PLACES_COUNT_PER_GEO फ़ंक्शन

PLACES_COUNT_PER_GEO फ़ंक्शन, खोज के लिए भौगोलिक इलाकों की एक कलेक्शन लेता है और हर इलाके के हिसाब से जगहों की संख्या वाली एक टेबल दिखाता है. उदाहरण के लिए, अगर खोज के लिए पिन कोड का कलेक्शन दिया जाता है, तो जवाब में हर पिन कोड के लिए अलग-अलग लाइन वाली एक टेबल दिखती है.

PLACES_COUNT_PER_GEO फ़ंक्शन, एक टेबल दिखाता है. इसलिए, इसे FROM क्लॉज़ का इस्तेमाल करके कॉल करें.

इनपुट पैरामीटर:
- ज़रूरी है: geographies फ़िल्टर पैरामीटर, जो खोज के लिए इलाके की जानकारी देता है. geographies पैरामीटर, BigQuery GEOGRAPHY डेटा टाइप से तय की गई वैल्यू का कलेक्शन लेता है. इसमें पॉइंट, लाइनस्ट्रिंग और पॉलीगॉन शामिल हैं.
- ज़रूरी नहीं: खोज के नतीजों को बेहतर बनाने के लिए, अन्य फ़िल्टर पैरामीटर.
वापसी:
- हर भौगोलिक इलाके के लिए एक लाइन वाली टेबल. टेबल में geography (GEOGRAPHY), count (INT64), और place_ids (ARRAY<STRING>) कॉलम शामिल होते हैं. इनमें place_ids में, हर भौगोलिक इलाके के लिए ज़्यादा से ज़्यादा 250 जगह के आईडी शामिल होते हैं.

उदाहरण: न्यूयॉर्क सिटी के हर काउंटी में मौजूद रेस्टोरेंट की संख्या का पता लगाना

इस उदाहरण में, न्यूयॉर्क सिटी के हर काउंटी में चालू रेस्टोरेंट की संख्या वाली एक टेबल जनरेट की जाती है.

ध्यान दें: जवाब वाली टेबल में geographies फ़ील्ड शामिल होता है. इसलिए, इसे उन टूल की मदद से विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है जो BigQuery के GEOGRAPHY टाइप को सपोर्ट करते हैं. किसी फ़ंक्शन के नतीजों को विज़ुअलाइज़ करने के उदाहरण के लिए, नतीजे विज़ुअलाइज़ करना लेख पढ़ें. Places Insights के नतीजों को विज़ुअलाइज़ करने के बारे में ज़्यादा जानकारी और उदाहरण के लिए, क्वेरी के नतीजे विज़ुअलाइज़ करना लेख पढ़ें.

इस उदाहरण में, न्यूयॉर्क सिटी के तीन काउंटी की सीमाओं की जानकारी पाने के लिए, अमेरिका के जनगणना ब्यूरो के डेटा से जुड़े BigQuery के सार्वजनिक डेटासेट का इस्तेमाल किया गया है. ये काउंटी हैं: "क्वींस","किंग्स", "न्यू यॉर्क". हर काउंटी की सीमाएं, county_geom कॉलम में शामिल होती हैं.

इसके बाद, इस उदाहरण में BigQuery ST_SIMPLIFY फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके, county_geom का आसान वर्शन दिखाया गया है. ST_SIMPLIFY फ़ंक्शन, लगभग सीधी चेन वाले किनारों को एक लंबे किनारे से बदलता है.

DECLARE geos ARRAY<GEOGRAPHY>;

SET geos = (SELECT ARRAY_AGG(ST_SIMPLIFY(county_geom, 100))
            FROM `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.counties`
            WHERE county_name IN ("Queens","Kings", "New York") AND state_fips_code = "36");

SELECT * FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_PER_GEO`(
  JSON_OBJECT(
      'geographies', geos,
      'types', ["restaurant"],
      'business_status', ["OPERATIONAL"]
      )
);

फ़ंक्शन का जवाब:

न्यूयॉर्क सिटी में काउंटी के हिसाब से फ़िल्टर करने के नतीजे.

नतीजे विज़ुअलाइज़ करना

यहां दी गई इमेज में, इस डेटा को Looker Studio में भरे गए मैप के तौर पर दिखाया गया है. इसमें हर काउंटी की आउटलाइन भी शामिल है:

न्यूयॉर्क सिटी में व्हीलचेयर से पहुंचा जा सकने वाली किराने की दुकानों और सुविधा स्टोर को फ़िल्टर करने के लिए, भरे गए मैप का इस्तेमाल किया जाता है.

अपना डेटा Looker Studio में इंपोर्ट करने के लिए:

नतीजे जनरेट करने के लिए, ऊपर दिए गए फ़ंक्शन को चलाएं.
BigQuery के नतीजों में, इसमें खोलें -> Looker Studio पर क्लिक करें. आपके नतीजे, Looker Studio में अपने-आप इंपोर्ट हो जाते हैं.
Looker Studio, डिफ़ॉल्ट रूप से एक रिपोर्ट पेज बनाता है. साथ ही, इसमें नतीजों का टाइटल, टेबल, और बार ग्राफ़ शामिल करता है.
पेज पर मौजूद सब कुछ चुनें और उसे मिटा दें.
अपनी रिपोर्ट में भरा गया मैप जोड़ने के लिए, इंसर्ट करें - > भरा गया मैप पर क्लिक करें.
चार्ट के टाइप - > सेटअप में, फ़ील्ड को यहां दिखाए गए तरीके से कॉन्फ़िगर करें:
भरा गया मैप, ऊपर दिखाए गए तरीके से दिखता है. मैप के दिखने के तरीके को और कॉन्फ़िगर करने के लिए, आप वैकल्पिक रूप से चार्ट के टाइप -> स्टाइल चुन सकते हैं.

Places Insights के नतीजों को विज़ुअलाइज़ करने के बारे में ज़्यादा जानकारी और उदाहरण के लिए, क्वेरी के नतीजे विज़ुअलाइज़ करना लेख पढ़ें.