Query sulle modifiche dei PDI tra mesi (PLACES_COUNT_CHANGE)

La funzione PLACES_COUNT_CHANGE calcola le variazioni nel numero di luoghi di interesse e recupera gli ID dei luoghi di interesse aggiunti e rimossi di esempio tra due mesi specifici in più aree geografiche di input.

Come PLACES_COUNT_V2, questa funzione è progettata per l'elaborazione batch efficiente accettando un parametro della tabella di input delle aree geografiche, consentendoti di valutare le tendenze di crescita e le variazioni commerciali in molte località contemporaneamente.

Sintassi

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

Parametri

• PROJECT_NAME: il nome del tuo progetto Google Cloud.
• LINKED_DATASET_NAME: il nome del set di dati BigQuery contenente le funzioni di Places Insights (ad es. places_insights___us).
• input_geographies: una tabella BigQuery contenente le aree geografiche da analizzare. Questa tabella deve includere le seguenti colonne:
  • geo_id (STRING): un identificatore univoco per ogni area geografica.
  • geo (GEOGRAPHY): l'oggetto GEOGRAPHY di BigQuery che rappresenta l'area. Può essere un punto, un poligono o un altro tipo di area geografica.
• filters (JSON): un oggetto JSON contenente coppie chiave-valore per filtrare i luoghi. Consulta Parametri dei filtri. Deve includere i seguenti filtri:
  • month1 (STRING): il primo mese in cui cercare i luoghi.
  • month2 (STRING): il secondo mese in cui cercare i luoghi.

Schema della tabella di output

La funzione PLACES_COUNT_CHANGE restituisce una tabella con le seguenti colonne:

Nome colonna	Tipo di dati	Descrizione
geo_id	STRING	L'ID dell'area geografica di input.
start_count	INT64	Il conteggio dei luoghi del primo mese.
end_count	INT64	Il conteggio dei luoghi del secondo mese.
net_change	INT64	La differenza tra end_count e start_count (end_count - start_count).
percentage_change	FLOAT64	La variazione percentuale da month1 a month2.
compound_monthly_growth_rate	FLOAT64	Il tasso di crescita mensile composto da month1 a month2.
added_count	INT64	Il numero di ID dei luoghi di esempio in sample_added_place_ids.
removed_count	INT64	Il numero di ID dei luoghi di esempio in sample_removed_place_ids.
sample_added_place_ids	ARRAY<STRING>	Un elenco di ID dei luoghi di esempio presenti in month2 ma non in month1.
sample_removed_place_ids	ARRAY<STRING>	Un elenco di ID dei luoghi di esempio presenti in month1 ma non in month2.

I risultati sono ordinati in base a percentage_change e start_count in ordine decrescente.

Come funziona

La funzione elabora ogni riga della tabella input_geographies. Per ogni geo oggetto, conta il numero di luoghi che rientrano nell'area geografica (o nel il geography_radius se il geo è un punto e il raggio è specificato in il filters) nei due mesi specificati in month1 e month2 nel filters. Utilizzando questi luoghi, calcola altre statistiche utili, come la variazione percentuale e il tasso di crescita mensile composto dal primo al secondo mese.

Il conteggio include solo i luoghi che soddisfano tutte le condizioni definite nell'oggetto JSON filters.

Esempio: calcolare le variazioni nel numero di luoghi di interesse tra due mesi

Questo esempio mostra come eseguire una query sulle variazioni nel numero di luoghi di interesse tra due mesi specifici utilizzando i parametri month1 e month2, con un raggio di 5000 da un determinato punto di geolocalizzazione.

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)
  )
);

Analizzare l'output

La query restituisce una tabella con una riga per ogni area geografica di input.

• Metriche di crescita: l'output mostra il conteggio di base (start_count: 89.560) e il conteggio di confronto (end_count: 90.923), con una net_change di +1.363 luoghi (+1,52% di percentage_change).
• Ispezione della verità di base: l'array sample_added_place_ids elenca gli ID dei luoghi specifici che sono diventati attivi in month2 (febbraio 2026), mentre sample_removed_place_ids elenca gli ID dei luoghi non più presenti.
• Bridge all'API Places: puoi passare questi ID dei luoghi di esempio direttamente a Place Details API (New) per cercare i nomi, gli indirizzi e gli attributi dei negozi per le attività appena aperte o chiuse.