Marka verilerini kullanarak sorgu yazma

Places Insights, birçok yer kategorisi için marka bilgileri sağlar. Örneğin:

• "ATM'ler, Bankalar ve Kredi Birlikleri" kategorisinde, markalar verileri PNC, UBS ve Chase bankalarının her biri için bir giriş içerir.
• "Araç Kiralama" kategorisinde, Budget, Hertz ve Thrifty markalarının her biri için bir giriş bulunur.

Markalar veri kümesine sorgu göndermenin tipik bir kullanım alanı, marka varlığını analiz etmek veya aşağıdaki gibi soruları yanıtlamak için yerler veri kümesiyle birleştirmektir:

• Bir bölgedeki tüm mağazaların markaya göre sayısı nedir?
• Bölgedeki ilk üç rakip markamın sayısı nedir?
• Bölgedeki "Fitness" veya "Benzin İstasyonu" gibi belirli bir kategorideki marka sayısı nedir?

Markalar veri kümesi hakkında

Markalar veri kümesi ABD, Birleşik Krallık, Avustralya ve Kanada'da desteklenir. Örneğin, ABD'deki markalar veri kümesi places_insights___us.brands olarak adlandırılır.

Markalar veri kümesi şeması

Markalar veri kümesinin şeması üç alanı tanımlar:

• id: Marka kimliği.
• name: "Hertz" veya "Chase" gibi marka adı.
• category: "Benzin İstasyonu", "Yiyecek ve İçecek" veya "Konaklama" gibi marka türü. Olası değerlerin listesi için Kategori değerleri bölümüne bakın.

Marka verilerini sorgulama

Marka verilerini analiz etmek için önerilen yöntem Yer Sayısı Fonksiyonları'nı kullanmaktır. Yer Sayısı işlevleri, brand_ids parametresi kullanılarak marka kimliklerine göre filtrelemeyi doğal olarak destekler. Bu işlevler, karmaşık SQL JOIN işlemleri gerektirmeden tam sayıları (sıfır dahil) ve örnek Yer kimliklerini döndürür.

1. adım: Marka kimliğini bulun

Yer veri kümesi şeması, brand_ids alanını tanımlar. Yer kümesi veri setindeki bir yer bir markayla ilişkilendirilmişse brand_ids alanında ilgili marka kimliği bulunur.

Bir markaya göre filtrelemek için önce brands tablosunu sorgulayarak ilgilendiğiniz markanın karşılık gelen marka kimliğini bulun:

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

2. adım: Yer sayısı işlevinde brand_ids kullanın

Marka kimliğini aldıktan sonra brand_ids filtre parametresine iletin.

Bu örnekte, PLACES_COUNT_PER_H3 kullanarak New York City'deki Empire State Binası'nın 2.000 metre yarıçapındaki McDonald's restoranlarının yoğunluğunu sorguluyorsunuz:

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
  )
);

Ayrıca, özel arama alanlarındaki marka konumlarını toplu olarak saymak için PLACES_COUNT_V2 simgesini de kullanabilirsiniz:

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"]
  )
);

Kategori değerleri

Bir markanın category alanı aşağıdaki değerleri içerebilir: