Функция PLACES_COUNT_PER_H3

Функция PLACES_COUNT_PER_H3 принимает географическую область для поиска и возвращает таблицу с количеством мест в каждой ячейке H3 в области поиска.

Поскольку функция PLACES_COUNT_PER_H3 возвращает таблицу, вызовите её, используя предложение FROM .

  • Входные параметры:

    • Обязательный параметр : geography фильтр , определяющий область поиска. Параметр geography — это значение, заданное типом данных BigQuery GEOGRAPHY , который поддерживает точки, линейные линии и полигоны.

      Примеры использования различных типов географических областей поиска, таких как области просмотра и линии, см. в функции PLACES_COUNT .

    • Обязательный параметр : h3_resolution параметр фильтра , определяющий разрешение H3 , используемое для агрегирования количества мест в каждой ячейке H3. Поддерживаемые значения: от 0 до 8.

    • Дополнительно : Дополнительные параметры фильтра для уточнения поиска.

  • Возвращает:

    • Таблица, содержащая одну строку на каждую ячейку H3. Таблица включает столбцы h3_cell_index ( STRING ), geography ( GEOGRAPHY ), определяющий многоугольник, представляющий ячейку H3, count ( INT64 ) и place_ids ( ARRAY<STRING> ), где place_ids содержит до 250 идентификаторов мест для каждой ячейки H3.

Пример: Подсчитайте количество магазинов и продуктовых магазинов, доступных для людей в инвалидных колясках, в каждой ячейке H3.

В приведенном ниже примере вычисляется количество действующих магазинов шаговой доступности и продуктовых магазинов, приспособленных для людей в инвалидных колясках, в каждой ячейке H3 в Нью-Йорке. В ячейках H3 используется уровень разрешения 8.

В этом примере используется общедоступный набор данных Overture Maps Data BigQuery для получения географических данных Нью-Йорка.

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 names.primary = 'City of 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
    )
);

Ответ для функции:

Результаты поиска по запросу «доступные для инвалидов-колясочников магазины и продуктовые магазины в Нью-Йорке».

Визуализация результатов

На следующих изображениях эти данные отображаются в Looker Studio в виде закрашенной карты. Чем темнее ячейка H3, тем выше концентрация результатов:

Заполненная карта для фильтрации магазинов и продуктовых магазинов в Нью-Йорке, доступных для людей в инвалидных колясках.

Чтобы импортировать ваши данные в Looker Studio:

  1. Запустите указанную выше функцию, чтобы получить результаты.

  2. В результатах поиска BigQuery нажмите «Открыть в» -> «Looker Studio» . Ваши результаты будут автоматически импортированы в Looker Studio.

  3. Looker Studio создает страницу отчета по умолчанию и инициализирует ее заголовком, таблицей и гистограммой результатов.

    Стандартный отчет в Looker Studio.

  4. Выделите все элементы на странице и удалите их.

  5. Чтобы добавить заполненную карту в отчет, нажмите «Вставка» -> «Заполненная карта» .

  6. В разделе «Типы диаграмм» -> «Настройка» настройте поля, как показано ниже:

    Настройка тепловой карты в Looker Studio.

  7. Заполненная карта отображается, как показано выше. При желании вы можете выбрать «Типы диаграмм» -> «Стили» , чтобы дополнительно настроить внешний вид карты.

Для получения дополнительной информации и примеров визуализации результатов Places Insights см. раздел «Визуализация результатов запроса» .