Places Insights のデータ
Places Insights は、BigQuery で完全なデータセットとサンプル データセットを提供します。
サンプル データセットは、Places Insights を試して、完全なデータセットを購入するかどうかを決定する前に、プロダクトの使いやすさと価値を評価できるようにすることを目的としています。サンプル データセットには、都市自体のデータのみが含まれています。周辺の都市圏のデータは含まれていません。
サンプル リスティングには、サポートされている各国のトップ都市のデータが含まれています。
| アムステルダム（オランダ） | ヘルシンキ（FI） | プロヴディフ（BG） |
| アンカラ（トルコ） | 香港（HK） | リファー（バーレーン） |
| アレキパ（ペルー） | ジャカルタ（ID） | ローマ（イタリア） |
| アテネ（ギリシャ） | ジェッダ（サウジアラビア） | サンティアゴ（CL） |
| バートガスタイン（オーストリア） | ヨハネスブルグ（南アフリカ） | サンパウロ（ブラジル） |
| ベルリン（ドイツ） | クアラルンプール（マレーシア） | シャルジャ（AE） |
| ブルノ（CZ） | リスボン（ポルトガル） | シンガポール（SG） |
| ブリュッセル（BE） | ロンドン（GB） | ストックホルム（SE） |
| ブカレスト（ルーマニア） | ルサイル（QA） | シドニー（AU） |
| ブエノスアイレス（AR） | マドリッド（スペイン） | 台北（台湾） |
| 釜山（韓国） | マニラ（フィリピン） | テルアビブ ヤフォ（IL） |
| カイロ（エジプト） | メデジン（コロンビア） | 東京（JP） |
| チェンマイ（タイ） | メキシコシティ（MX） | トロント（カナダ） |
| コペンハーゲン（デンマーク） | ムンバイ（インド） | ワルシャワ（ポーランド） |
| コーク（アイルランド） | ニューヨーク市（米国） | ウェリントン（ニュージーランド） |
| デブレツェン（ハンガリー） | オスロ（ノルウェー） | チューリッヒ（CH） |
| ハノイ（ベトナム） | パリ（フランス） |
完全なデータセットには、サポートされている各国のデータが含まれており、購入する必要があります。Places Insights への登録をご希望の場合は、リクエスト フォームにご記入ください。Places Insights データセットへのアクセス権をリクエストする必要があるのは、データ サブスクライバーのみです。BigQuery プロジェクトでサブスクリプションが有効になると、そのプロジェクトにアクセスできるユーザーは誰でも Places Insights データに対してクエリを実行できます。
各国のデータセットには独自のリスティングがあり、個別に登録する必要があります。リスティングの登録について詳しくは、プレイス インサイトを設定するをご覧ください。
データセット スキーマ
各国のプレイス データセット スキーマは、次の 2 つの部分で構成されています。
たとえば、スペイン（ES）のデータセットを操作している場合は、コアスキーマと ES 固有のスキーマの両方を参照します。
ブランド データセットのスキーマでは、次の 3 つのフィールドが定義されています。
id: ブランド ID。name: ブランド名（「Hertz」や「Chase」など）。category: ブランドのカテゴリ（「ガソリン スタンド」、「飲食」、「宿泊施設」など）。
Places Insights データをクエリする
Places Insights では、次の 2 つの方法でデータセットをクエリできます。
- SQL を使用してデータセットを直接クエリする: データセット テーブルに対して標準の BigQuery SQL クエリを実行します。これにより、複雑なフィルタリング、独自のデータとの結合、カスタム分析、
AVG、SUM、GROUP BYなど、COUNT以外の追加の集計関数のサポートにおいて、最大限の柔軟性が得られます。ドキュメントをご覧ください。 - Places Count 関数を使用してデータセットをクエリする: Places Count 関数は、BigQuery で直接実行され、一般的なデータ取得タスクを簡素化する、事前定義された最適化済みの SQL クエリです。個々の場所の詳細を検索するためのプレイス ID を返すなど、より詳細な分析情報を提供します。ドキュメントを参照してください。
直接クエリ
データを直接クエリすると、集計しきい値が適用されます。結果は、クエリで 5 つ以上のプレイスが集計された場合にのみ返されます。たとえば、検索条件の結果が 0、1、2、3、4 のいずれかのカウントの場合、その結果はレスポンスから除外されます。たとえば、特定のエリアにあるレストランの総数を求めるクエリは、総数が 5 以上の場合にのみレスポンスを返し、それ以外の場合はレスポンスを返しません。
Places Count 関数のクエリ
Places Count 関数は、プレイス ID のリストを返すことができます。このリストは、Places API や Places UI キットなどの他の GMP サービスを使用して、個々の場所の情報を検索するために使用できます。
Places Count 関数では集計のしきい値は適用されませんが、最小検索エリアとして 40.0 メートル × 40.0 メートル（1, 600 m2）が適用されます。つまり、検索クエリが最小検索エリアよりも大きい限り、クエリに一致する場所が 0 件の場合でも、常に結果が返されます。
データを直接クエリする場合と関数を使用する場合
結果の数が少なくてもよい場合、AVG、SUM、COUNTIF などのカウント以外の分析情報を取得する場合、またはデータセットの結合などの複雑なクエリを実行する必要がある場合は、データを直接クエリします。
結果が少ないかゼロかどうかを知る必要がある場合や、場所の名前や住所などの個々の場所情報を取得する必要がある場合は、関数を使用してクエリを実行します。
次の表は、直接クエリと Places Count 関数の違いを詳しく比較したものです。
| Places Count 関数 | データセットの直接クエリ | |
|---|---|---|
| メリット |
|
|
| インターフェース | COUNT 分析情報を生成する 4 つの事前定義 SQL 関数: 単一カウント、タイプごとのカウント、地理ごとのカウント、H3 セルごとのカウント。JSON_OBJECT は関数に引数を渡します。 |
独自の SQL を記述して、COUNT、COUNT_IF、SUM、AVG. などの集計関数を実行します。JOIN、GROUP BY、WHERE などを使用して、追加の分析情報を生成できます。 |
| 制限事項 | 最小検索エリアを 40.0 メートル × 40.0 メートル（1,600 m2）に設定します。最小検索領域が満たされていれば、集計数が 5 未満でも関数は結果を返します。 | カウントが 5 未満の結果は結果から除外されます（つまり、行が除外されます）。 |
| サポートされている属性フィルタ | 場所の数の関数フィルタ パラメータは、直接クエリ属性フィルタと同じですが、次の点が異なります。
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完全なスキーマがサポートされています。 |