science এই পণ্য বা বৈশিষ্ট্যটি প্রিভিউতে রয়েছে (প্রি-GA)। প্রাক-GA পণ্য এবং বৈশিষ্ট্যগুলির সীমিত সমর্থন থাকতে পারে এবং প্রাক-GA পণ্য এবং বৈশিষ্ট্যগুলির পরিবর্তনগুলি অন্যান্য প্রাক-GA সংস্করণগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নাও হতে পারে। প্রাক-GA অফারগুলি Google মানচিত্র প্ল্যাটফর্ম পরিষেবার নির্দিষ্ট শর্তাবলী দ্বারা আচ্ছাদিত। আরও তথ্যের জন্য, লঞ্চ পর্যায়ের বিবরণ দেখুন। স্থানের অন্তর্দৃষ্টি পরীক্ষা করতে সাইন আপ করুন !
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
প্রিভিউ রিলিজে, Places Insights BigQuery-এ শহর-নির্দিষ্ট ডেটা প্রদান করে। স্থানের অন্তর্দৃষ্টি আপনাকে আরও অবগত ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নিতে আগ্রহের ডেটা সম্পর্কে পরিসংখ্যানগত অন্তর্দৃষ্টি সহ আপনার নিজস্ব ডেটা উন্নত করতে দেয়৷
আপনি স্থানের অন্তর্দৃষ্টি ডেটা জিজ্ঞাসা করার আগে, আপনাকে প্রথমে স্থানের অন্তর্দৃষ্টি পণ্যে অ্যাক্সেস পেতে সাইন আপ করতে হবে৷ একবার আপনার অ্যাকাউন্ট অনবোর্ড হয়ে গেলে, আপনি আপনার টার্গেট দেশের জন্য স্থানের অন্তর্দৃষ্টি ডেটাসেটে সদস্যতা নিতে সক্ষম হবেন।
আপনার যদি একটি অ্যাকাউন্ট না থাকে, তাহলে শুরু করুন বোতামটি ক্লিক করুন যা নতুন ব্যবহারকারীদের জন্য ক্লাউড কনসোলে একটি ইন্টারেক্টিভ সেটআপ অভিজ্ঞতার সাথে লিঙ্ক করে:
নীচের সারণীতে তালিকাভুক্ত শহর এবং দেশগুলির জন্য স্থানগুলির অন্তর্দৃষ্টি ডেটা উপলব্ধ৷ প্রতিটি শহর এবং দেশের নিজস্ব ডেটা তালিকা রয়েছে যা আপনাকে অবশ্যই স্বতন্ত্রভাবে সদস্যতা নিতে হবে।
একটি তালিকার সদস্যতা নিতে:
নীচের টেবিল থেকে আগ্রহের শহরের জন্য সাবস্ক্রাইব লিঙ্কটি নির্বাচন করুন।
Google ক্লাউড কনসোলে সেই দেশের জন্য একটি ডায়ালগ খোলে৷ যেমন নিউ ইয়র্ক সিটি, ইউনাইটেড স্টেটস (ইউএস) তালিকার জন্য:
ডায়ালগে সাবস্ক্রাইব বোতামটি নির্বাচন করুন।
ডায়ালগে প্রোজেক্ট , লিঙ্কড ডেটাসেটের নাম , প্রাথমিক অঞ্চল এবং রেপ্লিকা অঞ্চলগুলি নিশ্চিত করুন বা সম্পাদনা করুন। আপনি ডিফল্ট তালিকার নাম ব্যবহার করতে বেছে নিতে পারেন অথবা আপনি আপনার নিজের নামকরণের রীতি ব্যবহার করতে ঐচ্ছিকভাবে নাম সেট করতে পারেন।
সংরক্ষণ নির্বাচন করুন।
সম্পূর্ণ হলে, টেবিল সাবস্ক্রিপশন Google ক্লাউড কনসোলের BigQuery এক্সপ্লোরার প্যানেলে প্রদর্শিত হবে। আপনার SQL কোয়েরিতে, ডেটা অ্যাক্সেস করতে নীচে দেখানো টেবিলের নামটি ব্যবহার করুন।
উপলব্ধ তালিকা
নিম্নলিখিত সারণীতে সমর্থিত শহর এবং দেশগুলির তালিকা রয়েছে৷
[[["সহজে বোঝা যায়","easyToUnderstand","thumb-up"],["আমার সমস্যার সমাধান হয়েছে","solvedMyProblem","thumb-up"],["অন্যান্য","otherUp","thumb-up"]],[["এতে আমার প্রয়োজনীয় তথ্য নেই","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["খুব জটিল / অনেক ধাপ","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["পুরনো","outOfDate","thumb-down"],["অনুবাদ সংক্রান্ত সমস্যা","translationIssue","thumb-down"],["নমুনা / কোড সংক্রান্ত সমস্যা","samplesCodeIssue","thumb-down"],["অন্যান্য","otherDown","thumb-down"]],["2025-09-06 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["In the Preview release, Places Insights provides city-specific data in BigQuery\n[data clean rooms](https://cloud.google.com/bigquery/docs/data-clean-rooms) for\nthe target countries. Data clean rooms provide a security-enhanced environment\nin which multiple parties can share, join, and analyze their data assets without\nmoving or revealing the underlying data.\n\nBefore you can write SQL queries against the data in a clean room, you must\nfirst [sign up](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSetyVSIJc2U4C8rn7Z2olWhK9MEbD_YPadqHuPO3SE-yL21yg/viewform)\nto get access to the Places Insights product. Once your account\nhas been onboarded, you will be able to **subscribe** to the clean room for your\ntarget country.\n\nPrerequisites\n\nTo access the Places Insights data in a clean room, you must:\n\n1. [Sign up](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSetyVSIJc2U4C8rn7Z2olWhK9MEbD_YPadqHuPO3SE-yL21yg/viewform)\n to test Places Insights.\n\n2. Have a [Google Cloud](https://cloud.google.com/) account.\n\n If you don't have an account, click the **Get Started** button that links to\n an interactive setup experience in the Cloud console for new\n users:\n\n [Get Started](https://console.cloud.google.com/google/maps-apis/start?utm_source=Docs_GS_Button&ref=https://developers.google.com/maps/&utm_content=Docs_Central)\n3. Enable the BigQuery API. For instructions on enabling BigQuery and for a\n tutorial on using BigQuery, see [Query a public dataset with the Google Cloud console](https://cloud.google.com/bigquery/docs/quickstarts/query-public-dataset-console).\n\n4. Enable the [Analytics Hub API](https://console.cloud.google.com/apis/api/analyticshub.googleapis.com/metrics).\n\n5. Ensure that your account has the [Analytics Hub Subscriber](https://cloud.google.com/bigquery/docs/analytics-hub-grant-roles#ah-subscriber-role)\n (`roles/analyticshub.subscriber`) and [Analytics Hub Subscription\n Owner](https://cloud.google.com/bigquery/docs/analytics-hub-grant-roles#ah-subscription-owner-role)\n (`roles/analyticshub.subscriptionOwner`) roles to perform subscriber tasks\n on the data clean rooms.\n\n6. Ensure that your account has the [BigQuery User](https://cloud.google.com/bigquery/docs/access-control#bigquery.user)\n (`roles/bigquery.user`) role to create datasets.\n\n For more information, see [Additional subscriber\n permissions](https://cloud.google.com/bigquery/docs/data-clean-rooms#additional_subscriber_permissions).\n\nSubscribe to a data clean room\n\nPlaces Insights data is available for the cities and countries listed in the\n[table below](#available-clean-rooms). Each city and country has its own data\nclean room that you must subscribe to individually.\n\nTo subscribe to a clean room:\n\n1. Select the subscribe link for the city of interest from the [table\n below](#available-clean-rooms).\n\n2. A dialog opens for that country in the Google Cloud console. For example\n for the New York City, United States (US) clean room:\n\n3. Select the **Subscribe** button in the dialog.\n\n4. When complete, the table subscription appears in the BigQuery **Explorer**\n panel in the Google Cloud console. In your SQL queries, use the table name\n shown below to access the data.\n\nAvailable clean rooms\n\nThe following table lists the supported cities and countries:\n\n| City, Country | Subscribe link | Table names |\n|------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------|\n| Sydney, Australia | [AU](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_AU_sample) | `places_insights___au___sample.places_sample` |\n| Sao Paulo, Brazil | [BR](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_BR_sample) | `places_insights___br___sample.places_sample` |\n| Toronto, Canada | [CA](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_CA_sample) | `places_insights___ca___sample.places_sample` |\n| Paris, France | [FR](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_FR_sample) | `places_insights___fr___sample.places_sample` |\n| Berlin, Germany | [DE](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_DE_sample) | `places_insights___de___sample.places_sample` |\n| London, Great Britian | [GB](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_GB_sample) | `places_insights___gb___sample.places_sample` |\n| Mumbai, India | [IN](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_IN_sample) | `places_insights___in___sample.places_sample` |\n| Jakarta, Indonesia | [ID](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_ID_sample) | `places_insights___id___sample.places_sample` |\n| Rome, Italy | [IT](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_IT_sample) | `places_insights___it___sample.places_sample` |\n| Tokyo, Japan | [JP](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_JP_sample) | `places_insights___jp___sample.places_sample` |\n| Mexico City, Mexico | [MX](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_MX_sample) | `places_insights___mx___sample.places_sample` |\n| Madrid, Spain | [ES](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_ES_sample) | `places_insights___es___sample.places_sample` |\n| Zurich, Switzerland | [CH](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_CH_sample) | `places_insights___ch___sample.places_sample` |\n| New York City, United States | [US](https://console.cloud.google.com/bigquery;cameo=analyticshub;pageName=exchange-detail;pageResource=maps-platform-analytics-hub.us.places_insights_US_sample) | `places_insights___us___sample.places_sample` `places_insights___us___sample.brands` |"]]
