الاستعلام عن التغييرات في نقاط الاهتمام بين الأشهر (PLACES_COUNT_CHANGE)

تحسب الدالة PLACES_COUNT_CHANGE التغييرات في أعداد "أماكن الاهتمام"، وتستردّ عيّنة من معرّفات الأماكن التي تمت إضافتها وإزالتها بين شهرَين محدّدَين في مناطق جغرافية متعددة.

مثل PLACES_COUNT_V2، تم تصميم هذه الدالة لمعالجة الدفعات بكفاءة من خلال قبول مَعلمة جدول إدخال للمناطق الجغرافية، ما يتيح لك تقييم مؤشرات النمو والتغييرات التجارية في العديد من المواقع الجغرافية في الوقت نفسه.

البنية

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

المعلمات

• PROJECT_NAME: اسم مشروعك على Google Cloud
• LINKED_DATASET_NAME: اسم مجموعة بيانات BigQuery التي تحتوي على دوال إحصاءات الأماكن (مثل places_insights___us).
• ‫input_geographies: جدول BigQuery يحتوي على المناطق الجغرافية المطلوب تحليلها. يجب أن يتضمّن هذا الجدول الأعمدة التالية:
  • ‫geo_id (STRING): معرّف فريد لكل منطقة جغرافية.
  • geo (GEOGRAPHY): كائن GEOGRAPHY في BigQuery الذي يمثّل المنطقة. يمكن أن يكون ذلك نقطة أو مضلّعًا أو نوعًا جغرافيًا آخر.
• filters (JSON): عنصر JSON يحتوي على أزواج مفتاح/قيمة لتصفية الأماكن. راجِع مَعلمات الفلتر. يجب أن تتضمّن الفلاتر التالية:
  • month1 (STRING): الشهر الأول الذي يجب البحث فيه عن الأماكن.
  • ‫month2 (STRING): الشهر الثاني الذي يجب البحث فيه عن أماكن

مخطط جدول الإخراج

تعرض الدالة PLACES_COUNT_CHANGE جدولاً يتضمّن الأعمدة التالية:

يتم ترتيب النتائج حسب percentage_change وstart_count تنازليًا.

آلية العمل

تعالج الدالة كل صف في الجدول input_geographies. بالنسبة إلى كل عنصر geo، يتم احتساب عدد الأماكن التي تقع ضمن الموقع الجغرافي (أو ضمن geography_radius إذا كان geo نقطة وتم تحديد نصف القطر في filters) في الشهرَين المحدّدَين في month1 وmonth2 ضمن filters. باستخدام هذه المواضع، يتم احتساب إحصاءات مفيدة أخرى، مثل النسبة المئوية للتغيير ومعدّل النمو الشهري المركّب من الشهر الأول إلى الشهر الثاني.

يتضمّن العدد الأماكن التي تستوفي جميع الشروط المحدّدة في كائن JSON filters فقط.

مثال: احتساب التغييرات في أعداد نقاط الاهتمام بين شهرين

يوضّح هذا المثال كيفية طلب البحث عن التغييرات في أعداد نقاط الاهتمام بين شهرَين محدّدين باستخدام المَعلمتَين month1 وmonth2، مع نصف قطر يبلغ 5, 000 متر من نقطة تحديد الموقع الجغرافي المحدّدة.

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)
  )
);

تحليل الناتج

يعرض الاستعلام جدولاً يتضمّن صفًا لكل موقع جغرافي تم إدخاله.

• مقاييس النمو: تعرض النتائج العدد الأساسي (start_count: 89,560) وعدد المقارنة (end_count: 90,923)، ما يؤدي إلى net_change بمقدار 1,363 مكان إضافي (percentage_change بنسبة% 1.52).
• فحص البيانات الأساسية: تعرض مصفوفة sample_added_place_ids أرقام تعريف أماكن محددة أصبحت نشطة في month2 (فبراير 2026)، بينما تعرض sample_removed_place_ids أرقام تعريف أماكن لم تعُد متوفرة.
• Bridge to Places API: يمكنك تمرير معرّفات الأماكن النموذجية هذه مباشرةً إلى واجهة برمجة التطبيقات لتفاصيل المكان (الجديدة) للبحث عن أسماء المتاجر وعناوينها وسماتها الخاصة بالأنشطة التجارية التي تم افتتاحها أو إغلاقها مؤخرًا.