เขียนการค้นหาโดยใช้ข้อมูลแบรนด์

ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสถานที่แสดงข้อมูลแบรนด์สำหรับสถานที่หลายหมวดหมู่ เช่น

• สำหรับหมวดหมู่ "ตู้ ATM, ธนาคาร และเครดิตยูเนียน" ข้อมูลแบรนด์จะมีรายการสำหรับแบรนด์ PNC, UBS และ Chase Bank แต่ละแบรนด์
• สำหรับหมวดหมู่ "การเช่ายานยนต์" ข้อมูลจะมีรายการสำหรับแบรนด์ Budget, Hertz และ Thrifty แต่ละแบรนด์

กรณีการใช้งานทั่วไปสำหรับการค้นหาชุดข้อมูลแบรนด์คือการวิเคราะห์การแสดงแบรนด์หรือรวมเข้ากับชุดข้อมูลสถานที่เพื่อตอบคำถามต่างๆ เช่น

• จำนวนร้านค้าทั้งหมดตามแบรนด์ในพื้นที่หนึ่งๆ เป็นเท่าใด
• แบรนด์คู่แข่ง 3 อันดับแรกในพื้นที่นี้มีจำนวนเท่าใด
• จำนวนแบรนด์ของหมวดหมู่ที่เฉพาะเจาะจง เช่น "ฟิตเนส" หรือ "ปั๊มน้ำมัน" ในพื้นที่นั้นๆ มีเท่าใด

เกี่ยวกับชุดข้อมูลแบรนด์

ชุดข้อมูลแบรนด์รองรับในสหรัฐอเมริกา สหราชอาณาจักร ออสเตรเลีย และแคนาดา เช่น ชุดข้อมูลแบรนด์สำหรับสหรัฐอเมริกาจะมีชื่อว่า places_insights___us.brands

สคีมาชุดข้อมูลแบรนด์

สคีมาสำหรับชุดข้อมูลแบรนด์จะกำหนด 3 ฟิลด์ ได้แก่

• id: รหัสแบรนด์
• name: ชื่อแบรนด์ เช่น "Hertz" หรือ "Chase"
• category: ประเภทแบรนด์ เช่น "ปั๊มน้ำมัน" "อาหารและเครื่องดื่ม" หรือ "ที่พัก" ดูรายการค่าที่เป็นไปได้ที่หัวข้อค่าหมวดหมู่

ค้นหาข้อมูลแบรนด์

วิธีที่แนะนำในการวิเคราะห์ข้อมูลแบรนด์คือการใช้ฟังก์ชัน Places Count ฟังก์ชัน Places Count รองรับการกรองตามรหัสแบรนด์โดยใช้พารามิเตอร์ brand_ids โดยจะแสดงจำนวนที่แน่นอน (รวมถึง 0) และรหัสสถานที่ตัวอย่างโดยไม่ต้องดำเนินการ JOIN SQL ที่ซับซ้อน

ขั้นตอนที่ 1: ค้นหารหัสแบรนด์

สคีมาชุดข้อมูลสถานที่จะกำหนดฟิลด์ brand_ids หากสถานที่ในชุดข้อมูลสถานที่เชื่อมโยงกับแบรนด์ ช่อง brand_ids จะมีรหัสแบรนด์ที่เกี่ยวข้อง

หากต้องการกรองตามแบรนด์ ให้ค้นหาตาราง brands ก่อนเพื่อค้นหารหัสแบรนด์ที่เกี่ยวข้องสำหรับแบรนด์ที่สนใจ ดังนี้

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

ขั้นตอนที่ 2: ใช้ brand_ids ในฟังก์ชัน Places Count

หลังจากได้รับรหัสแบรนด์แล้ว ให้ส่งรหัสดังกล่าวไปยังพารามิเตอร์ตัวกรอง brand_ids

ในตัวอย่างนี้ คุณค้นหาความหนาแน่นของร้านอาหาร McDonald's ภายในรัศมี 2,000 เมตรจากตึกเอ็มไพร์สเตตในนิวยอร์กซิตี้โดยใช้ PLACES_COUNT_PER_H3 ดังนี้

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
  )
);

นอกจากนี้ คุณยังใช้ PLACES_COUNT_V2 เพื่อนับสถานที่ตั้งของแบรนด์เป็นกลุ่มในพื้นที่การค้นหาที่กำหนดเองได้ด้วย โดยทำดังนี้

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"]
  )
);

ค่าหมวดหมู่

ช่อง category สำหรับแบรนด์อาจมีค่าต่อไปนี้