Tworzenie zapytania z użyciem danych o markach

Statystyki miejsc zawierają informacje o markach w przypadku wielu kategorii miejsc. Przykład:

  • W przypadku kategorii „Bankomaty, banki i spółdzielcze kasy oszczędnościowo-kredytowe” dane o markach zawierają wpis dotyczący każdej z marek banków PNC, UBS i Chase.
  • W przypadku kategorii „Wypożyczalnie samochodów” dane zawierają wpis dla każdej z marek Budget, Hertz i Thrifty.

Typowym przypadkiem użycia zbioru danych o markach jest analiza obecności marki lub połączenie go ze zbiorem danych o miejscach, aby odpowiedzieć na pytania takie jak:

  • Jaka jest liczba wszystkich sklepów według marki na danym obszarze?
  • Ile jest w okolicy sklepów 3 największych konkurencyjnych marek?
  • Ile marek z określonej kategorii, np. „Fitness” lub „Stacja paliw”, znajduje się na 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 dotyczących marek

Schemat zbioru danych o markach definiuje 3 pola:

  • id: identyfikator marki.
  • name: nazwa marki, np. „Hertz” lub „Chase”.
  • category: typ marki, np. „Stacja benzynowa”, „Jedzenie i napoje” lub „Zakwaterowanie”. Listę możliwych wartości znajdziesz w sekcji Wartości kategorii.

Wykonywanie zapytań o dane marek

Zalecaną metodą analizowania danych o markach jest używanie funkcji zliczania miejsc. Funkcje Places Count 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 SQL JOIN.

Krok 1. Znajdź identyfikator marki

Schemat zbioru danych miejsc definiuje pole brand_ids. Jeśli miejsce w zbiorze danych o miejscach jest powiązane z marką, jego pole brand_ids zawiera odpowiedni identyfikator marki.

Aby filtrować według marki, najpierw wyślij zapytanie do tabeli brands, aby znaleźć odpowiedni identyfikator marki:

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

Krok 2. Użyj identyfikatorów brand_id w funkcji Places Count

Po uzyskaniu identyfikatora marki przekaż go do parametru filtra brand_ids.

W tym przykładzie sprawdzasz gęstość restauracji McDonald's w promieniu 2000 metrów od Empire State Building w Nowym Jorku za pomocą 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
  )
);

Możesz też użyć PLACES_COUNT_V2, aby zbiorczo zliczać lokalizacje marki 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 dla 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