Функция PLACES_COUNT_PER_H3

Функция PLACES_COUNT_PER_H3 принимает географическую область для поиска и возвращает таблицу количества мест на ячейку H3 в области поиска.

Поскольку функция PLACES_COUNT_PER_GEO возвращает таблицу, вызовите ее с помощью предложения FROM .

  • Входные параметры:

    • Обязательно : параметр фильтра geography , задающий область поиска. Значение параметра geography определяется типом данных BigQuery GEOGRAPHY , который поддерживает точки, линии и многоугольники.

      Примеры использования различных типов географии поиска, таких как области просмотра и линии, см. в функции PLACES_COUNT .

    • Обязательно : параметр фильтра h3_resolution , который определяет разрешение H3 , используемое для подсчёта количества мест в каждой ячейке H3. Поддерживаемые значения: от 0 до 8.

    • Необязательно : дополнительные параметры фильтра для уточнения поиска.

  • Возврат:

    • Таблица с одной строкой на ячейку H3. Таблица содержит столбцы h3_cell_index ( STRING ), geography ( GEOGRAPHY ), который определяет многоугольник, представляющий ячейку H3, count ( INT64 ) и place_ids ( ARRAY<STRING> ), где place_ids содержит до 250 идентификаторов мест для каждой ячейки H3.

Пример: подсчет магазинов шаговой доступности и продуктовых магазинов, доступных для инвалидных колясок, на ячейку H3

В примере ниже рассчитывается количество действующих магазинов шаговой доступности и продуктовых магазинов, доступных для инвалидных колясок, на ячейку H3 в Нью-Йорке. Ячейки H3 используют уровень разрешения 8.

В этом примере используется общедоступный набор данных Overture Maps Data BigQuery для получения географической информации о Нью-Йорке.

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 names.primary = 'City of 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
    )
);

Ответ для функции:

Результаты фильтрации магазинов шаговой доступности и продуктовых магазинов, доступных для инвалидных колясок, в Нью-Йорке.

Визуализация результатов

На следующих изображениях эти данные представлены в Looker Studio в виде заполненной карты. Чем темнее ячейка H3, тем выше концентрация результатов:

Заполненная карта для фильтрации магазинов повседневного спроса и продуктовых магазинов, доступных для людей с ограниченными возможностями, в Нью-Йорке.

Чтобы импортировать данные в Looker Studio:

  1. Запустите функцию выше, чтобы получить результаты.

  2. В результатах BigQuery нажмите «Открыть в» -> «Looker Studio» . Результаты будут автоматически импортированы в Looker Studio.

  3. Looker Studio создает страницу отчета по умолчанию и инициализирует ее заголовком, таблицей и гистограммой результатов.

    Отчет по умолчанию в Looker Studio.

  4. Выделите все на странице и удалите.

  5. Нажмите Вставка -> Заполненная карта , чтобы добавить заполненную карту в свой отчет.

  6. В разделе Типы диаграмм -> Настройка настройте поля, как показано ниже:

    Настройка тепловой карты в Looker Studio.

  7. Заполненная карта выглядит так, как показано выше. При желании вы можете выбрать «Типы диаграмм» -> «Стили» для дальнейшей настройки внешнего вида карты.

Дополнительную информацию и примеры визуализации результатов Places Insights см. в разделе Визуализация результатов запроса .