স্থান অন্তর্দৃষ্টি ওভারভিউ

স্থানের অন্তর্দৃষ্টি আপনাকে Google মানচিত্রের স্থানগুলি বা পয়েন্ট-অফ-ইন্টেস্ট (POI) ডেটা থেকে পরিসংখ্যানগত অন্তর্দৃষ্টি পেতে Google মানচিত্রে সমৃদ্ধ স্থান এবং ব্র্যান্ডের ডেটা বিশ্লেষণ করতে দেয়৷ ডেটা ভাগ করে নেওয়া এবং বিশ্লেষণের জন্য একটি নিরাপদ এবং সুরক্ষিত পরিবেশ সক্ষম করতে ডেটা সুরক্ষা সহ BigQuery ডেটা বিনিময় তালিকা ব্যবহার করে ডেটা স্থাপন করা হয়।

স্থান তথ্য সম্পর্কে

Google মানচিত্র বিশ্বব্যাপী লক্ষ লক্ষ প্রতিষ্ঠানের স্থানের ডেটা কিউরেট করে। স্থানের অন্তর্দৃষ্টি BigQuery-এ স্থানের ডেটা উপলব্ধ করে যাতে আপনি স্থানের ধরন , রেটিং, স্টোরের সময়, হুইলচেয়ার অ্যাক্সেসিবিলিটি এবং আরও অনেক কিছুর উপর ভিত্তি করে Google মানচিত্রের স্থানের ডেটা সম্পর্কে সমষ্টিগত অন্তর্দৃষ্টি পেতে পারেন।

Places Insights ব্যবহার করতে আপনি BigQuery-এ SQL কোয়েরি লিখুন যা জায়গার ডেটা সম্পর্কে পরিসংখ্যানগত অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। এই অন্তর্দৃষ্টি আপনাকে প্রশ্নের উত্তর দিতে দেয় যেমন:

  • একটি সম্ভাব্য নতুন দোকান অবস্থানের কাছাকাছি কতগুলি অনুরূপ ব্যবসা পরিচালনা করছে?
  • আমার সবচেয়ে সফল দোকানের কাছাকাছি কোন ধরনের ব্যবসা সাধারণত পাওয়া যায়?
  • কোন এলাকায় পরিপূরক ব্যবসার উচ্চ ঘনত্ব রয়েছে যা আমার লক্ষ্য গ্রাহকদের আকর্ষণ করতে পারে?
  • মাদ্রিদে রাত্রি 8 টায় কয়টি 5 স্টার সুশি রেস্তোরাঁ খোলা থাকে, হুইলচেয়ার অ্যাক্সেসযোগ্য পার্কিং আছে এবং টেকআউট অফার করে?

একত্রীকরণ ডেটা অনেকগুলি ব্যবহারের ক্ষেত্রে সমর্থন করতে পারে যেমন:

  • একটি নতুন ব্যবসা বা একটি প্রকৃত সম্পদ স্থাপনের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত অবস্থানগুলি মূল্যায়ন এবং চয়ন করার জন্য সাইট নির্বাচন ৷
  • কোন ভূ-স্থানিক ভেরিয়েবল, যেমন সুপারমার্কেট বা ইভেন্ট ভেন্যুগুলির মতো নির্দিষ্ট ধরনের POI-এর নৈকট্য, আপনার অবস্থানের ইতিবাচক বা নেতিবাচক কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করে তা নির্ধারণ করতে অবস্থান কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন ।
  • কোন এলাকায় কোন ধরনের মার্কেটিং প্রচারণা বা বিজ্ঞাপন সফল হবে তা নির্ধারণ করতে জিওটার্গেটেড মার্কেটিং ।
  • একটি সম্ভাব্য অবস্থানে ভবিষ্যতে বিক্রয় ভবিষ্যদ্বাণী করতে বিক্রয় পূর্বাভাস ।
  • আপনার ব্যবসা বা পরিষেবাকে পরবর্তীতে কোন ভৌগোলিক প্রসারিত করতে হবে তা জানাতে বাজার গবেষণা ।

স্কিমা রেফারেন্স দেখুন ।

ব্র্যান্ড ডেটা সম্পর্কে

স্থানের ডেটার পাশাপাশি, স্থানের অন্তর্দৃষ্টিতে ব্র্যান্ড সম্পর্কে ডেটা বা স্টোর রয়েছে যেগুলির একাধিক অবস্থান রয়েছে যা একই ব্র্যান্ডের নামে কাজ করে৷

আপনি ব্র্যান্ড ব্যবহার করতে পারেন প্রশ্নের উত্তর দিতে যেমন:

  • একটি এলাকায় ব্র্যান্ড অনুসারে সমস্ত দোকানের গণনা কত?
  • এলাকায় আমার শীর্ষ তিনটি প্রতিযোগী ব্র্যান্ডের সংখ্যা কত?
  • এই এলাকায় এই ব্র্যান্ডগুলি বাদে সব কফি শপের হিসাব কী?

BigQuery সম্পর্কে

BigQuery তালিকায় ডেটা উপলব্ধ করার মাধ্যমে, স্থানের অন্তর্দৃষ্টি আপনাকে অনুমতি দেয়:

  • স্থানের অন্তর্দৃষ্টি ডেটার সাথে নিরাপদে আপনার ডেটা একত্রিত করুন৷

  • আপনার নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক প্রয়োজনের জন্য সমষ্টিগত অন্তর্দৃষ্টি উন্মোচন করতে নমনীয় SQL কোয়েরি লিখুন।

  • একই BigQuery টুলগুলি ব্যবহার করুন যা আপনি ইতিমধ্যে আপনার ব্যক্তিগত ডেটা এবং ওয়ার্কফ্লোগুলির সাথে ব্যবহার করছেন৷

  • BigQuery এর স্কেল এবং পারফরম্যান্সের শক্তিকে কাজে লাগান যাতে আপনি সহজেই বিশাল ডেটাসেট বিশ্লেষণ করতে পারেন।

উদাহরণ ব্যবহার ক্ষেত্রে

এই উদাহরণটি BigQuery-এ স্থানের অন্তর্দৃষ্টি ডেটার সাথে একত্রিতকরণের তথ্য পেতে আপনার ডেটা যোগ করে। এই উদাহরণের জন্য, আপনি একাধিক অবস্থান সহ নিউ ইয়র্ক সিটিতে একজন হোটেলের মালিক৷ আপনি এখন আপনার হোটেলের কাছাকাছি পূর্বনির্ধারিত ব্যবসার প্রকারের ঘনত্ব আবিষ্কার করতে স্থানের অন্তর্দৃষ্টি ডেটার সাথে আপনার হোটেল অবস্থান ডেটাতে যোগ দিতে চান৷

পূর্বশর্ত

এই উদাহরণের জন্য, আপনি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের জন্য স্থানের অন্তর্দৃষ্টি ডেটাসেটে সদস্যতা নিয়েছেন ।

আপনার হোটেল ডেটাসেটের নাম mydata এবং নিউ ইয়র্ক সিটিতে আপনার দুটি হোটেলের অবস্থান নির্ধারণ করে। নিম্নলিখিত SQL এই ডেটাসেট 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) );

এলাকায় রেস্টুরেন্ট গণনা পান

আপনার গ্রাহকদের আপনার হোটেলের কাছাকাছি পরিচালন রেস্তোরাঁর ঘনত্ব সম্পর্কে ধারণা দিতে, আপনি প্রতিটি হোটেলের 1000 মিটারের মধ্যে রেস্তোরাঁর 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

নিম্নলিখিত চিত্রটি এই প্রশ্নের একটি উদাহরণ আউটপুট দেখায়:

প্রতিটি হোটেল থেকে 1000 মিটারের মধ্যে রেস্তোরাঁ গণনার জন্য অনুসন্ধানের ফলাফল।

এলাকায় রেস্টুরেন্ট এবং বার গণনা পান

প্রতিটি হোটেলের 1000 মিটারের মধ্যে রেস্তোরাঁ সহ বারগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে আপনার ক্যোয়ারী 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

নিম্নলিখিত চিত্রটি এই প্রশ্নের একটি উদাহরণ আউটপুট দেখায়:

প্রতিটি হোটেল থেকে 1000 মিটারের মধ্যে রেস্তোরাঁ এবং বার গণনা করার জন্য প্রশ্নের ফলাফল।

এলাকার মাঝারি দামের রেস্তোরাঁ এবং বারগুলির গণনা পান৷

আপনি পরবর্তীতে জানতে চান যে বার এবং রেস্তোরাঁর দ্বারা কোন গ্রাহকের জনসংখ্যা পরিবেশিত হয়। যেহেতু আপনার হোটেলগুলি একটি মাঝারি মূল্যের পয়েন্টকে লক্ষ্য করে, আপনি শুধুমাত্র সেই মূল্যের পয়েন্টে এবং ভালভাবে পর্যালোচনা করা হয় এমন কাছাকাছি প্রতিষ্ঠানগুলির অস্তিত্বের বিজ্ঞাপন দিতে চান৷

PRICE_LEVEL_MODERATE প্রাইস পয়েন্টে থাকলে এবং 4 স্টার বা তার বেশি রেটিং দেওয়া হলে শুধুমাত্র বার এবং রেস্তোরাঁর মধ্যে ক্যোয়ারী সীমাবদ্ধ করুন৷ এই প্রশ্নটি প্রতিটি হোটেলের চারপাশে 1500 মিটার ব্যাসার্ধকে 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

নিম্নলিখিত চিত্রটি এই প্রশ্নের একটি উদাহরণ আউটপুট দেখায়:

প্রতিটি হোটেল থেকে 1500 মিটারের মধ্যে মাঝারি দামের বার এবং রেস্তোরাঁর জন্য প্রশ্নের ফলাফল।

এরপর কি