ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสถานที่ให้ข้อมูลแบรนด์สำหรับสถานที่หลายหมวดหมู่ เช่น
- สำหรับหมวดหมู่ "ตู้ ATM, ธนาคาร และสหกรณ์เครดิต" ข้อมูลแบรนด์ จะมีรายการสำหรับแบรนด์ธนาคาร PNC, UBS และ Chase แต่ละแบรนด์
- สำหรับหมวดหมู่ "การเช่ารถ" ข้อมูลจะมีรายการสำหรับแบรนด์ Budget, Hertz และ Thrifty แต่ละแบรนด์
กรณีการใช้งานทั่วไปสําหรับการค้นหาชุดข้อมูลแบรนด์คือการวิเคราะห์การแสดงแบรนด์ หรือรวมเข้ากับชุดข้อมูลสถานที่เพื่อตอบคําถาม เช่น
- จำนวนร้านค้าทั้งหมดตามแบรนด์ในพื้นที่
- แบรนด์คู่แข่ง 3 อันดับแรกในพื้นที่ของฉันมีจำนวนเท่าใด
- มีแบรนด์ในหมวดหมู่ที่เฉพาะเจาะจง เช่น "ฟิตเนส" หรือ "ปั๊มน้ำมัน" ในพื้นที่นั้นๆ กี่แบรนด์
เกี่ยวกับชุดข้อมูลแบรนด์
ชุดข้อมูลแบรนด์รองรับในสหรัฐอเมริกา สหราชอาณาจักร ออสเตรเลีย และแคนาดา
เช่น ชุดข้อมูลแบรนด์สำหรับสหรัฐอเมริกาจะชื่อ
places_insights___us.brands
สคีมาชุดข้อมูลแบรนด์
สคีมาสำหรับชุดข้อมูลแบรนด์จะกำหนดฟิลด์ 3 รายการ ได้แก่
id: รหัสแบรนด์name: ชื่อแบรนด์ เช่น "Hertz" หรือ "Chase"category: ประเภทแบรนด์ เช่น "ปั๊มน้ำมัน" "อาหารและเครื่องดื่ม" หรือ "ที่พัก" ดูรายการค่าที่เป็นไปได้ได้ที่ค่าหมวดหมู่
ค้นหาข้อมูลแบรนด์
วิธีที่แนะนำในการวิเคราะห์ข้อมูลแบรนด์คือการใช้ฟังก์ชัน Places Count
ฟังก์ชัน Places Count รองรับการกรองตามรหัสแบรนด์โดยใช้พารามิเตอร์ brand_ids โดยจะแสดงผลจำนวนที่แน่นอน (รวมถึง 0) และรหัสสถานที่ตัวอย่าง
โดยไม่ต้องใช้การดำเนินการ SQL JOIN ที่ซับซ้อน
ขั้นตอนที่ 1: ค้นหารหัสแบรนด์
สคีมาชุดข้อมูลสถานที่
กำหนดฟิลด์ brand_ids หากสถานที่ในชุดข้อมูลสถานที่เชื่อมโยงกับแบรนด์ ฟิลด์ brand_ids จะมีรหัสแบรนด์ที่เกี่ยวข้อง
หากต้องการกรองตามแบรนด์ ให้ค้นหาตาราง brands ก่อนเพื่อหารหัสแบรนด์ที่เกี่ยวข้อง
สำหรับแบรนด์ที่สนใจ
SELECT id, name FROM PROJECT_NAME.places_insights___us.brands WHERE name = "McDonald's"
ขั้นตอนที่ 2: ใช้ brand_ids ในฟังก์ชัน Places Count
หลังจากได้รับรหัสแบรนด์แล้ว ให้ส่งรหัสไปยังbrand_idsพารามิเตอร์ตัวกรอง
ในตัวอย่างนี้ คุณจะค้นหาความหนาแน่นของร้านอาหาร McDonald's ภายใน 2,000
เมตรจากตึกเอ็มไพร์สเตทในนิวยอร์กซิตี้โดยใช้
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 ) );
นอกจากนี้ คุณยังใช้ PLACES_COUNT_V2 เพื่อนับสถานที่ตั้งของแบรนด์แบบเป็นชุดในพื้นที่ค้นหาที่กำหนดเองได้ด้วย 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
ฟิลด์ category สำหรับแบรนด์อาจมีค่าต่อไปนี้
| ค่าประเภทหมวดหมู่ |
|---|
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 |