Statystyki miejsc udostępniają informacje o markach w wielu kategoriach miejsc. Przykład:
- W przypadku kategorii „Bankomaty, banki i kasy oszczędnościowo-kredytowe” zbiór danych o markach zawiera wpis dla każdej z marek PNC, UBS i Chase.
- W przypadku kategorii „Wynajem samochodów” zbiór danych zawiera wpis dla każdej z marek Budget, Hertz i Thrifty.
Typowym przypadkiem użycia zapytań do zbioru danych o markach jest analiza obecności marki lub połączenie go ze zbiorem danych o miejscach, aby uzyskać odpowiedzi na pytania takie jak:
- Jaka jest liczba wszystkich sklepów danej marki w danym obszarze?
- Ile jest sklepów 3 marek moich największych konkurentów w danym obszarze?
- Ile jest marek z określonej kategorii, np. „Fitness” lub „Stacja paliw”, w danym obszarze?
Informacje o zbiorze danych o markach
Zbiór danych o markach jest obsługiwany w Australii, Kanadzie, Stanach Zjednoczonych i Wielkiej Brytanii.
Na przykład zbiór danych o markach w Stanach Zjednoczonych nosi nazwę places_insights___us.brands.
Schemat zbioru danych o markach
Schemat zbioru danych o markach definiuje 3 pola:
id: identyfikator marki.name: nazwa marki, np. „Hertz” lub „Chase”.category: typ marki, np. „Stacja paliw”, „Jedzenie i napoje” lub „Obiekty noclegowe”. Listę możliwych wartości znajdziesz w sekcji Wartości kategorii.
Wykonywanie zapytań o dane o markach
Do analizowania danych o markach zalecamy używanie funkcji zliczania miejsc.
Funkcje zliczania miejsc natywnie obsługują filtrowanie według identyfikatorów marek za pomocą parametru brand_ids, zwracając dokładne liczby (w tym zero) i przykładowe identyfikatory miejsc bez konieczności wykonywania złożonych operacji JOIN w SQL.
Krok 1. Znajdź identyfikator marki
Schemat zbioru danych o miejscach
definiuje pole brand_ids. Jeśli miejsce w zbiorze danych o miejscach jest powiązane z marką, pole brand_ids zawiera odpowiedni identyfikator marki.
Aby filtrować według marki, najpierw wykonaj zapytanie do tabeli brands, aby znaleźć odpowiedni identyfikator marki, która Cię interesuje:
SELECT id, name FROM PROJECT_NAME.places_insights___us.brands WHERE name = "McDonald's"
Krok 2. Użyj parametru brand_ids w funkcji zliczania miejsc
Po uzyskaniu identyfikatora marki przekaż go do parametru filtra brand_ids.
W tym przykładzie za pomocą funkcji PLACES_COUNT_PER_H3 wykonujesz zapytanie o gęstość restauracji McDonald’s w promieniu 2000 metrów od Empire State Building w Nowym Jorku:
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 ) );
Możesz też użyć funkcji PLACES_COUNT_V2, aby zbiorczo zliczać lokalizacje marek w niestandardowych obszarach wyszukiwania:
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"] ) );
Wartości kategorii
Pole category marki może zawierać te wartości:
| Wartość typu kategorii |
|---|
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 |