महीनों के बीच पीओआई में हुए बदलावों के बारे में क्वेरी करना (PLACES_COUNT_CHANGE)

PLACES_COUNT_CHANGE फ़ंक्शन, दिलचस्प जगहों की संख्या में हुए बदलावों का हिसाब लगाता है. साथ ही, यह कई इनपुट भौगोलिक जगहों के लिए, दो महीनों के बीच जोड़े गए और हटाए गए जगह के आईडी का सैंपल हासिल करता है.

PLACES_COUNT_V2 की तरह ही, यह फ़ंक्शन भी बैच प्रोसेसिंग को बेहतर बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है. इसके लिए, यह जगहों के इनपुट टेबल पैरामीटर को स्वीकार करता है. इससे आपको एक साथ कई जगहों पर, ग्रोथ के रुझानों और कमर्शियल बदलावों का आकलन करने में मदद मिलती है.

सिंटैक्स

SELECT *
FROM
  `PROJECT_NAME.LINKED_DATASET_NAME.PLACES_COUNT_CHANGE`(
    TABLE input_geographies,
    filters
  );

पैरामीटर

• PROJECT_NAME: आपके Google Cloud प्रोजेक्ट का नाम.
• LINKED_DATASET_NAME: उस BigQuery डेटासेट का नाम जिसमें जगहों की अहम जानकारी वाले फ़ंक्शन मौजूद हैं (उदाहरण के लिए, places_insights___us).
• input_geographies: BigQuery टेबल, जिसमें विश्लेषण के लिए भौगोलिक जानकारी शामिल है. इस टेबल में ये कॉलम शामिल होने चाहिए:
  • geo_id (STRING): हर देश या इलाके के लिए एक यूनीक आइडेंटिफ़ायर.
  • geo (GEOGRAPHY): BigQuery GEOGRAPHY ऑब्जेक्ट, जो इलाके को दिखाता है. यह कोई पॉइंट, पॉलीगॉन या अन्य भौगोलिक टाइप हो सकता है.
• filters (JSON): एक JSON ऑब्जेक्ट, जिसमें जगहों को फ़िल्टर करने के लिए की-वैल्यू पेयर शामिल हैं. फ़िल्टर पैरामीटर देखें. इसमें ये फ़िल्टर शामिल होने चाहिए:
  • month1 (STRING): वह पहला महीना जिसमें जगहें खोजी गई हैं.
  • month2 (STRING): दूसरा महीना, जिसके लिए जगहों की जानकारी देखनी है.

आउटपुट टेबल स्कीमा

PLACES_COUNT_CHANGE फ़ंक्शन, इन कॉलम वाली टेबल दिखाता है:

कॉलम का नाम	डेटा टाइप	ब्यौरा
geo_id	स्ट्रिंग	इनपुट की गई जगह का आईडी.
start_count	INT64	पहले महीने में विज़िट की गई जगहों की संख्या.
end_count	INT64	दूसरे महीने में विज़िट की गई जगहों की संख्या.
net_change	INT64	end_count और start_count के बीच का अंतर (end_count - start_count).
percentage_change	FLOAT64	पहले महीने से दूसरे महीने के बीच, प्रतिशत में हुआ बदलाव.
compound_monthly_growth_rate	FLOAT64	पहले महीने से दूसरे महीने तक की कंपाउंड मंथली ग्रोथ रेट.
added_count	INT64	sample_added_place_ids में सैंपल के तौर पर मौजूद जगह के आईडी की संख्या.
removed_count	INT64	sample_removed_place_ids में मौजूद, सैंपल के तौर पर इस्तेमाल किए गए जगह के आईडी की संख्या.
sample_added_place_ids	ARRAY<STRING>	सैंपल के तौर पर, उन जगह के आईडी की सूची जो दूसरे महीने में मौजूद हैं, लेकिन पहले महीने में नहीं.
sample_removed_place_ids	सरणी<स्ट्रिंग>	जगह के उन सैंपल आईडी की सूची जो पहले महीने में मौजूद हैं, लेकिन दूसरे महीने में नहीं.

नतीजों को percentage_change और start_count के हिसाब से घटते क्रम में लगाया जाता है.

यह कैसे काम करता है

यह फ़ंक्शन, input_geographies टेबल की हर लाइन को प्रोसेस करता है. हर geo ऑब्जेक्ट के लिए, यह उन जगहों की संख्या की गिनती करता है जो किसी भौगोलिक क्षेत्र में आती हैं. अगर geo एक पॉइंट है और filters में त्रिज्या बताई गई है, तो यह geography_radius में आने वाली जगहों की संख्या की गिनती करता है. यह गिनती, filters में बताए गए दो महीनों, month1 और month2 के लिए की जाती है. इन जगहों का इस्तेमाल करके, यह अन्य काम के आंकड़े निकालता है. जैसे, पहले से दूसरे महीने के बीच प्रतिशत में बदलाव और कंपाउंड मंथली ग्रोथ रेट.

इस संख्या में सिर्फ़ वे जगहें शामिल होती हैं जो filters JSON ऑब्जेक्ट में तय की गई सभी शर्तों को पूरा करती हैं.

उदाहरण: दो महीनों के बीच, लोकप्रिय जगहों की संख्या में हुए बदलावों का हिसाब लगाना

इस उदाहरण में, month1 और month2 पैरामीटर का इस्तेमाल करके, दो खास महीनों के बीच लोकप्रिय जगहों की संख्या में हुए बदलावों के बारे में क्वेरी करने का तरीका बताया गया है. इसमें, दी गई भौगोलिक जगह से 5,000 मीटर के दायरे में मौजूद लोकप्रिय जगहों की जानकारी शामिल है.

WITH my_locations AS (
  SELECT
    'loc_1' AS geo_id,
    ST_GEOGFROMTEXT('POINT(-122.4194 37.7749)') AS geo
  -- Add more target locations as needed...
)

SELECT *
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_CHANGE`(
  TABLE my_locations,
  JSON_OBJECT(
    'geography_radius', 5000,
    'month1', '2026-01', -- Baseline snapshot month (YYYY-MM)
    'month2', '2026-02'  -- Comparison snapshot month (YYYY-MM)
  )
);

आउटपुट का विश्लेषण करना

क्वेरी से एक टेबल मिलती है. इसमें हर इनपुट देश/इलाके के लिए एक लाइन होती है.

• बढ़ोतरी की मेट्रिक: आउटपुट में,बेसलाइन काउंट (start_count: 89,560) और तुलना के लिए काउंट (end_count: 90,923) दिखता है. इससे net_change +1,363 जगहों (+1.52% percentage_change) की बढ़ोतरी का पता चलता है.
• ज़मीनी हकीकत की जांच: sample_added_place_ids कलेक्शन में, उन खास जगह के आईडी की सूची होती है जो month2 (फ़रवरी 2026) में चालू हुए. वहीं, sample_removed_place_ids में उन जगह के आईडी की सूची होती है जो अब मौजूद नहीं हैं.
• Places API के लिए ब्रिज: जगह के आईडी के इन सैंपल को सीधे Place Details API (नया) में पास किया जा सकता है. इससे, हाल ही में खोले गए या बंद किए गए कारोबारों के नाम, पते, और एट्रिब्यूट देखे जा सकते हैं.