Consultar los cambios en los PDI entre meses (PLACES_COUNT_CHANGE)

La función PLACES_COUNT_CHANGE calcula los cambios en los recuentos de lugares de interés y recupera los IDs de lugar de muestra agregados y quitados entre dos meses específicos en varias ubicaciones geográficas de entrada.

Al igual que PLACES_COUNT_V2, esta función está diseñada para un procesamiento por lotes eficiente, ya que acepta un parámetro de tabla de entrada de ubicaciones geográficas, lo que te permite evaluar las tendencias de crecimiento y los cambios comerciales en muchas ubicaciones de forma simultánea.

Sintaxis

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

Parámetros

• PROJECT_NAME: Es el nombre de tu proyecto de Google Cloud.
• LINKED_DATASET_NAME: Es el nombre del conjunto de datos de BigQuery que contiene las funciones de Places Insights (p.ej., places_insights___us).
• input_geographies: Es una tabla de BigQuery que contiene las ubicaciones geográficas que se analizarán. Esta tabla debe incluir las siguientes columnas:
  • geo_id (STRING): Es un identificador único para cada ubicación geográfica.
  • geo (GEOGRAPHY): Es el objeto GEOGRAPHY de BigQuery que representa el área. Puede ser un punto, un polígono o algún otro tipo de geografía.
• filters (JSON): Es un objeto JSON que contiene pares clave-valor para filtrar los lugares. Consulta Parámetros de filtro. Debe incluir los siguientes filtros:
  • month1 (STRING): Es el primer mes en el que se buscarán lugares.
  • month2 (STRING): Es el segundo mes en el que se buscarán lugares.

Esquema de la tabla de salida

La función PLACES_COUNT_CHANGE devuelve una tabla con las siguientes columnas:

Los resultados se ordenan por percentage_change y start_count de forma descendente.

Cómo funciona

La función procesa cada fila de la tabla input_geographies. Para cada objeto geo, cuenta la cantidad de lugares que se encuentran dentro de la ubicación geográfica (o dentro del geography_radius si el geo es un punto y el radio se especifica en el filters) en los dos meses especificados en month1 y month2 en el filters. Con esos lugares, calcula otras estadísticas útiles, como el cambio porcentual y la tasa de crecimiento mensual compuesta del primer al segundo mes.

El recuento incluye solo los lugares que cumplen con todas las condiciones definidas en el objeto JSON filters.

Ejemplo: Calcula los cambios en los recuentos de lugares de interés entre dos meses

En este ejemplo, se muestra cómo consultar los cambios en los recuentos de lugares de interés entre dos meses específicos con los parámetros month1 y month2, con un radio de 5,000 desde un punto de ubicación geográfica determinado.

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)
  )
);

Analiza el resultado

La consulta devuelve una tabla con una fila para cada geografía de entrada.

• Métricas de crecimiento: El resultado muestra el recuento de referencia (start_count: 89,560) y el recuento de comparación (end_count: 90,923), lo que genera un net_change de +1,363 lugares (+1.52% de percentage_change).
• Inspección de la verdad fundamental: El array sample_added_place_ids enumera los IDs de lugar específicos que se activaron en month2 (febrero de 2026), mientras que sample_removed_place_ids enumera los IDs de lugar que ya no están presentes.
• Conexión con la API de Places: Puedes pasar estos IDs de lugar de muestra directamente a la API de Place Details (nueva) para buscar nombres, direcciones y atributos de tiendas de negocios que se abrieron o cerraron recientemente.