Places Insights Data Studio görselleştirmesi

Genel Bakış

Bu belgede, Places Insights ve Data Studio kullanarak dinamik coğrafi raporların nasıl oluşturulacağı açıklanmaktadır. Teknik bilgisi olmayan paydaşların kendi sorularını yanıtlamasına olanak tanıyarak konum verilerinizin değerini artırın. Bu kılavuzda, her istek için SQL yazmanıza gerek kalmadan statik raporları pazar analizi için etkileşimli, ısı haritası tarzı araçlara nasıl dönüştüreceğiniz gösterilmektedir. Veri mühendisliği ile iş zekası arasındaki boşluğu kapatarak karmaşık konum verilerine erişimi etkinleştirin.

Bu mimari modeli benimsemek çeşitli önemli avantajlar sağlar:

• Görsel Veri Temsili: Places Insights verilerini, anında mekansal yoğunluğu ve trendleri ileten etkileşimli haritalara ve grafiklere dönüştürür.
• SQL'siz basitleştirilmiş keşif: Pazar analistleri veya emlak planlamacıları gibi ekip üyelerinin, önceden tanımlanmış parametreleri kullanarak verileri dinamik olarak filtrelemesini sağlar (ör. açılır listeleri kullanarak "Şehir" veya "Günün Saati" değiştirme). Tek bir satır SQL kodu yazmadan verileri keşfedebilirler.
• Sorunsuz işbirliği: Standart Data Studio paylaşım özellikleri, bu etkileşimli analizleri güvenli bir şekilde dağıtmanıza olanak tanır.

Çözüm İş Akışı

Aşağıdaki iş akışı, yüksek performanslı bir raporlama mimarisi oluşturur. Statik bir temelden tamamen dinamik bir uygulamaya geçiş yaparak karmaşıklığı kullanıma sunmadan önce verilerin doğruluğunu sağlar.

Ön koşullar

Başlamadan önce Yerler Analizleri'ni ayarlamak için bu talimatları uygulayın. Ücretsiz bir araç olan Data Studio'ya erişmeniz gerekir.

1. adım: Statik bir coğrafi referans noktası oluşturun

Etkileşimli özellikleri kullanmadan önce temel bir sorgu oluşturun ve bu sorgunun Data Studio'da doğru şekilde oluşturulduğundan emin olun. H3 indeksleme sistemini kullanarak verileri altıgen ızgaralarda toplamak için Places Insights ve BigQuery'nin coğrafi özelliklerini kullanın. Bu işlem, görselleştirme için Data Studio'nun dolu harita grafik türüyle kullanılabilecek bir sorgu çıkışı oluşturur.

1.1 Verileri Bağlama

İlk bağlantıyı kurmak için aşağıdaki statik sorguyu kullanın. Veri işlem hattını doğrulamak için sabit bir konumu (Londra) ve kategoriyi (Restoranlar) hedefler.

SELECT
  h3_index,
  `carto-os.carto.H3_BOUNDARY`(h3_index) AS h3_geo,
  restaurant_count
FROM (
  SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
    `carto-os.carto.H3_FROMGEOGPOINT`(point, 8) AS h3_index,
    COUNT(*) AS restaurant_count
  FROM
    -- Note: Change 'gb' to your target country code (e.g., 'us')
    `places_insights___gb.places`
  WHERE
    'London' IN UNNEST(locality_names)
    AND 'restaurant' IN UNNEST(types)
  GROUP BY
    h3_index
)
ORDER BY
  restaurant_count DESC;

Mekansal Toplama ile İlgili Not

Bu sorgu, Google Cloud BigQuery'de herkese açık olarak sunulan CARTO Analytics Araç Kutusu'ndaki (carto-os) bir işlevi kullanır. H3_FROMGEOGPOINT işlevi, belirli konum noktalarını H3 hücrelerine dönüştürür. Bu sistem, dünyayı altıgen ızgara hücrelerine böler.

Data Studio'nun Doldurulmuş Haritası, renkleri oluşturmak için poligonlar (şekiller) gerektirdiğinden bu dönüşümü kullanırız. Noktaları altıgen şekillere dönüştürerek binlerce çakışan noktayı çizmek yerine belirli bir alandaki işletmelerin yoğunluğunu görselleştirebiliriz.

Toplama Eşiği ile İlgili Not

Tüm Places Insights sorgularında WITH AGGREGATION_THRESHOLD ifadesi gerekir. Bu gizlilik koruması, verilerin yalnızca toplu sayı 5 veya daha yüksekse döndürülmesini sağlar.

Bu görselleştirme bağlamında, bir H3 ızgara hücresi 5'ten az restoran içeriyorsa bu hücre sonuç kümesinden tamamen çıkarılır ve haritanızda boş görünür.

Bu özelliği Data Studio'da uygulamak için:

1. Yeni bir Boş Rapor oluşturun.
2. Veri bağlayıcısı olarak BigQuery'yi seçin.
3. Sol menüden ÖZEL SORGULAR'ı seçin ve faturalandırma proje kimliğinizi belirleyin.
4. Yukarıdaki Static Base Query'yi (Statik Temel Sorgu) düzenleyiciye yapıştırın.
5. Eski SQL'i kullan, Tarih aralığını etkinleştir ve Görüntüleyici e-posta adresini etkinleştir parametrelerinin işaretini kaldırın.
6. Ekle'yi tıklayın.

1.2 Coğrafi görselleştirme yapılandırma

Veriler bağlandıktan sonra Data Studio'yu H3 sınır verilerini doğru şekilde tanıyacak şekilde yapılandırın:

1. Grafik ekle menüsünden rapor tuvaline Dolu Harita görselleştirmesi ekleyin.
2. Çokgen geometrisini içeren h3_geo alanınızın Coğrafi veri türüne ayarlandığından emin olun.
   1. Bağlantı adınızın yanındaki Veri kaynağını düzenle (kalem) simgesini tıklayın.
   2. h3_geo Metin (ABC) olarak ayarlanmışsa açılır menüyü kullanarak Coğrafi > Coğrafi'yi seçin.
   3. Bitti'yi tıklayın.
3. h3_index alanını Konum ile eşleyin (benzersiz tanımlayıcı olarak işlev görür).
4. h3_geo alanını Coğrafi Alan (çokgen geometrisi olarak işlev görür) ile eşleyin.
5. restaurant_count alanını Renk metriği ile eşleyin.

Bu işlem, H3 hücresine göre restoran yoğunluğunun haritasını oluşturur. Daha koyu mavi renk (varsayılan renk seçeneği), daha fazla restoranın bulunduğu bir hücreyi gösterir.

2. adım: Dinamik parametreleri uygulayın

Raporu etkileşimli hale getirmek için rapora, kullanıcının aşağıdaki seçenekler arasından seçim yapmasına olanak tanıyan kontroller ekleyeceğiz:

• Yerleşim birimi: Raporun odaklandığı şehri kontrol eder.
• Haftanın günü: Yerleri açık oldukları güne göre filtreler ve şemadaki regular_opening_hours kaydından yararlanır.
• Günün saati: start_time ve end_time alanlarıyla karşılaştırarak yerleri çalışma saatlerine göre filtreler.

Bunu yapmak için, kullanıcı tarafından seçilen parametreleri çalışma zamanında doğrudan değiştirilmiş bir Places Insights sorgusuna iletirsiniz. Data Studio'nun veri kaynağı düzenleyicisinde bu parametreleri türü belirtilmiş değişkenler olarak açıkça tanımlamanız gerekir.

Data Studio'da Kaynak menüsünü seçin, ardından Eklenen veri kaynaklarını yönet'i tıklayın. Açılan panelde, daha önce eklediğimiz BigQuery Özel SQL veri kaynağının yanındaki EDIT simgesini seçin.

Bağlantıyı Düzenle penceresinde PARAMETRE EKLE'yi seçin. Aşağıdaki değerlere sahip üç parametre ekleyeceğiz.

p_hour_of_day parametresi için örnek yapılandırma.

p_hour_of_day parametresi için Value sütununa dikkat edin. SQL sorgusunda CAST(@p_hour_of_day AS TIME) kullanıldığından Data Studio'dan iletilen değerler kesinlikle HH:MM:SS biçiminde (24 saatlik saat) olmalıdır.

Üç parametreyi de ayarlayıp kaydettikten sonra BigQuery Özel SQL bağlantınızı @ söz dizimini kullanarak bu değişkenlere referans verecek şekilde değiştirin.

Bunun için Bağlantıyı Düzenle'yi tıklayıp aşağıdaki değiştirilmiş sorguyu yapıştırın:

SELECT
  h3_index,
  `carto-os.carto.H3_BOUNDARY`(h3_index) AS h3_geo,
  restaurant_count
FROM (
  SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
    `carto-os.carto.H3_FROMGEOGPOINT`(point, 8) AS h3_index,
    COUNT(*) AS restaurant_count
  FROM
    `places_insights___gb.places`
  WHERE
    -- Dynamic locality filter based on parameter
    @p_locality IN UNNEST(locality_names)
    AND 'restaurant' IN UNNEST(types)
    AND business_status = 'OPERATIONAL'
    AND EXISTS (
      SELECT 1
      FROM UNNEST(
        CASE @p_day_of_week
          WHEN 'monday' THEN regular_opening_hours.monday
          WHEN 'tuesday' THEN regular_opening_hours.tuesday
          WHEN 'wednesday' THEN regular_opening_hours.wednesday
          WHEN 'thursday' THEN regular_opening_hours.thursday
          WHEN 'friday' THEN regular_opening_hours.friday
          WHEN 'saturday' THEN regular_opening_hours.saturday
          WHEN 'sunday' THEN regular_opening_hours.sunday
        END
      ) AS hours
      WHERE hours.start_time <= CAST(@p_hour_of_day AS TIME)
        AND hours.end_time >= TIME_ADD(CAST(@p_hour_of_day AS TIME), INTERVAL 1 HOUR)
    )
  GROUP BY
    h3_index
)
ORDER BY
  restaurant_count DESC;

Düzenlemeyi kaydetmek için Yeniden Bağlan'ı tıklayın. Değiştirilen sorguda, yeni ayarladığımız parametre adlarıyla ilişkili olan @p_hour_of_day gibi yeni değişkenlere dikkat edin.

Bu parametreleri son kullanıcıya göstermek için rapor tuvaline dönün:

1. Raporunuza üç Açılır liste kontrolü ekleyin.
2. Her kontrol için Kontrol alanı'nı yeni oluşturduğunuz parametrelere karşılık gelecek şekilde ayarlayın:
   • Kontrol 1: p_locality
   • 2. Kontrol: p_day_of_week
   • 3. kontrol: p_hour_of_day

Nihai raporunuz aşağıdaki gibi görünmelidir. Açılır liste kontrollerinden birinde değer değiştirildiğinde Data Studio, haritada görselleştirmeden önce istenen verileri Places Insights'tan getirir.

3. adım: Sonuçları paylaşın

Raporu paylaşmak için Data Studio'da yerleşik paylaşım aracını kullanın. Bu sayede izleyiciler, açılır listelerinizden seçtikleri parametrelere göre görselleştirmeyi dinamik olarak güncelleyebilir.

Sonuç

Bu kalıp, BigQuery'nin işlem gücünden yararlanarak Data Studio'ya toplu Places Insights verileri sunan ölçeklenebilir ve etkileşimli bir raporlama aracı oluşturur. Bu mimari, büyük ham veri kümelerini görselleştirmeye çalışmanın tuzaklarından kaçınır ve son kullanıcılara verileri zaman, konum ve işletme türü gibi farklı boyutlarda neredeyse anlık olarak keşfetme esnekliği sağlar. Bu, teknik bilgisi olmayan paydaşlarınıza verileri keşfetme esnekliği sunan güçlü bir araçtır.

Sonraki Adımlar

Places Insights şemasının farklı bölümlerini parametrelendirerek dinamik raporların diğer varyasyonlarını keşfedin:

• Dinamik Rakip Analizi: Kullanıcıların ısı haritasını farklı rakipler arasında anında değiştirmesine ve bir pazardaki göreli doygunluklarını görmesine olanak tanımak için brand adları parametresi oluşturun. Marka verilerinin kullanılabilirliği için Yer Analizleri verileri hakkında başlıklı makaleyi inceleyin.
• Etkileşimli Site Seçimi: Emlak ekiplerinin belirli demografik profillerle eşleşen alanları dinamik olarak filtrelemesine olanak tanımak için price_level (ör. "Orta" ve "Pahalı") ve minimum rating parametreleri ekleyin.
• Özel hizmet alanları: Şehir adına göre filtreleme yapmak yerine kullanıcıların özel çalışma alanları tanımlamasına izin verin.
  • Yarıçapa dayalı: Üç sayısal parametre oluşturun: p_latitude, p_longitude ve p_radius_meters. Koordinatlar, Geocoding API dahil olmak üzere Google Haritalar Platformu API'lerinden alınabilir. Sorgunuzda, ST_DWITHIN işlevine şunları ekleyin:
    • ST_DWITHIN(point, ST_GEOGPOINT(@p_longitude, @p_latitude), @p_radius_meters)
  • Poligon tabanlı: Karmaşık özel şekiller (ör. satış bölgeleri) için kullanıcılar geometri metnini kolayca giremez. Bunun yerine, BigQuery'de şekil geometrilerinizi ve kolay anlaşılır bir ad (ör. "A Bölgesi") içeren bir arama tablosu oluşturun. Kullanıcıların bölgeyi seçmesine olanak tanımak için Data Studio'da bir metin parametresi p_zone_name oluşturun ve ST_CONTAINS işlevinin geometrisini almak için bir alt sorgu kullanın.

Katkıda bulunanlar

• David Szajngarten | Developer Relations Engineer
• Henrik Valve | DevX Mühendisi