয়েরি এক্সিকিউট করুন। এটি জটিল ফিল্টারিং, আপনার নিজস্ব ডেটার সাথে যোগ করা, কাস্টম বিশ্লেষণ এবং
COUNT-এর বাইরে অতিরিক্ত অ্যাগ্রিগেশন ফাংশনের জন্য সবচেয়ে বেশি নমনীয়তা প্রদান করে, যেমনAVG,SUMএবংGROUP BY। ডকুমেন্টেশন দেখুন। - Places Count ফাংশন ব্যবহার করে ডেটাসেট কোয়েরি করা: Places Count ফাংশন হল আগে থেকে নির্ধারিত, অপ্টিমাইজ করা SQL কোয়েরি যা সরাসরি BigQuery-তে রান করে এবং সাধারণ ডেটা রিট্রিভাল টাস্ক সহজ করে। এগুলি আরও গ্রানুলার ইনসাইট প্রদান করে যেমন, আলাদা আলাদা জায়গার বিবরণ দেখার জন্য প্লেস আইডি ফিরিয়ে দেওয়া। ডকুমেন্টেশন দেখুন।
সরাসরি কোয়েরি
সরাসরি ডেটা কোয়েরি করলে অ্যাগ্রিগেশন থ্রেশহোল্ড প্রয়োগ করা হয়। কোয়েরি কমপক্ষে ৫টি জায়গা এগ্রিগেট করলে তবেই ফলাফল ফেরত পাঠানো হয়। যেমন, আপনার সার্চের মাপকাঠির ফলাফল যদি ০, ১, ২, ৩ বা ৪ হয়, তাহলে ফলাফলটি উত্তরে দেখানো হয় না। যেমন, কোনও নির্দিষ্ট এলাকায় মোট কতগুলি রেস্তোরাঁ আছে তা জানতে চেয়ে কোয়েরি করা হলে, মোট সংখ্যা ৫ বা তার বেশি হলে তবেই উত্তর দেওয়া হবে, অন্যথায় কোনও উত্তর দেওয়া হবে না।
Places Count ফাংশন কোয়েরি
Places Count ফাংশন, Place ID-এর একটি তালিকা দেখাতে পারে, যা Places API এবং Places UI Kit-এর মতো অন্যান্য GMP প্রোডাক্ট ব্যবহার করে নির্দিষ্ট জায়গার তথ্য খুঁজতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
Places Count ফাংশন অ্যাগ্রিগেশন থ্রেশহোল্ড প্রয়োগ করে না, তবে এর পরিবর্তে ৪০.০ মিটার বাই ৪০.০ মিটার (১৬০০ মি২) ন্যূনতম সার্চ এরিয়া প্রয়োগ করে। এর অর্থ হল, আপনার সার্চ কোয়েরি ন্যূনতম সার্চ এলাকার থেকে বড় হলে, আপনি সবসময় ফলাফল পাবেন, এমনকি আপনার কোয়েরির সাথে কোনও জায়গা না মিললেও।
কখন সরাসরি ডেটা কোয়েরি করতে হবে এবং কখন ফাংশন ব্যবহার করতে হবে
আপনার যদি কম ফলাফল গণনার প্রয়োজন না হয়, আপনি যদি গণনার বাইরে ইনসাইট পেতে চান, যেমন AVG, SUM, বা COUNTIF, অথবা ডেটাসেট যোগ করার মতো আরও জটিল কোয়েরি করতে চান, তাহলে সরাসরি ডেটা কোয়েরি করুন।
ফলাফল কম বা শূন্য কিনা তা জানতে হলে অথবা জায়গার নাম বা ঠিকানার মতো কোনও নির্দিষ্ট জায়গার তথ্য উদ্ধার করতে হলে, ফাংশন ব্যবহার করে কোয়েরি করুন।
এই সারণীতে ডাইরেক্ট কোয়েরি ও Places Count ফাংশনের মধ্যে পার্থক্যের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হয়েছে।
| Places Count ফাংশন | সরাসরি ডেটাসেট কোয়েরি | |
|---|---|---|
| সুবিধা |
|
|
| ইন্টারফেস | চারটি আগে থেকে নির্ধারিত SQL ফাংশন যা COUNT ইনসাইট তৈরি করে: সিঙ্গেল কাউন্ট, ধরন অনুযায়ী কাউন্ট, ভৌগোলিক অবস্থান অনুযায়ী কাউন্ট, H3 সেল অনুযায়ী কাউন্ট। JSON_OBJECT ফাংশনে আর্গুমেন্ট পাস করে। |
COUNT, COUNT_IF, SUM ও AVG.-এর মতো অ্যাগ্রিগেশন ফাংশন রান করার জন্য আপনার নিজস্ব SQL লিখুন। JOIN, GROUP BY, WHERE ও অন্যান্য ফাংশন ব্যবহার করে অতিরিক্ত ইনসাইট জেনারেট করা যেতে পারে। |
| বিধিনিষেধ | ৪০.০ মিটার বাই ৪০.০ মিটার (১৬০০ মি২) ন্যূনতম সার্চ এরিয়া প্রয়োগ করে। ন্যূনতম সার্চ এরিয়া পূরণ করা হলে, অ্যাগ্রিগেশন গণনা ৫-এর কম হলেও, ফাংশন ফলাফল দেখায়। | ৫-এর কম সংখ্যা সহ ফলাফলগুলি ফলাফল থেকে বাদ দেওয়া হয় (অর্থাৎ, সারি বাদ দেওয়া হয়)। |
| কাজ করে এমন অ্যাট্রিবিউট ফিল্টার | Places Count ফাংশন ফিল্টার প্যারামিটার সরাসরি কোয়েরি অ্যাট্রিবিউট ফিল্টারের মতোই কাজ করে, তবে এগুলি ছাড়া:
|
সম্পূর্ণ স্কিমা কাজ করে। |