ブランドデータを使用してクエリを記述する

Places Insights は、さまざまなカテゴリの場所に関するブランド情報を提供します。次に例を示します。

  • 「ATM、銀行、信用組合」のカテゴリの場合、ブランドデータには PNC、UBS、Chase の各銀行のブランドのエントリが含まれます。
  • 「自動車レンタル」カテゴリの場合、データには Budget、Hertz、Thrifty の各ブランドのエントリが含まれています。

ブランド データセットのクエリの一般的なユースケースは、場所データに対するクエリと結合して、次のような質問に回答することです。

  • あるエリアのブランド別の店舗数を教えてください。
  • このエリアで上位 3 つの競合他社ブランドの数はどれくらいですか？
  • このエリアにある「フィットネス」や「ガソリンスタンド」などの特定のカテゴリのブランドの数はどれくらいですか？

ブランド データセットについて

米国のブランド データセットの名前は places_insights___us___sample.brands です。

ブランド データセットのスキーマ

ブランド データセットのスキーマでは、次の 3 つのフィールドが定義されています。

  • id: ブランド ID。
  • name: ブランド名（「Hertz」や「Chase」など）。
  • category: ブランドのタイプ（「ガソリンスタンド」、「飲食」、「宿泊施設」など）。有効な値の一覧については、カテゴリの値をご覧ください。

クエリでブランド データセットを使用する

場所データセットのスキーマで brand_ids フィールドが定義されています。場所データセット内の場所がブランドに関連付けられている場合、その場所の brand_ids フィールドには対応するブランド ID が含まれます。

ブランド データセットを参照する一般的なクエリは、brand_ids フィールドに基づいてプレイス データセットと JOIN を実行します。

たとえば、ニューヨーク市のエンパイア ステート ビルから 2, 000 メートル以内のマクドナルドの店舗数を調べるには、次のようにします。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
 COUNT(*)
FROM PROJECT_NAME.places_insights___us___sample.places_sample places, UNNEST(brand_ids) AS brand_id
LEFT JOIN PROJECT_NAME.places_insights___us___sample.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"

次のクエリは、ニューヨーク市にあるブランドに属するカフェの数をブランド名でグループ化して返します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  brands.name,
  COUNT(*) AS store_count
FROM PROJECT_NAME.places_insights___us___sample.places_sample places, UNNEST(brand_ids) AS brand_id
LEFT JOIN PROJECT_NAME.places_insights___us___sample.brands ON brand_id = brands.id
WHERE brands.category = "Food and Drink"
AND "cafe" IN UNNEST(places.types)
AND business_status = "OPERATIONAL"
GROUP BY brands.name
ORDER BY store_count DESC;

次の図は、ブランド別のカウントを示しています。

ブランド別にグループ化された cfes の数をカウントするクエリの結果。

カテゴリ値

ブランドの category フィールドには次の値が含まれます。

カテゴリタイプの値
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