Funkcja PLACES_COUNT_PER_H3

Funkcja PLACES_COUNT_PER_H3 przyjmuje obszar geograficzny do wyszukiwania i zwraca tabelę z liczbą miejsc w każdej komórce H3 w obszarze wyszukiwania.

Funkcja PLACES_COUNT_PER_GEO zwraca tabelę, więc wywołaj ją za pomocą klauzuli FROM.

  • Parametry wejściowe:

    • Wymagany: geography parametr filtra, który określa obszar wyszukiwania. Parametr geography ma wartość zdefiniowaną przez typ danych BigQuery GEOGRAPHY, który obsługuje punkty, linie i wielokąty.

      Przykłady użycia różnych typów obszarów geograficznych wyszukiwania, takich jak widoki i linie, znajdziesz w sekcji PLACES_COUNT function.

    • Wymagany: h3_resolution parametr filtra, który określa rozdzielczość H3 używaną do agregowania liczby miejsc w każdej komórce H3. Obsługiwane wartości to liczby od 0 do 8.

    • Opcjonalnie: dodatkowe parametry filtra, które pozwalają zawęzić wyszukiwanie.

  • Zwraca:

    • Tabela z jednym wierszem na komórkę H3. Tabela zawiera kolumny h3_cell_index (STRING), geography (GEOGRAPHY), które definiują wielokąt reprezentujący komórkę H3, count (INT64) i sample_place_ids (ARRAY<STRING>), gdzie sample_place_ids zawiera maksymalnie 250 identyfikatorów miejsc dla każdej komórki H3.

Przykład: zliczanie sklepów ogólnospożywczych i spożywczych z dostępem dla osób na wózkach inwalidzkich w każdej komórce H3

Poniższy przykład oblicza liczbę działających sklepów spożywczych i ogólnospożywczych przystosowanych do potrzeb osób na wózkach inwalidzkich w poszczególnych komórkach H3 w Nowym Jorku. Komórki H3 mają poziom rozdzielczości 8.

W tym przykładzie używamy publicznego zbioru danych BigQuery Overture Maps Data, aby uzyskać dane geograficzne Nowego Jorku.

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
    )
);

Odpowiedź funkcji:

Wyniki filtrowania sklepów spożywczych i osiedlowych z dostępem dla osób poruszających się na wózku w Nowym Jorku.

Wizualizacja wyników

Na poniższych obrazach te dane są wyświetlane w Looker Studio jako mapa wypełniona. Im ciemniejsza komórka H3, tym większe zagęszczenie wyników:

Wypełniona mapa do filtrowania sklepów spożywczych i osiedlowych w Nowym Jorku, które są przystosowane do potrzeb osób na wózkach inwalidzkich.

Aby zaimportować dane do Looker Studio:

  1. Uruchom powyższą funkcję, aby wygenerować wyniki.

  2. W wynikach BigQuery kliknij Otwórz w –> Looker Studio. Wyniki są automatycznie importowane do Looker Studio.

  3. Looker Studio tworzy domyślną stronę raportu i inicjuje ją za pomocą tytułu, tabeli i wykresu słupkowego wyników.

    Raport domyślny w Looker Studio.

  4. Zaznacz wszystko na stronie i usuń.

  5. Aby dodać do raportu mapę wypełnioną, kliknij Wstaw –> Mapa wypełniona.

  6. W sekcji Typy wykresów –> Konfiguracja skonfiguruj pola w sposób pokazany poniżej:

    Konfigurowanie mapy cieplnej w Looker Studio.

  7. Wypełniona mapa będzie wyglądać jak powyżej. Możesz też kliknąć Typy wykresów –> Style, aby dodatkowo skonfigurować wygląd mapy.

Więcej informacji i przykłady wizualizacji wyników Places Insights znajdziesz w artykule Wizualizacja wyników zapytania.