PLACES_COUNT_PER_GEO ফাংশন

মনে রাখবেন: উল্লেখযোগ্যভাবে আরও ভালো পারফর্ম্যান্স ও দক্ষ ব্যাচ প্রসেসিংয়ের জন্য, PLACES_COUNT_V2 ব্যবহার করুন।

PLACES_COUNT_PER_GEO ফাংশন সার্চ করার জন্য ভৌগোলিক এলাকার একটি অ্যারে নেয় এবং এলাকা প্রতি জায়গার সংখ্যার একটি টেবিল রিটার্ন করে। যেমন, আপনি যদি সার্চ এরিয়া হিসেবে পিন কোডের অ্যারে নির্দিষ্ট করেন, তাহলে উত্তরে প্রতিটি পিন কোডের জন্য আলাদা সারি সহ একটি টেবিল থাকে।

যেহেতু PLACES_COUNT_PER_GEO ফাংশন একটি টেবিল রিটার্ন করে, তাই FROM ক্লজ ব্যবহার করে এটি কল করুন।

• ইনপুট প্যারামিটার:

  • প্রয়োজনীয়: geographies ফিল্টার প্যারামিটার যা সার্চ করার জায়গা নির্দিষ্ট করে। geographies প্যারামিটার BigQuery GEOGRAPHY ডেটার ধরন দ্বারা সংজ্ঞায়িত মানের একটি অ্যারে নেয়, যা পয়েন্ট, লাইনস্ট্রিং এবং পলিগনকে সাপোর্ট করে।

  • ঐচ্ছিক: আপনার সার্চ রিফাইন করার জন্য অতিরিক্ত ফিল্টার প্যারামিটার।

• ফেরত:

  • প্রতিটি ভৌগোলিক এলাকার জন্য একটি করে সারি সহ টেবিল। টেবিলে এই কলামগুলি আছে geography (GEOGRAPHY), count (INT64) এবং place_ids (ARRAY<STRING>) যেখানে place_ids-এ প্রতিটি ভৌগোলিক এলাকার জন্য সর্বাধিক ২৫০টি স্থান আইডি আছে।

উদাহরণ: নিউ ইয়র্ক সিটির প্রতিটি কাউন্টিতে কতগুলি রেস্তোরাঁ আছে তা গণনা করুন

এই উদাহরণটি নিউ ইয়র্ক সিটির প্রতিটি কাউন্টিতে চালু থাকা রেস্তোরাঁর সংখ্যা গণনা করে একটি টেবিল তৈরি করে।

মনে রাখবেন: যেহেতু রেসপন্স টেবিলে একটি geographies ফিল্ড আছে, তাই আপনি BigQuery GEOGRAPHY টাইপ সাপোর্ট করে এমন টুল ব্যবহার করে এটি ভিজ্যুয়ালাইজ করতে পারবেন। কোনও ফাংশনের ফলাফল ভিজ্যুয়ালাইজ করার উদাহরণ দেখতে, ফলাফল ভিজ্যুয়ালাইজ করুন বিকল্প দেখুন। Places Insights-এর ফলাফল ভিজ্যুয়ালাইজ করার বিষয়ে আরও তথ্য ও উদাহরণের জন্য, কোয়েরির ফলাফল ভিজ্যুয়ালাইজ করুন দেখুন।

এই উদাহরণে United States Census Bureau Data BigQuery পাবলিক ডেটাসেট ব্যবহার করে নিউ ইয়র্ক সিটির তিনটি কাউন্টির সীমানা পাওয়া যায়: "Queens","Kings", "New York". প্রতিটি কাউন্টির সীমানা county_geom কলামে রয়েছে।

এই উদাহরণে, BigQuery ST_SIMPLIFY ফাংশন ব্যবহার করে county_geom-এর একটি সরলীকৃত ভার্সন দেখানো হয়েছে। ST_SIMPLIFY ফাংশনটি প্রায় সোজা চেনের মতো প্রান্তকে একটি দীর্ঘ প্রান্ত দিয়ে 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"]
      )
);

উদাহরণ: ব্র্যান্ড অনুযায়ী ফিল্টার করা কাউন্টি প্রতি গণনা হিসেব করুন

নিম্নলিখিত উদাহরণে brand_ids ফিল্টার ব্যবহার করে Starbucks-এর মতো নির্দিষ্ট ব্র্যান্ডের জন্য জায়গার সংখ্যা ও স্যাম্পেল জায়গা আইডি "1413758728321880760" পাওয়া যায়:

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,
      'brand_ids', ["1413758728321880760"], -- Filter for Starbucks
      'business_status', ["OPERATIONAL"]
      )
);

ফলাফল ভিজ্যুয়ালাইজ করুন

নিম্নলিখিত ছবিতে Looker Studio-তে এই ডেটা ফিল করা ম্যাপ হিসেবে দেখানো হয়েছে, যার মধ্যে প্রতিটি কাউন্টির আউটলাইনও রয়েছে:

Looker Studio-তে আপনার ডেটা ইমপোর্ট করতে:

1. ফলাফল তৈরি করতে উপরের ফাংশনটি রান করুন।

2. BigQuery ফলাফলে, এতে খুলুন -> Looker Studio বিকল্পে ক্লিক করুন। আপনার ফলাফল অটোমেটিক Looker Studio-তে ইমপোর্ট করা হয়।

3. Looker Studio একটি ডিফল্ট রিপোর্ট পৃষ্ঠা তৈরি করে এবং ফলাফলের একটি শিরোনাম, টেবিল এবং বার গ্রাফ দিয়ে এটি শুরু করে।

   

4. পৃষ্ঠার সবকিছু বেছে নিয়ে মুছে দিন।

5. আপনার রিপোর্টে ফিল করা ম্যাপ যোগ করতে যোগ করুন -> ফিল করা ম্যাপ বিকল্পে ক্লিক করুন।

6. চার্টের ধরন -> সেট-আপ বিকল্পের অধীনে নিচে দেখানো ফিল্ডগুলি কনফিগার করুন::

   

7. পূরণ করা ম্যাপ উপরে দেখানো হয়েছে। ম্যাপের চেহারা আরও কনফিগার করতে আপনি চাইলে চার্টের ধরন -> স্টাইল বেছে নিতে পারেন।

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