כתיבת שאילתה באמצעות נתוני מותגים

הערה: קבוצת הנתונים של המותגים זמינה בארצות הברית, בקנדה, בבריטניה ובאוסטרליה.

‫Places Insights מספק מידע על מותגים בקטגוריות רבות של מקומות. לדוגמה:

• בקטגוריה "כספומטים, בנקים ואיגודי אשראי", נתוני המותגים מכילים רשומה לכל אחד מהמותגים PNC,‏ UBS ו-Chase.
• בקטגוריה "השכרת רכב", הנתונים מכילים רשומה לכל אחד מהמותגים Budget,‏ Hertz ו-Thrifty.

תרחיש שימוש נפוץ לשליחת שאילתות למערך הנתונים של המותגים הוא ניתוח הנוכחות של המותג או שילוב שלו עם מערך הנתונים של המקומות כדי לענות על שאלות כמו:

• כמה חנויות יש לכל מותג באזור מסוים?
• כמה מותגים של שלושת המתחרים המובילים שלי יש באזור?
• כמה מותגים מקטגוריה ספציפית, כמו "כושר" או "תחנת דלק", יש באזור?

מידע על מערך הנתונים של המותגים

קבוצת הנתונים של המותגים נתמכת בארה"ב, בבריטניה, באוסטרליה ובקנדה. לדוגמה, קבוצת הנתונים של המותגים בארה"ב נקראת places_insights___us.brands.

סכימה של קבוצת נתונים של מותגים

הסכימה של קבוצת הנתונים של המותגים מגדירה שלושה שדות:

• ‫id: מזהה המותג.
• name: שם המותג, למשל "Hertz" או "Chase".
• ‫category: סוג המותג, למשל "תחנת דלק", "אוכל ושתייה" או "לינה". בקטע ערכי קטגוריות תוכלו לעיין ברשימה של הערכים האפשריים.

שאילתות על נתוני מותגים

השיטה המומלצת לניתוח נתוני מותגים היא באמצעות פונקציות של ספירת מקומות. הפונקציות של Places Count תומכות באופן מובנה בסינון לפי מזהי מותגים באמצעות הפרמטר brand_ids, ומחזירות ספירות מדויקות (כולל אפס) ומזהי מקומות לדוגמה בלי צורך בפעולות JOIN מורכבות ב-SQL.

שלב 1: מוצאים את מזהה המותג

הסכימה של מערך הנתונים של המקומות מגדירה את השדה brand_ids. אם מקום בקבוצת הנתונים של המקומות משויך למותג, השדה brand_ids שלו מכיל את מזהה המותג התואם.

כדי לסנן לפי מותג, קודם שולחים שאילתה לטבלה brands כדי למצוא את מזהה המותג המתאים למותג הרצוי:

SELECT id, name
FROM PROJECT_NAME.places_insights___us.brands
WHERE name = "McDonald's"

שלב 2: משתמשים ב-brand_ids בפונקציה של ספירת מקומות

אחרי שמקבלים את מזהה המותג, מעבירים אותו לפרמטר המסנן brand_ids.

בדוגמה הזו, אתם שולחים שאילתה לגבי הצפיפות של מסעדות מקדונלד'ס בטווח של 2,000 מטרים מבניין האמפייר סטייט בניו יורק באמצעות PLACES_COUNT_PER_H3:

SELECT *
FROM PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_PER_H3(
  JSON_OBJECT(
      'geography', ST_BUFFER(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), 2000),
      'business_status', ['OPERATIONAL'],
      'brand_ids', ["13992718219781496405"], -- McDonald's brand ID
      'h3_resolution', 8
  )
);

אפשר גם להשתמש ב-PLACES_COUNT_V2 כדי לספור במרוכז מיקומים של מותגים באזורי חיפוש בהתאמה אישית:

SELECT *
FROM PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_V2(
  TABLE PROJECT_NAME.YOUR_DATASET.my_search_areas,
  JSON_OBJECT(
      'geography_radius', 2000,
      'business_status', ['OPERATIONAL'],
      'brand_ids', ["13992718219781496405"]
  )
);

ערכי קטגוריות

השדה category של מותג יכול להכיל את הערכים הבאים:

הערך של סוג הקטגוריה
ATMs, Banks and Credit Unions
Automotive and Parts Dealers
Automotive Rentals
Automotive Services
Dental
Electric Vehicle Charging Stations
Electronics Retailers
Fitness
Food and Drink
Gas Station
Grocery and Liquor
Health and Personal Care Retailers
Hospital
Lodging
Merchandise Retail
Movie Theater
Parking
Telecommunications