Places Insights-Daten
Places Insights bietet vollständige Datasets und Beispieldatasets in BigQuery.
Mit den Beispiel-Datasets können Sie Places Insights ausprobieren, um die Nutzerfreundlichkeit und den Wert des Produkts zu beurteilen, bevor Sie sich für den Kauf des vollständigen Datasets entscheiden. Das Beispiel-Dataset enthält nur Daten für die Stadt selbst. Sie enthält keine Daten für die umliegende Metropolregion.
Der Beispieleintrag enthält Daten für eine Top-Stadt für jedes der unterstützten Länder:
- Amsterdam (NL)
- Ankara (TR)
- Arequipa (PE)
- Athen (GR)
- Bad Gastein (AT)
- Berlin (DE)
- Brünn (CZ)
- Brüssel (BE)
- Bukarest (RO)
- Buenos Aires (AR)
- Busan (KR)
- Kairo (EG)
- Chiang Mai (TH)
- Kopenhagen (DK)
- Cork (IE)
- Debrecen (HU)
- Hanoi (VN)
- Helsinki (FI)
- Hongkong (HK)
- Jakarta (ID)
- Dschidda (SA)
- Johannesburg (ZA)
- Kuala Lumpur (MY)
- Lissabon (PT)
- London (GB)
- Lusail (QA)
- Madrid (ES)
- Manila (PH)
- Medellín (CO)
- Mexiko-Stadt (MX)
- Mumbai (IN)
- New York City (USA)
- Oslo (NO)
- Paris (FR)
- Plovdiv (BG)
- Riffa (BH)
- Rom (IT)
- Santiago (CL)
- São Paulo (BR)
- Schardscha (AE)
- Singapur (SG)
- Stockholm (SE)
- Sydney (AU)
- Taipeh (TW)
- Tel Aviv-Yafo (IL)
- Tokio (JP)
- Toronto (CA)
- Warschau (PL)
- Wellington (NZ)
- Zürich (CH)
Die vollständigen Datasets enthalten Daten für jedes unterstützte Land und müssen gekauft werden. Wenn Sie sich für Places Insights registrieren möchten, füllen Sie das Antragsformular aus. Nur der Datenabonnent muss Zugriff auf das Places Insights-Dataset anfordern. Sobald das Abo in einem BigQuery-Projekt aktiv ist, kann jeder Nutzer mit Zugriff auf dieses Projekt die Places Insights-Daten abfragen.
Jedes Länder-Dataset hat einen eigenen Eintrag, den Sie separat abonnieren müssen. Weitere Informationen zum Abonnieren eines Eintrags finden Sie unter Places Insights einrichten.
Dataset-Schemas
Das Schema des Orts-Datasets für jedes Land besteht aus zwei Teilen:
- Das Kernschema, das für die Datasets aller Länder gilt.
- Ein länderspezifisches Schema, das Schemakomponenten für dieses Land definiert.
Wenn Sie beispielsweise mit dem Dataset für Spanien (ES) arbeiten, sollten Sie sowohl das Kernschema als auch das ES-spezifische Schema heranziehen.
Das Schema für das Dataset „brands“ definiert drei Felder:
id: Die Marken-ID.name: Der Name der Marke, z. B. „Hertz“ oder „Chase“.category: Die übergeordnete Kategorie der Marke, z. B. „Tankstelle“, „Essen und Trinken“ oder „Unterkunft“.
Places Insights-Daten abfragen
Places Insights bietet zwei Möglichkeiten, die Datasets abzufragen:
- Dataset direkt mit SQL abfragen: Führen Sie Standard-BigQuery-SQL-Abfragen für die Dataset-Tabellen aus. Dies bietet die größte Flexibilität für komplexe Filter, die Verknüpfung mit Ihren eigenen Daten, benutzerdefinierte Analysen und die Unterstützung zusätzlicher Aggregationsfunktionen über
COUNThinaus, z. B.AVG,SUMundGROUP BY. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation. - Dataset mit Places Count-Funktionen abfragen: Places Count-Funktionen sind vordefinierte, optimierte SQL-Abfragen, die direkt in BigQuery ausgeführt werden und gängige Datenabrufaufgaben vereinfachen. Sie liefern detailliertere Informationen, z. B. Orts-IDs, mit denen Sie Details zu einzelnen Orten abrufen können. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation.
Direkte Abfragen
Bei der direkten Abfrage der Daten wird ein Aggregationsschwellenwert erzwungen. Ein Ergebnis wird nur zurückgegeben, wenn die Abfrage mindestens 5 Orte aggregiert. Wenn Ihre Suchkriterien beispielsweise zu einer Anzahl von 0, 1, 2, 3 oder 4 führen, wird das Ergebnis in der Antwort weggelassen. Beispiel: Bei einer Abfrage der Gesamtzahl der Restaurants in einem bestimmten Gebiet wird nur dann eine Antwort zurückgegeben, wenn die Gesamtzahl 5 oder höher ist. Andernfalls wird keine Antwort zurückgegeben.
Abfragen für die Funktion „Places Count“
Die Funktionen für die Anzahl der Orte können eine Liste von Orts-IDs zurückgeben, mit denen sich Informationen zu einzelnen Orten über andere GMP-Produkte wie die Places API und das Places UI Kit abrufen lassen.
Für die Places Count-Funktionen wird kein Aggregationsschwellenwert erzwungen, sondern ein Mindestsuchbereich von 40,0 m x 40,0 m (1.600 m2). Das bedeutet, dass Sie immer ein Ergebnis erhalten, solange Ihre Suchanfrage größer als der minimale Suchbereich ist, auch wenn keine Orte mit Ihrer Anfrage übereinstimmen.
Wann Daten direkt abgefragt und wann Funktionen verwendet werden sollten
Fragen Sie die Daten direkt ab, wenn Sie keine niedrigen Ergebniszahlen benötigen, wenn Sie Einblicke über die Anzahl hinaus erhalten möchten, z. B. AVG, SUM oder COUNTIF, oder wenn Sie komplexere Abfragen wie das Zusammenführen von Datasets durchführen müssen.
Verwenden Sie die Funktionen, wenn Sie wissen möchten, ob es nur wenige oder gar keine Ergebnisse gibt, oder wenn Sie Informationen zu einzelnen Orten abrufen möchten, z. B. den Namen oder die Adresse des Orts.
Diese Tabelle enthält einen detaillierten Vergleich der Unterschiede zwischen direkten Abfragen und Funktionen zum Zählen von Orten.
| Funktionen zum Zählen von Orten | Direkte Dataset-Abfragen | |
|---|---|---|
| Vorteile |
|
|
| Schnittstelle | Vier vordefinierte SQL-Funktionen, die COUNT-Statistiken generieren: einzelne Anzahl, Anzahl pro Typ, Anzahl pro Geografie, Anzahl pro H3-Zelle. Ein JSON_OBJECT übergibt Argumente an die Funktion. |
Sie können eigene SQL-Abfragen schreiben, um Aggregationsfunktionen wie COUNT, COUNT_IF, SUM und AVG. auszuführen. Zusätzliche Informationen können mit JOIN, GROUP BY, WHERE und anderen Funktionen generiert werden. |
| Einschränkungen | Erzwingt einen Suchbereich von mindestens 40,0 m × 40,0 m (1.600 m2). Eine Funktion gibt ein Ergebnis zurück, auch wenn die Aggregationsanzahl kleiner als 5 ist, solange der Mindestsuchbereich erfüllt ist. | Ergebnisse mit einer Anzahl von weniger als 5 werden aus den Ergebnissen weggelassen (d.h. die Zeile wird ausgeschlossen). |
| Unterstützte Attributfilter | Filterparameter für die Funktion „Places Count“ unterstützen dieselben Filter wie die Attributfilter für direkte Abfragen, mit folgenden Ausnahmen:
|
Vollständiges Schema wird unterstützt. |