שאילתת שינויים בנקודות עניין בין חודשים (PLACES_COUNT_CHANGE)

הפונקציה PLACES_COUNT_CHANGE מחשבת את השינויים במספרים של מקומות מעניינים ומאחזרת מזהי מקומות לדוגמה שנוספו והוסרו בין שני חודשים ספציפיים בכמה אזורים גיאוגרפיים שמוגדרים כקלט.

בדומה לפונקציה PLACES_COUNT_V2, פונקציה זו מיועדת לעיבוד ברצף (batch processing) יעיל. היא מקבלת פרמטר של טבלת קלט של אזורים גיאוגרפיים, ומאפשרת להעריך מגמות צמיחה ושינויים מסחריים במספר רב של מיקומים בו-זמנית.

תחביר

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

פרמטרים

  • PROJECT_NAME: השם של הפרויקט ב-Google Cloud.
  • ‫LINKED_DATASET_NAME: השם של מערך הנתונים ב-BigQuery שמכיל את הפונקציות של Places Insights (למשל, places_insights___us).
  • ‫input_geographies: טבלה ב-BigQuery שמכילה את המיקומים הגיאוגרפיים לניתוח. הטבלה הזו חייבת לכלול את העמודות הבאות:
    • geo_id (STRING): מזהה ייחודי לכל אזור גיאוגרפי.
    • ‫geo (GEOGRAPHY): אובייקט ה-GEOGRAPHY ב-BigQuery שמייצג את האזור. זה יכול להיות נקודה, פוליגון או סוג אחר של מיקום גיאוגרפי.
  • ‫filters (JSON): אובייקט JSON שמכיל צמדי מפתח-ערך לסינון המקומות. מידע נוסף על פרמטרים של מסננים היא צריכה לכלול את המסננים הבאים:
    • month1 (STRING): החודש הראשון שבו מחפשים מקומות.
    • month2 (STRING): החודש השני שבו מחפשים מקומות.

סכימת טבלת הפלט

הפונקציה PLACES_COUNT_CHANGE מחזירה טבלה עם העמודות:

שם העמודה סוג הנתונים תיאור
geo_id מחרוזת המזהה מהמיקום הגיאוגרפי של הקלט.
start_count INT64 מספר המקומות מהחודש הראשון.
end_count INT64 מספר המקומות מהחודש השני.
net_change INT64 ההפרש בין end_count לבין start_count‏ (end_count - start_count).
percentage_change FLOAT64 אחוז השינוי מחודש 1 לחודש 2.
compound_monthly_growth_rate FLOAT64 שיעור הצמיחה החודשי המצטבר מחודש 1 עד חודש 2.
added_count INT64 מספר מזהי המקומות לדוגמה ב-sample_added_place_ids.
removed_count INT64 מספר מזהי המקומות לדוגמה ב-sample_removed_place_ids.
sample_added_place_ids ARRAY<STRING> רשימה של מזהי מקומות לדוגמה שמופיעים בחודש 2 אבל לא בחודש 1.
sample_removed_place_ids ARRAY<STRING> רשימה של מזהי מקומות לדוגמה שמופיעים בחודש 1 אבל לא בחודש 2.

התוצאות ממוינות לפי percentage_change וstart_count בסדר יורד.

איך זה עובד

הפונקציה מעבדת כל שורה בטבלה input_geographies. לכל geo אובייקט, הפונקציה סופרת את מספר המקומות שנמצאים בתוך האזור הגיאוגרפי (או בתוך geography_radius אם geo הוא נקודה והרדיוס מצוין ב-filters) בחודשיים שצוינו ב-month1 וב-month2 ב-filters. על סמך המיקומים האלה, המערכת מחשבת נתונים סטטיסטיים שימושיים אחרים, כמו אחוז השינוי ושיעור הצמיחה החודשי המצטבר מהחודש הראשון לשני.

הספירה כוללת רק את המקומות שתואמים לכל התנאים שמוגדרים באובייקט ה-JSON‏ filters.

דוגמה: חישוב השינויים במספרים של נקודות עניין בין שני חודשים

בדוגמה הזו מוסבר איך לשלוח שאילתה לגבי השינויים במספרים של נקודות עניין בין שני חודשים ספציפיים באמצעות הפרמטרים month1 ו-month2, עם רדיוס של 5,000 מנקודה נתונה של מיקום גיאוגרפי.

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)
  )
);

ניתוח הפלט

השאילתה מחזירה טבלה עם שורה לכל מיקום גיאוגרפי שמוזן.

  • מדדי צמיחה: בפלט מוצג מספר הבסיס (start_count: 89,560) ומספר ההשוואה (end_count: 90,923), והתוצאה היא net_changeעלייה של 1,363 מקומות (+1.52% percentage_change).
  • בדיקה של נתוני אמת: במערך sample_added_place_ids מפורטים מזהי מקומות ספציפיים שהפכו לפעילים ב-month2 (פברואר 2026), ואילו במערך sample_removed_place_ids מפורטים מזהי מקומות שכבר לא קיימים.
  • מעבר ל-Places API: אפשר להעביר את מזהי המקומות לדוגמה ישירות אל Place Details API (חדש) כדי לחפש שמות של חנויות, כתובות ומאפיינים של עסקים שנפתחו או נסגרו לאחרונה.

תוצאות של פונקציית השינוי בספירת המקומות.