ব্র্যান্ডের ডেটা ব্যবহার করে একটি প্রশ্ন লিখুন

দ্রষ্টব্য: ব্র্যান্ড ডেটাসেটটি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র, কানাডা, যুক্তরাজ্য এবং অস্ট্রেলিয়ার জন্য উপলব্ধ।

প্লেসেস ইনসাইটস বিভিন্ন শ্রেণীর স্থানের ব্র্যান্ড সম্পর্কিত তথ্য প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ:

• 'এটিএম, ব্যাংক এবং ক্রেডিট ইউনিয়ন' ক্যাটাগরির জন্য, ব্র্যান্ড ডেটাতে পিএনসি, ইউবিএস এবং চেজ ব্যাংক—এই প্রতিটি ব্র্যান্ডের জন্য একটি করে এন্ট্রি রয়েছে।
• 'অটোমোটিভ রেন্টালস' ক্যাটাগরির ডেটাতে বাজেট, হার্টজ এবং থ্রিফটি—এই প্রতিটি ব্র্যান্ডের জন্য একটি করে এন্ট্রি রয়েছে।

ব্র্যান্ডস ডেটাসেট কোয়েরি করার একটি সাধারণ ব্যবহার হলো ব্র্যান্ডের উপস্থিতি বিশ্লেষণ করা অথবা নিম্নলিখিত প্রশ্নগুলোর উত্তর খোঁজার জন্য এটিকে প্লেসেস ডেটাসেটের সাথে যুক্ত করা:

• একটি এলাকায় ব্র্যান্ড অনুযায়ী মোট দোকানের সংখ্যা কত?
• এই এলাকায় আমার শীর্ষ তিনটি প্রতিযোগী ব্র্যান্ডের সংখ্যা কত?
• এই এলাকায় 'ফিটনেস' বা 'গ্যাস স্টেশন'-এর মতো নির্দিষ্ট কোনো ক্যাটাগরির ব্র্যান্ডের সংখ্যা কত?

ব্র্যান্ড ডেটাসেট সম্পর্কে

ব্র্যান্ডস ডেটাসেটটি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র, যুক্তরাজ্য, অস্ট্রেলিয়া এবং কানাডায় সমর্থিত। উদাহরণস্বরূপ, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ব্র্যান্ডস ডেটাসেটটির নাম হলো places_insights___us.brands ।

ব্র্যান্ড ডেটাসেট স্কিমা

brands ডেটাসেটের স্কিমাটি তিনটি ফিল্ড সংজ্ঞায়িত করে:

• id : ব্র্যান্ড আইডি।
• name : ব্র্যান্ডের নাম, যেমন 'হার্টজ' বা 'চেজ'।
• category : ব্র্যান্ডের ধরন, যেমন "গ্যাস স্টেশন", "খাবার ও পানীয়", বা "আবাসন"। সম্ভাব্য মানগুলির তালিকার জন্য, ক্যাটাগরি মানসমূহ দেখুন।

ব্র্যান্ডের ডেটা অনুসন্ধান করুন

ব্র্যান্ড ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য প্রস্তাবিত পদ্ধতি হলো প্লেসেস কাউন্ট ফাংশন ব্যবহার করা। প্লেসেস কাউন্ট ফাংশনগুলো brand_ids প্যারামিটার ব্যবহার করে ব্র্যান্ড আইডি দ্বারা ফিল্টারিংকে স্বাভাবিকভাবেই সমর্থন করে এবং জটিল SQL JOIN অপারেশনের প্রয়োজন ছাড়াই সঠিক সংখ্যা (শূন্য সহ) ও নমুনা প্লেস আইডি ফেরত দেয়।

ধাপ ১: ব্র্যান্ড আইডি খুঁজুন

places ডেটাসেট স্কিমা brand_ids ফিল্ডটি নির্ধারণ করে। যদি places ডেটাসেটের কোনো স্থান কোনো ব্র্যান্ডের সাথে যুক্ত থাকে, তাহলে তার brand_ids ফিল্ডে সংশ্লিষ্ট ব্র্যান্ড আইডিটি থাকে।

কোনো ব্র্যান্ড অনুযায়ী ফিল্টার করতে, প্রথমে brands টেবিল থেকে আপনার পছন্দের ব্র্যান্ডের সংশ্লিষ্ট ব্র্যান্ড আইডিটি খুঁজে বের করুন:

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

ধাপ ২: Places Count ফাংশনে brand_ids ব্যবহার করুন

ব্র্যান্ড আইডি পাওয়ার পর, সেটি brand_ids ফিল্টার প্যারামিটারে দিন।

এই উদাহরণে, আপনি PLACES_COUNT_PER_H3 ব্যবহার করে নিউ ইয়র্ক সিটির এম্পায়ার স্টেট বিল্ডিংয়ের ২,০০০ মিটারের মধ্যে ম্যাকডোনাল্ডস রেস্তোরাঁর ঘনত্ব জানতে কোয়েরি করছেন:

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
  )
);

আপনি কাস্টম সার্চ এলাকা জুড়ে ব্র্যান্ডের অবস্থানগুলো একসাথে গণনা করতে PLACES_COUNT_V2 ও ব্যবহার করতে পারেন:

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"]
  )
);

বিভাগের মান

একটি ব্র্যান্ডের category ফিল্ডে নিম্নলিখিত মানগুলি থাকতে পারে:

ক্যাটাগরি টাইপ মান
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