Google은 AI 기술을 사용하여 콘텐츠를 사용자의 기본 언어로 번역합니다. AI 번역에는 오류가 있을 수 있습니다.

월별 관심 장소 변경사항 쿼리 (PLACES_COUNT_CHANGE)

PLACES_COUNT_CHANGE 함수는 관심 장소 수의 변경사항을 계산하고 여러 입력 지역에서 두 특정 월 사이에 추가 및 삭제된 샘플 장소 ID를 가져옵니다.

PLACES_COUNT_V2와 마찬가지로 이 함수는 지역의 입력 테이블 매개변수를 허용하여 효율적인 일괄 처리를 위해 설계되었으므로 여러 위치에서 동시에 성장 추세와 상업적 변화를 평가할 수 있습니다.

구문

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

매개변수

PROJECT_NAME: Google Cloud 프로젝트 이름입니다.
LINKED_DATASET_NAME: 장소 분석 정보 함수가 포함된 BigQuery 데이터 세트의 이름입니다 (예: places_insights___us).
input_geographies: 분석할 지역이 포함된 BigQuery 테이블입니다. 이 테이블에는 다음 열이 포함 되어야 합니다.
- geo_id (STRING): 각 지역의 고유 식별자입니다.
- geo (GEOGRAPHY): 영역을 나타내는 BigQuery 지역 객체입니다. 점, 다각형 또는 기타 지역 유형일 수 있습니다.
filters (JSON): 장소를 필터링하기 위한 키-값 쌍이 포함된 JSON 객체입니다. 필터 매개변수를 참고하세요. 다음 필터가 포함되어야 합니다.
- month1 (STRING): 장소를 검색할 첫 번째 달입니다.
- month2 (STRING): 장소를 검색할 두 번째 달입니다.

출력 테이블 스키마

PLACES_COUNT_CHANGE 함수는 다음 열이 있는 테이블을 반환합니다.

열 이름	데이터 유형	설명
`geo_id`	STRING	입력 지역의 ID입니다.
`start_count`	INT64	첫 번째 달의 장소 수입니다.
`end_count`	INT64	두 번째 달의 장소 수입니다.
`net_change`	INT64	end_count와 start_count의 차이입니다 (end_count - start_count).
`percentage_change`	FLOAT64	month1에서 month2로의 백분율 변화입니다.
`compound_monthly_growth_rate`	FLOAT64	month1에서 month2로의 복리 월간 성장률입니다.
`added_count`	INT64	sample_added_place_ids의 샘플 장소 ID 수입니다.
`removed_count`	INT64	sample_removed_place_ids의 샘플 장소 ID 수입니다.
`sample_added_place_ids`	ARRAY<STRING>	month2에는 있지만 month1에는 없는 샘플 장소 ID 목록입니다.
`sample_removed_place_ids`	ARRAY<STRING>	month1에는 있지만 month2에는 없는 샘플 장소 ID 목록입니다.

결과는 percentage_change 및 start_count를 기준으로 내림차순으로 정렬됩니다.

작동 방식

이 함수는 input_geographies 테이블의 각 행을 처리합니다. 각 geo 객체의 경우 지역 내에 있는 장소 수 (또는 geo가 점이고 반경이 filters에 지정된 경우 geography_radius 내에 있는 장소 수)를 filters의 month1 및 month2에 지정된 두 달 동안 계산합니다. 이러한 장소를 사용하여 첫 번째 달에서 두 번째 달까지의 백분율 변화 및 복리 월간 성장률과 같은 유용한 통계를 계산합니다.

개수는 filters JSON 객체에 정의된 모든 조건을 충족하는 장소만 포함합니다.

예: 두 달 사이의 관심 장소 수 변경사항 계산

이 예에서는 지정된 지리적 위치 지점에서 반경이 5, 000인 month1 및 month2 매개변수를 사용하여 두 특정 월 사이의 관심 장소 수 변경사항을 쿼리하는 방법을 보여줍니다.

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)
  )
);

출력 분석

이 쿼리는 각 입력 지역의 행이 있는 테이블을 반환합니다.

성장 측정항목: 출력은 기준 개수 (start_count: 89,560)와 비교 개수 (end_count: 90,923)를 표시하여 net_change가 +1,363개 장소 (+1.52% percentage_change)임을 보여줍니다.
실측 데이터 검사: sample_added_place_ids 배열은 month2 (2026년 2월)에서 활성화된 특정 장소 ID를 나열하고 sample_removed_place_ids는 더 이상 존재하지 않는 장소 ID를 나열합니다.
Places API 연결: 이러한 샘플 장소 ID를 장소 세부정보 API (New)에 직접 전달하여 새로 개업하거나 폐업한 비즈니스의 매장 이름, 주소, 속성을 조회할 수 있습니다.

장소 수 변경 함수의 결과입니다.