এই পৃষ্ঠাটি Cloud Translation API অনুবাদ করেছে।

স্থান অন্তর্দৃষ্টি ওভারভিউ

প্লেস ইনসাইটস আপনাকে গুগল ম্যাপের সমৃদ্ধ প্লেস ডেটার উপর উন্নত পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ পরিচালনা করতে দেয়। এটি লক্ষ লক্ষ প্লেস-অফ-ইন্টারেস্ট (POI) ডেটা পয়েন্টের জন্য সমষ্টিগত গণনা এবং ঘনত্বের তথ্য প্রদান করে, যা শক্তিশালী ভূ-স্থানিক বুদ্ধিমত্তা প্রদান করে।

মূল ক্ষমতা:

ভূ-স্থানিক বুদ্ধিমত্তা : নির্দিষ্ট ভৌগোলিক অঞ্চলে বিভিন্ন শ্রেণীর POI (যেমন, খুচরা, রেস্তোরাঁ, পরিষেবা) এর ঘনত্ব এবং বন্টনের একটি "পাখির চোখ" দেখুন।
নিরাপদ ডেটা অ্যাক্সেস : ডেটা সুরক্ষা ব্যবস্থা সহ BigQuery ডেটা এক্সচেঞ্জ তালিকা ব্যবহার করে ডেটা স্থাপন করা হয়, যা ডেটা ভাগাভাগি এবং বিশ্লেষণের জন্য একটি নিরাপদ এবং সুরক্ষিত পরিবেশ তৈরি করে।
অ্যাকশনেবল ডিটেইল : যদিও প্লেস ইনসাইটস সামগ্রিক ট্রেন্ডের উপর ফোকাস করে, আপনি আউটপুট করা প্লেস আইডি ব্যবহার করে অন্যান্য গুগল ম্যাপ প্ল্যাটফর্ম এপিআই ব্যবহার করে স্ট্যাটিস্টিকাল ইনসাইট থেকে বিশদ অ্যাকশনে যেতে পারেন।

স্থান সম্পর্কিত তথ্য

গুগল ম্যাপস বিশ্বব্যাপী লক্ষ লক্ষ প্রতিষ্ঠানের স্থানের তথ্য সংগ্রহ করে। প্লেস ইনসাইটস এই বিস্তৃত স্থানের তথ্য BigQuery-তে উপলব্ধ করে যাতে আপনি স্থানের ধরণ , রেটিং, দোকানের সময়, হুইলচেয়ার অ্যাক্সেসিবিলিটি এবং আরও অনেক কিছুর মতো বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে গুগল ম্যাপের স্থানের তথ্য সম্পর্কে সমন্বিত অন্তর্দৃষ্টি পেতে পারেন।

Places Insights ব্যবহার করার জন্য আপনাকে BigQuery-তে SQL কোয়েরি লিখতে হবে যা Places ডেটা সম্পর্কে পরিসংখ্যানগত অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। এই অন্তর্দৃষ্টিগুলি আপনাকে নিম্নলিখিত প্রশ্নের উত্তর দিতে দেয়:

সম্ভাব্য নতুন দোকানের কাছাকাছি কতগুলি একই রকম ব্যবসা প্রতিষ্ঠান কাজ করছে?
আমার সবচেয়ে সফল দোকানগুলির কাছাকাছি কোন ধরণের ব্যবসা সবচেয়ে বেশি দেখা যায়?
কোন কোন ক্ষেত্রে পরিপূরক ব্যবসার ঘনত্ব বেশি যা আমার লক্ষ্য গ্রাহকদের আকর্ষণ করতে পারে?
মাদ্রিদে কয়টি ৫ তারকা সুশি রেস্তোরাঁ রাত ৮টায় খোলা থাকে, হুইলচেয়ারে পার্কিং সুবিধা আছে এবং টেকআউটের সুবিধা আছে?
ক্যালিফোর্নিয়ার কোন জিপ কোডগুলিতে ইভি চার্জিং স্টেশনের ঘনত্ব সবচেয়ে বেশি?

Places Insights একাধিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে সমর্থন করে, যেমন:

স্থান নির্বাচন : একটি নতুন ব্যবসা বা একটি ভৌত সম্পদ স্থাপনের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত স্থানগুলি মূল্যায়ন করুন এবং নির্বাচন করুন। আশেপাশের POI-এর ঘনত্ব এবং মিশ্রণ বিশ্লেষণ করে, আপনি নিশ্চিত করতে পারেন যে একটি সম্ভাব্য স্থান তার প্রতিযোগিতামূলক এবং পরিপূরক ব্যবসায়িক পরিবেশের মধ্যে সর্বোত্তমভাবে অবস্থিত। এই তথ্য-চালিত পদ্ধতি নতুন স্থানে বিনিয়োগের সাথে সম্পর্কিত ঝুঁকি কমাতে পারে।
অবস্থানের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন : কোন ভূ-স্থানিক পরিবর্তনশীল, যেমন সুপারমার্কেট বা ইভেন্ট ভেন্যুগুলির মতো নির্দিষ্ট ধরণের POI-এর নৈকট্য, আপনার বিদ্যমান অবস্থানগুলিতে ইতিবাচক বা নেতিবাচক কর্মক্ষমতার সাথে সম্পর্কিত তা নির্ধারণ করুন। এই ডেটা আপনাকে এমন সম্ভাব্য সাইটগুলি সনাক্ত করতে দেয় যেগুলি আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে ভূ-স্থানিক বৈশিষ্ট্যের সেরা মিশ্রণ ভাগ করে নেয়। আপনি এই তথ্যটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল স্থাপন করতেও ব্যবহার করতে পারেন যা আশেপাশের POI প্রেক্ষাপটের উপর ভিত্তি করে যেকোনো নতুন অবস্থানের ভবিষ্যতের কর্মক্ষমতার পূর্বাভাস দেয়।
জিওটার্গেটেড মার্কেটিং : কোন এলাকায় কোন ধরণের মার্কেটিং ক্যাম্পেইন বা বিজ্ঞাপন সফল হবে তা নির্ধারণ করুন। প্লেসেস ইনসাইটস বাণিজ্যিক কার্যকলাপ বোঝার জন্য প্রয়োজনীয় প্রেক্ষাপট প্রদান করে, যা আপনাকে প্রাসঙ্গিক ব্যবসা বা কার্যকলাপের ঘনত্বের উপর ভিত্তি করে বার্তাপ্রেরণ তৈরি করতে দেয়।
বিক্রয় পূর্বাভাস : সম্ভাব্য স্থানে ভবিষ্যতের বিক্রয় পূর্বাভাস দিন। আশেপাশের ভূ-স্থানিক বৈশিষ্ট্যের প্রভাব মডেলিং আপনাকে বিনিয়োগের সিদ্ধান্তগুলি পরিচালনা করার জন্য শক্তিশালী ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করতে দেয়।
বাজার গবেষণা : আপনার ব্যবসা বা পরিষেবা পরবর্তী কোন ভৌগোলিক অঞ্চলে সম্প্রসারিত করতে হবে তা জানান। সর্বাধিক সুযোগ প্রদানকারী অপ্রতুল বা অত্যন্ত ঘনীভূত লক্ষ্য বাজারগুলি সনাক্ত করতে বিদ্যমান বাজার স্যাচুরেশন এবং POI ঘনত্ব বিশ্লেষণ করুন। এই বিশ্লেষণ কৌশলগত বৃদ্ধি এবং সম্প্রসারণ উদ্যোগগুলিকে সমর্থন করার প্রমাণ সরবরাহ করে।

আপনি সরাসরি Places Insights ডেটাসেটগুলি অনুসন্ধান করতে পারেন অথবা Place count ফাংশন ব্যবহার করতে পারেন।

স্কিমার রেফারেন্স দেখুন ।

ব্র্যান্ডের তথ্য সম্পর্কে

স্থানের তথ্যের পাশাপাশি, স্থানের অন্তর্দৃষ্টিতে এমন ব্র্যান্ড বা দোকানের তথ্য অন্তর্ভুক্ত থাকে যেগুলির একাধিক অবস্থান একই ব্র্যান্ড নামে পরিচালিত হয়।

আপনি ব্র্যান্ড ব্যবহার করে প্রশ্নের উত্তর দিতে পারেন যেমন:

একটি এলাকার ব্র্যান্ড অনুসারে সমস্ত দোকানের সংখ্যা কত?
এই অঞ্চলে আমার শীর্ষ তিনটি প্রতিযোগী ব্র্যান্ডের সংখ্যা কত?
এই এলাকার এই ব্র্যান্ডগুলি বাদে সমস্ত কফি শপের সংখ্যা কত?

BigQuery সম্পর্কে

BigQuery তালিকায় ডেটা উপলব্ধ করে, Places Insights আপনাকে এগুলি করতে সাহায্য করে:

আপনার ডেটা নিরাপদে স্থানের অন্তর্দৃষ্টি ডেটার সাথে একত্রিত করুন।
আপনার নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক চাহিদার জন্য সমষ্টিগত অন্তর্দৃষ্টি উন্মোচন করতে নমনীয় SQL কোয়েরি লিখুন।
আপনার ব্যক্তিগত ডেটা এবং কর্মপ্রবাহের ক্ষেত্রে আপনি যে BigQuery টুলগুলি ইতিমধ্যেই ব্যবহার করছেন, সেগুলিই ব্যবহার করুন।
BigQuery এর স্কেল এবং কর্মক্ষমতার শক্তিকে কাজে লাগান যাতে আপনি সহজেই বিশাল ডেটাসেট বিশ্লেষণ করতে পারেন।

ব্যবহারের উদাহরণ

এই উদাহরণটি BigQuery-তে Places Insights ডেটার সাথে আপনার ডেটা যোগ করে একত্রিতকরণের তথ্য সংগ্রহ করে। এই উদাহরণের জন্য, আপনি নিউ ইয়র্ক সিটিতে একাধিক অবস্থানের একজন হোটেল মালিক। আপনার হোটেলের কাছাকাছি পূর্বনির্ধারিত ব্যবসায়িক ধরণের ঘনত্ব আবিষ্কার করার জন্য আপনি এখন Places Insights ডেটার সাথে আপনার হোটেলের অবস্থানের ডেটা যোগ করতে চান।

পূর্বশর্ত

এই উদাহরণের জন্য, আপনি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের জন্য প্লেস ইনসাইটস ডেটাসেটে সাবস্ক্রাইব করেন ।

আপনার হোটেল ডেটাসেটের নাম mydata এবং এটি নিউ ইয়র্ক সিটিতে আপনার দুটি হোটেলের অবস্থান নির্ধারণ করে। নিম্নলিখিত SQL এই ডেটাসেটটি তৈরি করে:

CREATE OR REPLACE TABLE `mydata.hotels` ( name STRING, location GEOGRAPHY );
INSERT INTO `mydata.hotels` VALUES( 'Hotel 1', ST_GEOGPOINT(-73.9933, 40.75866) );
INSERT INTO `mydata.hotels` VALUES( 'Hotel 2', ST_GEOGPOINT(-73.977713, 40.752124) );

এলাকার রেস্তোরাঁর সংখ্যা জেনে নিন

আপনার হোটেলের কাছাকাছি কতগুলি রেস্তোরাঁ রয়েছে তার ঘনত্ব সম্পর্কে আপনার গ্রাহকদের ধারণা দেওয়ার জন্য, আপনি প্রতিটি হোটেলের ১০০০ মিটারের মধ্যে কতগুলি রেস্তোরাঁ রয়েছে তার সংখ্যা ফেরত দেওয়ার জন্য একটি SQL কোয়েরি লিখুন:

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD h.name, COUNT(*) AS count
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.places` AS r, `mydata.hotels` AS h
WHERE
ST_DWITHIN(h.location, r.point, 1000)
AND r.primary_type = 'restaurant'
AND business_status = "OPERATIONAL"
GROUP BY 1

এই চিত্রটি এই কোয়েরির একটি উদাহরণ আউটপুট দেখায়:

প্রতিটি হোটেল থেকে ১০০০ মিটারের মধ্যে রেস্তোরাঁ গণনার জন্য অনুসন্ধানের ফলাফল।

এলাকার রেস্তোরাঁগুলির গণনা এবং স্থান আইডি পেতে একটি স্থান গণনা ফাংশন ব্যবহার করুন।

আপনি স্থান গণনা ফাংশনও ব্যবহার করতে পারেন

কোনও স্থানের কাছাকাছি রেস্তোরাঁর সংখ্যা খুঁজে পেতে। স্থান গণনা ফাংশন আপনাকে স্থান আইডিগুলির একটি তালিকা পুনরুদ্ধার করতে দেয়, যা পৃথক স্থান সম্পর্কে বিশদ অনুসন্ধান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে:

DECLARE geo GEOGRAPHY;
SET geo = ST_GEOGPOINT(-73.9933, 40.75866); -- Location of hotel 1

SELECT * FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_PER_TYPE`(
  JSON_OBJECT(
      'types', ["restaurant", "cafe", "bar"],
      'geography', geo,
      'geography_radius', 1000 -- Radius in meters
      )
);

এই চিত্রটি এই কোয়েরির একটি উদাহরণ আউটপুট দেখায়:

প্রতিটি হোটেল থেকে ১০০০ মিটারের মধ্যে থাকা রেস্তোরাঁগুলির জন্য অনুসন্ধানের ফলাফল, স্থানের আইডি সহ।

এলাকার রেস্তোরাঁ এবং বারের সংখ্যা জানুন

প্রতিটি হোটেলের ১০০০ মিটারের মধ্যে বার এবং রেস্তোরাঁ অন্তর্ভুক্ত করার জন্য আপনার কোয়েরিটি পরিবর্তন করুন:

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD h.name, r.primary_type, COUNT(*) AS count
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.places` AS r, `mydata.hotels` AS h
WHERE
ST_DWITHIN(h.location, r.point, 1000)
AND r.primary_type IN UNNEST(['restaurant','bar'])
AND business_status = "OPERATIONAL"
GROUP BY 1, 2

এই চিত্রটি এই কোয়েরির একটি উদাহরণ আউটপুট দেখায়:

প্রতিটি হোটেল থেকে ১০০০ মিটারের মধ্যে রেস্তোরাঁ এবং বার গণনার জন্য অনুসন্ধানের ফলাফল।

এলাকার মাঝারি দামের রেস্তোরাঁ এবং বারের সংখ্যা জেনে নিন।

এরপর আপনি জানতে চান বার এবং রেস্তোরাঁগুলি কোন গ্রাহকদের পরিবেশন করে। যেহেতু আপনার হোটেলগুলি একটি মাঝারি মূল্যের লক্ষ্যবস্তু, আপনি কেবল কাছাকাছি এমন প্রতিষ্ঠানের অস্তিত্বের বিজ্ঞাপন দিতে চান যা সেই মূল্যের মূল্যের এবং ভালভাবে পর্যালোচনা করা হয়েছে।

যদি PRICE_LEVEL_MODERATE মূল্যের উপর থাকে এবং ৪ তারকা বা তার বেশি রেটিংপ্রাপ্ত হয়, তাহলেই কেবল বার এবং রেস্তোরাঁ ফেরত দেওয়ার জন্য কোয়েরিটি সীমাবদ্ধ রাখুন। এই কোয়েরিটি প্রতিটি হোটেলের চারপাশে ১৫০০ মিটার ব্যাসার্ধ পর্যন্ত প্রসারিত করে:

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD h.name, r.primary_type, COUNT(*) AS count
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.places` AS r, `mydata.hotels` AS h
WHERE
ST_DWITHIN(h.location, r.point, 1500)
AND r.primary_type IN UNNEST(['restaurant', 'bar'])
AND rating >= 4
AND business_status = "OPERATIONAL"
AND price_level = 'PRICE_LEVEL_MODERATE'
GROUP BY 1, 2

এই চিত্রটি এই কোয়েরির একটি উদাহরণ আউটপুট দেখায়:

প্রতিটি হোটেল থেকে ১৫০০ মিটারের মধ্যে মাঝারি দামের বার এবং রেস্তোরাঁর জন্য অনুসন্ধানের ফলাফল।

স্থান সম্পর্কিত তথ্য

ব্র্যান্ডের তথ্য সম্পর্কে

BigQuery সম্পর্কে

ব্যবহারের উদাহরণ

পূর্বশর্ত

এলাকার রেস্তোরাঁর সংখ্যা জেনে নিন

এলাকার রেস্তোরাঁগুলির গণনা এবং স্থান আইডি পেতে একটি স্থান গণনা ফাংশন ব্যবহার করুন।

এলাকার রেস্তোরাঁ এবং বারের সংখ্যা জানুন

এলাকার মাঝারি দামের রেস্তোরাঁ এবং বারের সংখ্যা জেনে নিন।

এরপর কি?