Places Insights proporciona información de marcas para muchas categorías de lugares. Por ejemplo:
- Para la categoría "Cajeros automáticos, bancos y cooperativas de crédito", los datos de marcas contienen una entrada para cada una de las marcas de los bancos PNC, UBS y Chase.
- Para la categoría "Alquiler de automóviles", los datos contienen una entrada para cada una de las marcas Budget, Hertz y Thrifty.
Un caso de uso típico para consultar el conjunto de datos de marcas es unirlo con una consulta sobre los datos de lugares para responder preguntas como las siguientes:
- ¿Cuál es la cantidad de todas las tiendas por marca en un área?
- ¿Cuál es la cantidad de las tres marcas de la competencia principales en el área?
- ¿Cuál es la cantidad de marcas de una categoría específica, como "Fitness" o "Estación de servicio", en el área?
Acerca del conjunto de datos de marcas
El conjunto de datos de marcas para EE.UU. se denomina places_insights___us.brands.
Esquema del conjunto de datos de marcas
El esquema del conjunto de datos de marcas define tres campos:
id: El ID de la marca.name: El nombre de la marca, como "Hertz" o "Chase".category: El tipo de marca, como "Estación de servicio", "Alimentos y bebidas" o "Alojamiento". Para obtener una lista de valores posibles, consulta Valores de categoría.
Usa el conjunto de datos de marcas en una consulta
El esquema del conjunto de datos de lugares
define el campo brand_ids. Si un lugar del conjunto de datos de lugares está asociado con una marca, el campo brand_ids del lugar contiene el ID de marca correspondiente.
Una consulta típica que hace referencia al conjunto de datos de marcas realiza una operación JOIN con el conjunto de datos de lugares en función del campo brand_ids.
Por ejemplo, para encontrar la cantidad de restaurantes McDonald's que se encuentran a 2,000 metros del Empire State Building en la ciudad de Nueva York, usa la siguiente consulta:
SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD COUNT(*) FROM PROJECT_NAME.places_insights___us.places places, UNNEST(brand_ids) AS brand_id LEFT JOIN PROJECT_NAME.places_insights___us.brands ON brand_id = brands.id WHERE ST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), point, 2000) AND brands.name = "McDonald's" AND business_status = "OPERATIONAL"
La siguiente consulta muestra la cantidad de bancos de la ciudad de Nueva York que pertenecen a una marca, agrupados por nombre de marca:
SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD brands.name, COUNT(*) AS store_count FROM PROJECT_NAME.places_insights___us.places places, UNNEST(brand_ids) AS brand_id LEFT JOIN PROJECT_NAME.places_insights___us.brands ON brand_id = brands.id WHERE brands.category = "ATMs, Banks and Credit Unions" AND "bank" IN UNNEST(places.types) AND business_status = "OPERATIONAL" GROUP BY brands.name ORDER BY store_count DESC;
En la siguiente imagen, se muestran las cantidades por marca:

Valores de categoría
El campo category de una marca puede contener los siguientes valores:
| Valor del tipo de categoría |
|---|
ATMs, Banks and Credit Unions |
Automotive and Parts Dealers |
Automotive Rentals |
Automotive Services |
Dental |
Electric Vehicle Charging Stations |
Electronics Retailers |
Fitness |
Food and Drink |
Gas Station |
Grocery and Liquor |
Health and Personal Care Retailers |
Hospital |
Lodging |
Merchandise Retail |
Movie Theater |
Parking |
Telecommunications |