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

Un cas d'utilisation typique de l'interrogation de l'ensemble de données sur les marques consiste à analyser la présence d'une marque ou à la 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 mes trois principales marques concurrentes dans la région ?
  • Quel est le nombre de marques d'une catégorie spécifique, telle que "Fitness" ou "Station-service", 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 sur les marques

Le schéma de l'ensemble de données "brands" 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", "Alimentation 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 décompte des lieux sont compatibles de manière native avec le filtrage par ID de marque à l'aide du paramètre brand_ids. Elles renvoient des décomptes exacts (y compris zéro) et des exemples d'ID de lieu sans nécessiter d'opérations SQL JOIN complexes.

Étape 1 : Recherchez l'ID de la marque

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

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

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

Étape 2 : Utilisez brand_ids dans une fonction Places Count

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

Dans cet exemple, vous interrogez la densité des restaurants McDonald's dans un rayon de 2 000 mètres autour 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 établissements d'une marque 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