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 के लिए डिज़ाइन किया गया है. यह इलाकों की जानकारी वाली इनपुट टेबल के पैरामीटर को स्वीकार करता है. इससे, एक साथ कई जगहों पर ग्रोथ के ट्रेंड 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 की एक टेबल. इसमें विश्लेषण के लिए इलाकों की जानकारी होती है. इस टेबल में ये कॉलम ज़रूर शामिल होने चाहिए:
    • geo_id (STRING): हर इलाके के लिए यूनीक आइडेंटिफ़ायर.
    • geo (GEOGRAPHY): BigQuery GEOGRAPHY ऑब्जेक्ट. यह इलाके की जानकारी दिखाता है. यह कोई पॉइंट, पॉलीगॉन या किसी अन्य तरह का इलाका हो सकता है.
  • filters (JSON): एक JSON ऑब्जेक्ट. इसमें 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 का स्कीमा

PLACES_COUNT_CHANGE फ़ंक्शन, इन कॉलम वाली टेबल दिखाता है:

कॉलम का नाम डेटा टाइप ब्यौरा
geo_id STRING इनपुट इलाके का आईडी.
start_count INT64 पहले महीने में जगहों की संख्या.
end_count INT64 दूसरे महीने में जगहों की संख्या.
net_change INT64 end_count और start_count के बीच का अंतर (end_count - start_count).
percentage_change FLOAT64 month1 से month2 के बीच, प्रतिशत में हुआ बदलाव.
compound_monthly_growth_rate FLOAT64 month1 से month2 के बीच, हर महीने की कंपाउंड ग्रोथ रेट.
added_count INT64 sample_added_place_ids में, सैंपल के तौर पर शामिल जगहों के आईडी की संख्या.
removed_count INT64 sample_removed_place_ids में, सैंपल के तौर पर शामिल जगहों के आईडी की संख्या.
sample_added_place_ids ARRAY<STRING> सैंपल के तौर पर शामिल जगहों के आईडी की सूची. ये आईडी, month2 में मौजूद हैं, लेकिन month1 में नहीं.
sample_removed_place_ids ARRAY<STRING> सैंपल के तौर पर शामिल जगहों के आईडी की सूची. ये आईडी, month1 में मौजूद हैं, लेकिन month2 में नहीं.

नतीजों को, घटते क्रम में percentage_change और start_count के हिसाब से क्रम से लगाया 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 के अंदर (या geography_radius के अंदर) मौजूद हैं. अगर geo कोई पॉइंट है और रेडियस, filters में तय किया गया है, तो यह उन जगहों की संख्या गिनता है जो filters में दिए गए month1 और month2 में मौजूद हैं. इन जगहों का इस्तेमाल करके, यह अन्य काम के आंकड़े भी कैलकुलेट करता है. जैसे, पहले महीने से दूसरे महीने के बीच, प्रतिशत में हुआ बदलाव और हर महीने की कंपाउंड ग्रोथ रेट.

गिनती में सिर्फ़ वे जगहें शामिल होती हैं जो filters JSON ऑब्जेक्ट में तय की गई सभी शर्तों को पूरा करती 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 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. इसमें, दिए गए जियोलोकेशन पॉइंट से 5,000 मीटर का दायरा शामिल 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.

  • ग्रोथ की मेट्रिक: आउटपुट में, बेसलाइन संख्या (start_count: 89,560) और तुलना के लिए 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.

जगहों की संख्या में बदलाव के फ़ंक्शन के नतीजे.