Fungsi PLACES_COUNT_PER_H3

Fungsi PLACES_COUNT_PER_H3 menggunakan area geografis untuk ditelusuri dan menampilkan tabel jumlah tempat per sel H3 di area penelusuran.

Karena fungsi PLACES_COUNT_PER_H3 menampilkan tabel, panggil fungsi tersebut menggunakan klausa FROM.

• Parameter input:

  • Wajib: geography Parameter filter yang menentukan area penelusuran. Parameter geography adalah nilai yang ditentukan oleh jenis data GEOGRAPHY BigQuery, yang mendukung titik, linestring, dan poligon.

    Untuk contoh penggunaan berbagai jenis geografi penelusuran, seperti area pandang dan garis, lihat PLACES_COUNT fungsi.

  • Wajib: h3_resolution Parameter filter yang menentukan resolusi H3 yang digunakan untuk menggabungkan jumlah tempat di setiap sel H3. Nilai yang didukung adalah dari 0 hingga 11.

  • Opsional: Parameter filter tambahan untuk menyaring penelusuran.

• Returns:

  • Tabel dengan satu baris per sel H3. Tabel berisi kolom h3_cell_index (STRING), geography (GEOGRAPHY) yang menentukan poligon yang mewakili sel H3, count (INT64), dan sample_place_ids (ARRAY<STRING>) dengan sample_place_ids berisi hingga 250 ID tempat untuk setiap sel H3.

Contoh: Menghitung jumlah toko serba ada dan toko bahan makanan yang dapat diakses kursi roda per sel H3

Contoh di bawah ini menghitung jumlah toko serba ada dan toko bahan makanan yang beroperasi dan dapat diakses kursi roda per sel H3 di New York City. Sel H3 menggunakan tingkat resolusi 8.

Contoh ini menggunakan Overture Maps Data set data publik BigQuery untuk mendapatkan geografi New York City.

DECLARE geo GEOGRAPHY;

-- Get the geography for New York City.
SET geo = (SELECT geometry FROM `bigquery-public-data.overture_maps.division_area`
  WHERE country = 'US' AND subtype = 'locality' AND names.primary = 'New York'  LIMIT 1);

SELECT * FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_PER_H3`(
  JSON_OBJECT(
      'geography', geo,
      'types', ["convenience_store","grocery_store"],
      'wheelchair_accessible_entrance', true,
      'business_status', ['OPERATIONAL'],
      'h3_resolution', 8
    )
);

Contoh: Menghitung tempat per sel H3 yang difilter menurut merek

Contoh berikut menggunakan filter brand_ids untuk mengambil jumlah tempat dan contoh ID tempat untuk merek tertentu, seperti Starbucks "1413758728321880760" dan Dunkin "1314981297593671295":

DECLARE geo GEOGRAPHY;

-- Get the geography for New York City.
SET geo = (SELECT geometry FROM `bigquery-public-data.overture_maps.division_area`
  WHERE country = 'US' AND subtype = 'locality' AND names.primary = 'New York'  LIMIT 1);

SELECT * FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_PER_H3`(
  JSON_OBJECT(
      'geography', geo,
      'h3_resolution', 8,
      'brand_ids', ["1413758728321880760", "1314981297593671295"],
      'business_status', ['OPERATIONAL']
    )
);

Memvisualisasikan hasil

Gambar berikut menunjukkan data ini yang ditampilkan di Looker Studio sebagai peta terisi. Semakin gelap sel H3, semakin tinggi konsentrasi hasilnya:

Untuk mengimpor data ke Looker Studio:

1. Jalankan fungsi di atas untuk membuat hasilnya.

2. Di hasil BigQuery, klik Open in -> Looker Studio. Hasil Anda akan otomatis diimpor ke Looker Studio.

3. Looker Studio membuat halaman laporan default dan menginisialisasinya dengan judul, tabel, dan diagram batang hasil.

   

4. Pilih semua yang ada di halaman, lalu hapus.

5. Klik Insert -> Filled map untuk menambahkan peta terisi ke laporan.

6. Di bagian Chart types -> Setup , konfigurasikan kolom seperti yang ditunjukkan di bawah:

   

7. Peta terisi akan muncul seperti di atas. Anda dapat memilih Chart types -> Styles untuk mengonfigurasi lebih lanjut tampilan peta.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya dan contoh cara memvisualisasikan hasil Places Insights, lihat Memvisualisasikan hasil kueri.