PLACES_COUNT_PER_GEO ফাংশন

PLACES_COUNT_PER_GEO ফাংশনটি অনুসন্ধানের জন্য ভৌগোলিক এলাকার একটি অ্যারে গ্রহণ করে এবং প্রতি এলাকার স্থানের সংখ্যা সম্বলিত একটি টেবিল ফেরত দেয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি অনুসন্ধানের এলাকা হিসেবে জিপ কোডের একটি অ্যারে নির্দিষ্ট করেন, তাহলে প্রাপ্ত ফলাফলে এমন একটি টেবিল থাকবে যেখানে প্রতিটি জিপ কোডের জন্য একটি করে আলাদা সারি থাকবে।

যেহেতু PLACES_COUNT_PER_GEO ফাংশনটি একটি টেবিল রিটার্ন করে, তাই এটিকে FROM ক্লজ ব্যবহার করে কল করুন।

• ইনপুট প্যারামিটারসমূহ:

  • আবশ্যক : geographies ফিল্টার প্যারামিটার , যা অনুসন্ধানের এলাকা নির্দিষ্ট করে। geographies প্যারামিটারটি BigQuery GEOGRAPHY ডেটা টাইপ দ্বারা সংজ্ঞায়িত ভ্যালুগুলোর একটি অ্যারে গ্রহণ করে, যা পয়েন্ট, লাইনস্ট্রিং এবং পলিগন সমর্থন করে।

  • ঐচ্ছিক : আপনার অনুসন্ধানকে আরও পরিমার্জিত করার জন্য অতিরিক্ত ফিল্টার প্যারামিটার।

• ফেরত:

  • প্রতিটি ভৌগোলিক এলাকার জন্য একটি করে সারি সহ একটি টেবিল। টেবিলটিতে geography ( GEOGRAPHY ), count ( INT64 ), এবং place_ids ( ARRAY<STRING> ) কলামগুলো রয়েছে, যেখানে place_ids প্রতিটি ভৌগোলিক এলাকার জন্য ২৫০টি পর্যন্ত স্থানের আইডি থাকে।

উদাহরণ: নিউ ইয়র্ক সিটির প্রতিটি কাউন্টিতে রেস্তোরাঁর সংখ্যা গণনা করুন।

এই উদাহরণটি নিউ ইয়র্ক সিটির প্রতিটি কাউন্টিতে চালু থাকা রেস্তোরাঁর সংখ্যার একটি সারণি তৈরি করে।

দ্রষ্টব্য: যেহেতু রেসপন্স টেবিলে একটি geographies ফিল্ড থাকে, তাই আপনি BigQuery GEOGRAPHY টাইপ সমর্থনকারী টুল ব্যবহার করে এটি ভিজ্যুয়ালাইজ করতে পারেন। কোনো ফাংশনের ফলাফল ভিজ্যুয়ালাইজ করার উদাহরণের জন্য, ‘Visualize results’ দেখুন। Places Insights-এর ফলাফল ভিজ্যুয়ালাইজ করার বিষয়ে আরও তথ্য ও উদাহরণের জন্য, ‘Visualize query results’ দেখুন।

এই উদাহরণে নিউ ইয়র্ক সিটির তিনটি কাউন্টি—"কুইন্স", "কিংস", "নিউ ইয়র্ক"-এর সীমানা বের করার জন্য ইউনাইটেড স্টেটস সেন্সাস ব্যুরো ডেটা বিগকোয়েরি পাবলিক ডেটাসেট ব্যবহার করা হয়েছে। প্রতিটি কাউন্টির সীমানা county_geom কলামে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

এই উদাহরণটিতে county_geom এর একটি সরলীকৃত সংস্করণ ফেরত দেওয়ার জন্য BigQuery-এর ST_SIMPLIFY ফাংশনটি ব্যবহার করা হয়েছে। ST_SIMPLIFY ফাংশনটি প্রায় সরলরৈখিক এজ-এর শৃঙ্খলগুলোকে একটিমাত্র দীর্ঘ এজ দ্বারা প্রতিস্থাপন করে।

DECLARE geos ARRAY<GEOGRAPHY>;

SET geos = (SELECT ARRAY_AGG(ST_SIMPLIFY(county_geom, 100))
            FROM `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.counties`
            WHERE county_name IN ("Queens","Kings", "New York") AND state_fips_code = "36");

SELECT * FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_PER_GEO`(
  JSON_OBJECT(
      'geographies', geos,
      'types', ["restaurant"],
      'business_status', ["OPERATIONAL"]
      )
);

ফাংশনটির প্রতিক্রিয়া:

ফলাফল কল্পনা করুন

নিম্নলিখিত চিত্রগুলিতে এই ডেটা লুকার স্টুডিওতে একটি ফিল্ড ম্যাপ হিসাবে প্রদর্শিত হচ্ছে, যেখানে প্রতিটি কাউন্টির রূপরেখাও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে:

আপনার ডেটা লুকার স্টুডিওতে ইম্পোর্ট করতে:

1. ফলাফল তৈরি করতে উপরের ফাংশনটি চালান।

2. BigQuery-এর ফলাফলে, Open in -> Looker Studio-তে ক্লিক করুন। আপনার ফলাফল স্বয়ংক্রিয়ভাবে Looker Studio-তে ইম্পোর্ট হয়ে যাবে।

3. লুকার স্টুডিও একটি ডিফল্ট রিপোর্ট পেজ তৈরি করে এবং ফলাফলের একটি শিরোনাম, টেবিল ও বার গ্রাফ দিয়ে সেটিকে প্রস্তুত করে।

   

4. পৃষ্ঠার সবকিছু নির্বাচন করে মুছে ফেলুন।

5. আপনার রিপোর্টে একটি ফিল্ড ম্যাপ যোগ করতে Insert -> Filled map-এ ক্লিক করুন।

6. চার্ট টাইপস -> সেটআপ-এর অধীনে, নিচে দেখানো অনুযায়ী ফিল্ডগুলি কনফিগার করুন::

   

7. পূরণ করা মানচিত্রটি উপরের ছবির মতো দেখায়। আপনি চাইলে চার্ট টাইপস -> স্টাইলস থেকে নির্বাচন করে মানচিত্রটির চেহারা আরও কনফিগার করতে পারেন।

Places Insights-এর ফলাফল ভিজ্যুয়ালাইজ করার বিষয়ে আরও তথ্য ও উদাহরণের জন্য, ‘কোয়েরির ফলাফল ভিজ্যুয়ালাইজ করুন’ দেখুন।