Напишите запрос, используя данные о брендах

Places Insights предоставляет информацию о брендах для многих категорий мест. Например:

  • В категории «Банкоматы, банки и кредитные союзы» данные по брендам содержат информацию по каждому из банков: PNC, UBS и Chase.
  • В категории "Прокат автомобилей" данные содержат информацию по каждому из брендов Budget, Hertz и Thrifty.

Типичный сценарий использования запроса к набору данных о брендах — это анализ присутствия бренда или объединение его с набором данных о местах для ответа на такие вопросы, как:

  • Каково общее количество магазинов по каждой торговой марке в данном районе?
  • Каково количество брендов трех моих главных конкурентов в этом регионе?
  • Каково количество брендов определенной категории, например, «Фитнес-центры» или «Автозаправочные станции», в этом районе?

О наборе данных по брендам

Набор данных о брендах поддерживается в США, Великобритании, Австралии и Канаде. Например, набор данных о брендах для США называется places_insights___us.brands .

Схема набора данных брендов

Схема набора данных о брендах определяет три поля:

  • id : Идентификатор бренда.
  • name : торговая марка, например, «Hertz» или «Chase».
  • category : Тип бренда, например, «Автозаправочная станция», «Продукты питания и напитки» или «Проживание». Список возможных значений см. в разделе «Значения категории ».

Запрос данных о брендах

Рекомендуемый метод анализа данных о брендах — использование функций подсчета мест . Функции подсчета мест изначально поддерживают фильтрацию по идентификаторам брендов с помощью параметра brand_ids , возвращая точные значения (включая ноль) и примеры идентификаторов мест без необходимости сложных операций SQL JOIN .

Шаг 1: Найдите идентификатор бренда.

Схема набора данных «Места» определяет поле brand_ids . Если место в наборе данных «Места» связано с брендом, то поле brand_ids содержит соответствующий идентификатор бренда.

Для фильтрации по бренду сначала выполните запрос к таблице brands , чтобы найти соответствующий идентификатор интересующего вас бренда:

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

Шаг 2: Используйте brand_ids в функции подсчета мест.

Получив идентификатор бренда, передайте его в параметр фильтра brand_ids .

В этом примере вы запрашиваете плотность ресторанов McDonald's в радиусе 2000 метров от Эмпайр-стейт-билдинг в Нью-Йорке, используя 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
  )
);

Также вы можете использовать PLACES_COUNT_V2 для пакетного подсчета местоположений брендов в пользовательских областях поиска:

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"]
  )
);

Значения категорий

Поле category для бренда может содержать следующие значения:

Значение типа категории
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