Tworzenie zapytania z użyciem danych o markach

Statystyki miejsc zawierają informacje o markach w wielu kategoriach miejsc. Przykład:

• W przypadku kategorii „Bankomaty, banki i spółdzielcze kasy oszczędnościowo-kredytowe” dane o markach zawierają wpisy dla każdej z marek PNC, UBS i Chase.
• W przypadku kategorii „Wypożyczalnie samochodów” dane zawierają wpis dla każdej z marek: Budget, Hertz i Thrifty.

Typowym zastosowaniem zapytań do zbioru danych o markach jest analiza obecności marki lub łączenie go ze zbiorem danych o miejscach w celu uzyskania odpowiedzi na pytania takie jak:

• Jaka jest liczba wszystkich sklepów danej marki w danym obszarze?
• Ile jest w okolicy moich 3 największych konkurentów?
• Ile marek z określonej kategorii, np. „Fitness” lub „Stacja paliw”, znajduje się w danym obszarze?

Informacje o zbiorze danych marek

Zbiór danych o markach jest obsługiwany w Australii, Kanadzie, Stanach Zjednoczonych i Wielkiej Brytanii. Na przykład zbiór danych o markach w Stanach Zjednoczonych ma nazwę places_insights___us.brands.

Schemat zbioru danych o markach

Schemat zbioru danych o markach definiuje 3 pola:

• id: identyfikator marki.
• name: nazwa marki, np. „Hertz” lub „Chase”.
• category: typ marki, np. „Stacja benzynowa”, „Jedzenie i napoje” lub „Obiekty noclegowe”. Listę możliwych wartości znajdziesz w sekcji Wartości kategorii.

Wykonywanie zapytań dotyczących danych marek

Zalecana metoda analizowania danych o markach to używanie funkcji liczby miejsc. Funkcje Places Count natywnie obsługują filtrowanie według identyfikatorów marek za pomocą parametru brand_ids, zwracając dokładne liczby (w tym zero) i przykładowe identyfikatory miejsc bez konieczności wykonywania złożonych operacji SQL JOIN.

Krok 1. Znajdź identyfikator marki

Schemat zbioru danych o miejscach określa pole brand_ids. Jeśli miejsce w zbiorze danych o miejscach jest powiązane z marką, pole brand_ids zawiera odpowiedni identyfikator marki.

Aby filtrować według marki, najpierw wyślij zapytanie do tabeli brands, aby znaleźć odpowiedni identyfikator marki:

SELECT id, name
FROM PROJECT_NAME.places_insights___us.brands
WHERE name = "McDonald's"

Krok 2. Użyj atrybutu brand_ids w funkcji Places Count

Po uzyskaniu identyfikatora marki przekaż go do parametru filtra brand_ids.

W tym przykładzie wysyłasz zapytanie o gęstość restauracji McDonald's w promieniu 2000 metrów od Empire State Building w Nowym Jorku za pomocą funkcji PLACES_COUNT_PER_H3:

SELECT *
FROM PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_PER_H3(
  JSON_OBJECT(
      'geography', ST_BUFFER(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), 2000),
      'business_status', ['OPERATIONAL'],
      'brand_ids', ["13992718219781496405"], -- McDonald's brand ID
      'h3_resolution', 8
  )
);

Możesz też użyć symbolu PLACES_COUNT_V2, aby zbiorczo zliczyć lokalizacje marki w niestandardowych obszarach wyszukiwania:

SELECT *
FROM PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_V2(
  TABLE PROJECT_NAME.YOUR_DATASET.my_search_areas,
  JSON_OBJECT(
      'geography_radius', 2000,
      'business_status', ['OPERATIONAL'],
      'brand_ids', ["13992718219781496405"]
  )
);

Wartości kategorii

Pole category w przypadku marki może zawierać te wartości: