Marka verilerini kullanarak sorgu yazma

Places Insights, birçok yer kategorisi için marka bilgileri sağlar. Örneğin:

  • "ATM'ler, Bankalar ve Kredi Kooperatifleri" kategorisinde, marka verileri PNC, UBS ve Chase bankalarının her biri için bir giriş içerir.
  • "Otomobil Kiralama" kategorisinde, Budget, Hertz ve Thrifty markalarının her biri için bir giriş bulunur.

Markalar veri kümesini sorgulamanın tipik bir kullanım alanı, marka varlığını analiz etmek veya aşağıdaki gibi soruları yanıtlamak için yerler veri kümesiyle birleştirmektir:

  • Bir bölgedeki tüm mağazaların markaya göre sayısı nedir?
  • Bölgedeki en iyi üç rakip markamın sayısı nedir?
  • Bölgede "Fitness" veya "Benzin İstasyonu" gibi belirli bir kategorideki markaların sayısı nedir?

Markalar veri kümesi hakkında

Markalar veri kümesi ABD, Birleşik Krallık, Avustralya ve Kanada'da desteklenir. Örneğin, ABD için markalar veri kümesinin adı places_insights___us.brands şeklindedir.

Markalar veri kümesi şeması

Markalar veri kümesinin şeması üç alan tanımlar:

  • id: Marka kimliği.
  • name: "Hertz" veya "Chase" gibi marka adı.
  • category: "Benzin İstasyonu", "Yiyecek ve İçecek" veya "Konaklama" gibi marka türü. Olası değerlerin listesi için Kategori değerleri bölümüne bakın.

Marka verilerini sorgulama

Marka verilerini analiz etmek için önerilen yöntem, yer sayısı işlevlerini kullanmaktır. Places Count işlevleri, brand_ids parametresini kullanarak marka kimliklerine göre filtrelemeyi yerel olarak destekler. Karmaşık SQL JOIN işlemlerine gerek kalmadan tam sayıları (sıfır dahil) ve örnek yer kimliklerini döndürür.

1. adım: Marka kimliğini bulun

Yerler veri kümesi şeması, brand_ids alanını tanımlar. Yerler veri kümesindeki bir yer bir markayla ilişkiliyse brand_ids alanı, ilgili marka kimliğini içerir.

Bir markaya göre filtrelemek için önce brands tablosunu sorgulayarak ilgili markanın marka kimliğini bulun:

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

2. adım: Places Count işlevinde brand_ids özelliğini kullanın

Marka kimliğini aldıktan sonra brand_ids filtre parametresine iletin.

Bu örnekte, PLACES_COUNT_PER_H3 kullanarak New York'taki Empire State Binası'na 2.000 metre mesafedeki McDonald's restoranlarının yoğunluğunu sorgulayabilirsiniz:

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
  )
);

Özel arama alanlarındaki marka konumlarını toplu olarak saymak için PLACES_COUNT_V2 özelliğini de kullanabilirsiniz:

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"]
  )
);

Kategori değerleri

Bir markanın category alanı aşağıdaki değerleri içerebilir:

Kategori türü değeri
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