Tworzenie zapytania z użyciem danych o markach

Statystyki miejsc zawierają informacje o markach w wielu kategoriach miejsc. Przykład:

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

Typowym zastosowaniem zapytań do zbioru danych o markach jest analiza obecności marki lub łączenie go ze zbiorem danych o miejscach w celu uzyskania odpowiedzi na pytania takie jak:

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

Informacje o zbiorze danych marek

Zbiór danych o markach jest obsługiwany w Australii, Kanadzie, Stanach Zjednoczonych i Wielkiej Brytanii. Na przykład zbiór danych o markach w Stanach Zjednoczonych ma 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 benzynowa”, „Jedzenie i napoje” lub „Obiekty noclegowe”. Listę możliwych wartości znajdziesz w sekcji Wartości kategorii.

Wykonywanie zapytań dotyczących danych marek

Zalecana metoda analizowania danych o markach to używanie funkcji liczby 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 o miejscach określa 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 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 atrybutu brand_ids w funkcji Places Count

Po uzyskaniu identyfikatora marki przekaż go do parametru filtra brand_ids.

W tym przykładzie wysyłasz zapytanie o gęstość restauracji McDonald's w promieniu 2000 metrów od Empire State Building w Nowym Jorku za pomocą funkcji 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 symbolu PLACES_COUNT_V2, aby zbiorczo zliczyć 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 w przypadku 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