Función PLACES_COUNT_PER_H3

La función PLACES_COUNT_PER_H3 toma un área geográfica para buscar y muestra una tabla de recuentos de lugares por celda H3 en el área de búsqueda.

Como la función PLACES_COUNT_PER_H3 muestra una tabla, llámala con una cláusula FROM.

• Parámetros de entrada:

  • Obligatorio: El geography parámetro de filtro que especifica el área de búsqueda. El parámetro geography es un valor definido por el tipo de datos GEOGRAPHY de BigQuery, que admite puntos, cadenas de líneas y polígonos.

    Para ver ejemplos del uso de diferentes tipos de geografías de búsqueda, como ventanas gráficas y líneas, consulta la función PLACES_COUNT.

  • Obligatorio: El h3_resolution parámetro de filtro que especifica la resolución H3 que se usa para agregar el recuento de lugares en cada celda H3. Los valores admitidos son del 0 al 11.

  • Opcional: Parámetros de filtro adicionales para definir mejor la búsqueda.

• Se muestra lo siguiente:

  • Una tabla con una fila por celda H3. La tabla contiene las columnas h3_cell_index (STRING), geography (GEOGRAPHY) que define el polígono que representa la celda H3, count (INT64) y sample_place_ids (ARRAY<STRING>), en la que sample_place_ids contiene hasta 250 IDs de lugares para cada celda H3.

Ejemplo: Cuenta las tiendas de conveniencia y de comestibles accesibles para personas en silla de ruedas por celda H3

En el siguiente ejemplo, se calcula la cantidad de tiendas de conveniencia y de comestibles operativas y accesibles para personas en silla de ruedas por celda H3 en la ciudad de Nueva York. Las celdas H3 usan un nivel de resolución de 8.

En este ejemplo, se usa el conjunto de datos públicos de Overture Maps Data de BigQuery para obtener la geografía de la ciudad de Nueva York.

DECLARE geo GEOGRAPHY;

-- Get the geography for New York City.
SET geo = (SELECT geometry FROM `bigquery-public-data.overture_maps.division_area`
  WHERE country = 'US' AND subtype = 'locality' AND names.primary = 'New York'  LIMIT 1);

SELECT * FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_PER_H3`(
  JSON_OBJECT(
      'geography', geo,
      'types', ["convenience_store","grocery_store"],
      'wheelchair_accessible_entrance', true,
      'business_status', ['OPERATIONAL'],
      'h3_resolution', 8
    )
);

La respuesta de la función es la siguiente:

Visualizar los resultados

En las siguientes imágenes, se muestran estos datos en Looker Studio como un mapa de coropletas. Cuanto más oscura sea la celda H3, mayor será la concentración de resultados:

Para importar tus datos a Looker Studio, sigue estos pasos:

1. Ejecuta la función anterior para generar los resultados.

2. En los resultados de BigQuery, haz clic en Abrir en -> Looker Studio. Tus resultados se importan automáticamente a Looker Studio.

3. Looker Studio crea una página de informe predeterminada y la inicializa con un título, una tabla y un gráfico de barras de los resultados.

   

4. Selecciona todo en la página y bórralo.

5. Haz clic en Insertar -> Mapa de coropletas para agregar un mapa de coropletas a tu informe.

6. En Tipos de gráficos -> Configuración , configura los campos como se muestra a continuación:

   

7. El mapa de coropletas aparece como se muestra arriba. De manera opcional, puedes seleccionar Tipos de gráficos -> Estilos para configurar aún más la apariencia del mapa.

Para obtener más información y un ejemplo sobre la visualización de los resultados de Places Insights, consulta Visualizar los resultados de la consulta.