PLACES_COUNT_PER_H3 関数

PLACES_COUNT_PER_H3 関数は、検索する地理的領域を受け取り、検索領域内の H3 セルごとの場所の数を表すテーブルを返します。

PLACES_COUNT_PER_GEO 関数はテーブルを返すため、FROM 句を使用して呼び出します。

• 入力パラメータ:

  • 必須: 検索エリアを指定する geography フィルタ パラメータ。geography パラメータは、BigQuery の GEOGRAPHY データ型で定義された値です。このデータ型は、ポイント、ラインストリング、ポリゴンをサポートしています。

    ビューポートや線など、さまざまなタイプの検索地域を使用する例については、PLACES_COUNT 関数をご覧ください。

  • 必須: 各 H3 セルの場所の数を集計するために使用される H3 解像度を指定する h3_resolution フィルタ パラメータ。サポートされている値は 0 ～ 8 です。

  • 省略可: 検索を絞り込むための追加のフィルタ パラメータ。

• 戻り値:

  • H3 セルごとに 1 行のテーブル。このテーブルには、H3 セルを表すポリゴンを定義する列 h3_cell_index（STRING）、geography（GEOGRAPHY）、count（INT64）、sample_place_ids（ARRAY<STRING>）が含まれています。sample_place_ids には、各 H3 セルの最大 250 個のプレイス ID が含まれています。

例: H3 セルごとの車椅子対応のコンビニエンス ストアと食料品店の数を数える

次の例では、ニューヨーク市の H3 セルあたりの営業中の車椅子対応のコンビニエンス ストアと食料品店の数を計算します。H3 セルは、解像度レベル 8 を使用します。

この例では、Overture Maps Data BigQuery 一般公開データセットを使用して、ニューヨーク市の地理情報を取得します。

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 `places_insights___us___sample.PLACES_COUNT_PER_H3`(
  JSON_OBJECT(
      'geography', geo,
      'types', ["convenience_store","grocery_store"],
      'wheelchair_accessible_entrance', true,
      'business_status', ['OPERATIONAL'],
      'h3_resolution', 8
    )
);

関数のレスポンス:

結果を可視化する

次の図は、Looker Studio でこのデータが塗り分け地図として表示されている様子を示しています。H3 セルの色が濃いほど、結果の集中度が高くなります。

Looker Studio にデータをインポートするには:

1. 上記の関数を実行して結果を生成します。

2. BigQuery の結果で、[次で開く] -> [Looker Studio] をクリックします。結果は Looker Studio に自動的にインポートされます。

3. Looker Studio はデフォルトのレポートページを作成し、タイトル、表、結果の棒グラフで初期化します。

   

4. ページ上のすべてを選択して削除します。

5. [挿入 -> 塗り分け地図] をクリックして、レポートに塗り分け地図を追加します。

6. [グラフの種類 -> 設定] で、次の図に示すようにフィールドを構成します。

   

7. 塗りつぶし地図は上記のように表示されます。必要に応じて、[グラフの種類 -> スタイル] を選択して、地図の外観をさらに構成できます。

Places Insights の結果の可視化の詳細と例については、クエリ結果を可視化するをご覧ください。