महीनों के बीच पीओआई में हुए बदलावों के बारे में क्वेरी करना (PLACES_COUNT_CHANGE)

PLACES_COUNT_CHANGE फ़ंक्शन, दिलचस्पी की जगहों की संख्या में होने वाले बदलावों का हिसाब लगाता है. साथ ही, कई इनपुट इलाकों के लिए, दो खास महीनों के बीच जोड़ी गई और हटाई गई जगहों के आईडी के सैंपल को वापस लाता है.

PLACES_COUNT_V2 की तरह, इस फ़ंक्शन को बैच प्रोसेसिंग को बेहतर बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है. इसके लिए, यह इलाकों की इनपुट टेबल पैरामीटर स्वीकार करता है. इससे, कई जगहों पर एक साथ बढ़ोतरी के रुझानों और कारोबारी बदलावों का आकलन किया जा सकता है.

सिंटैक्स

SELECT *
FROM
  `PROJECT_NAME.LINKED_DATASET_NAME.PLACES_COUNT_CHANGE`(
    TABLE input_geographies,
    filters
  );

पैरामीटर

• PROJECT_NAME: आपके Google Cloud प्रोजेक्ट का नाम.
• LINKED_DATASET_NAME: BigQuery डेटासेट का नाम.इसमें, जगहों की अहम जानकारी के फ़ंक्शन शामिल होते हैं. जैसे, places_insights___us.
• input_geographies: BigQuery टेबल, जिसमें विश्लेषण के लिए इलाके शामिल होते हैं. इस टेबल में, ये कॉलम ज़रूर शामिल होने चाहिए:
  • geo_id (STRING): हर इलाके के लिए यूनीक आइडेंटिफ़ायर.
  • geo (GEOGRAPHY): BigQuery GEOGRAPHY ऑब्जेक्ट, जो इलाके को दिखाता है. यह कोई पॉइंट, पॉलीगॉन या इलाके का कोई अन्य टाइप हो सकता है.
• filters (JSON): JSON ऑब्जेक्ट, जिसमें जगहों को फ़िल्टर करने के लिए, कुंजी-वैल्यू पेयर शामिल होते हैं. फ़िल्टर के पैरामीटर देखें . इसमें ये फ़िल्टर शामिल होने चाहिए:
  • month1 (STRING): जगहों को ढूंढने के लिए पहला महीना.
  • month2 (STRING): जगहों को ढूंढने के लिए दूसरा महीना.

आउटपुट टेबल स्कीमा

PLACES_COUNT_CHANGE फ़ंक्शन, इन कॉलम वाली टेबल दिखाता है:

नतीजों को, घटते क्रम में percentage_change और start_count के हिसाब से क्रमबद्ध किया जाता है.

यह कैसे काम करता है

यह फ़ंक्शन, input_geographies टेबल में मौजूद हर लाइन को प्रोसेस करता है. हर geo ऑब्जेक्ट के लिए, यह उन जगहों की संख्या गिनता है जो इलाके में मौजूद हैं. अगर geo कोई पॉइंट है और filters में रेडियस तय किया गया है, तो यह geography_radius के अंदर मौजूद जगहों की संख्या गिनता हैmonth1month2 filters. इन जगहों का इस्तेमाल करके, यह अन्य काम के आंकड़े कैलकुलेट करता है. जैसे, पहले से दूसरे महीने के बीच, प्रतिशत में हुआ बदलाव और हर महीने की बढ़ोतरी की दर.

गिनती में सिर्फ़ वे जगहें शामिल होती हैं जो filters JSON ऑब्जेक्ट में तय की गई सभी शर्तों के मुताबिक होती हैं.

उदाहरण: दो महीनों के बीच, दिलचस्पी की जगहों की संख्या में होने वाले बदलावों का हिसाब लगाना

इस उदाहरण में बताया गया है कि दिए गए जियोलोकेशन पॉइंट से 5,000 के दायरे में, month1 और month2 पैरामीटर का इस्तेमाल करके, दो खास महीनों के बीच, लोकप्रिय जगहों की संख्या में होने वाले बदलावों के बारे में क्वेरी कैसे की जाती है.

WITH my_locations AS (
  SELECT
    'loc_1' AS geo_id,
    ST_GEOGFROMTEXT('POINT(-122.4194 37.7749)') AS geo
  -- Add more target locations as needed...
)

SELECT *
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_CHANGE`(
  TABLE my_locations,
  JSON_OBJECT(
    'geography_radius', 5000,
    'month1', '2026-01', -- Baseline snapshot month (YYYY-MM)
    'month2', '2026-02'  -- Comparison snapshot month (YYYY-MM)
  )
);

आउटपुट का विश्लेषण करना

क्वेरी, हर इनपुट इलाके के लिए एक लाइन वाली टेबल दिखाती है.

• बढ़ोतरी की मेट्रिक: आउटपुट में, बेसलाइन संख्या (start_count: 89,560) और तुलना की संख्या (end_count: 90,923) दिखती है. इससे, net_change +1,363 जगहें (+1.52% percentage_change) मिलती हैं.
• ग्राउंड-ट्रुथ की जांच: sample_added_place_ids कलेक्शन में, उन जगहों के आईडी की सूची होती है जो month2 (फ़रवरी 2026) में चालू हुईं. वहीं, sample_removed_place_ids में, उन जगहों के आईडी की सूची होती है जो अब मौजूद नहीं हैं.
• Places API से कनेक्ट करना: इन सैंपल प्लेस आईडी को, Place Details API (नया) में सीधे तौर पर पास किया जा सकता है. इससे, नई खुली या बंद हुई कंपनियों के स्टोर के नाम, पते, और एट्रिब्यूट देखे जा सकते हैं.