Écrire une requête à l'aide des données sur les marques

Places Insights fournit des informations sur les marques pour de nombreuses catégories de lieux. Exemple :

  • Pour la catégorie "Distributeurs automatiques de billets, banques et organismes de crédit", les données sur les marques contiennent une entrée pour chacune des marques PNC, UBS et Chase.
  • Pour la catégorie "Location de véhicules", les données contiennent une entrée pour chacune des marques Budget, Hertz et Thrifty.

Un cas d'utilisation typique pour interroger l'ensemble de données sur les marques consiste à analyser la présence des marques ou à le joindre à l'ensemble de données sur les lieux pour répondre à des questions telles que :

  • Quel est le nombre total de magasins par marque dans une zone ?
  • Quel est le nombre de magasins de mes trois principales marques concurrentes dans la zone ?
  • Combien de marques d'une catégorie spécifique, comme "Fitness" ou "Station-service", sont présentes dans la zone ?

À propos de l'ensemble de données sur les marques

L'ensemble de données sur les marques est disponible en Australie, au Canada, aux États-Unis et au Royaume-Uni. Par exemple, l'ensemble de données sur les marques pour les États-Unis est nommé places_insights___us.brands.

Schéma de l'ensemble de données "Marques"

Le schéma de l'ensemble de données sur les marques définit trois champs :

  • id : ID de la marque.
  • name : nom de la marque, par exemple "Hertz" ou "Chase".
  • category : type de marque, tel que "Station-service", "Aliments et boissons" ou "Hébergement". Pour obtenir la liste des valeurs possibles, consultez Valeurs de catégorie.

Interroger les données sur les marques

La méthode recommandée pour analyser les données sur les marques consiste à utiliser les fonctions de décompte des lieux. Les fonctions de nombre de lieux sont compatibles en mode natif avec le filtrage par ID de marque à l'aide du paramètre brand_ids. Elles renvoient des nombres exacts (y compris zéro) et des exemples d'ID de lieux sans nécessiter d'opérations JOIN SQL complexes.

Étape 1 : Recherchez l'ID de la marque

Le schéma de l'ensemble de données Places définit le champ brand_ids. Si un lieu de l'ensemble de données sur les lieux est associé à une marque, son champ brand_ids contient l'ID de marque correspondant.

Pour filtrer les résultats par marque, interrogez d'abord la table brands afin de trouver l'ID de marque correspondant à la marque qui vous intéresse :

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

Étape 2 : Utiliser des brand_ids dans une fonction Places Count

Une fois l'ID de marque obtenu, transmettez-le au paramètre de filtre brand_ids.

Dans cet exemple, vous interrogez la densité des restaurants McDonald's situés à moins de 2 000 mètres de l'Empire State Building à New York à l'aide de 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
  )
);

Vous pouvez également utiliser PLACES_COUNT_V2 pour compter par lot les emplacements de marques dans des zones de recherche personnalisées :

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"]
  )
);

Valeurs de catégorie

Le champ category d'une marque peut contenir les valeurs suivantes :

Valeur du type de catégorie
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