Écrire une requête à l'aide des données sur les marques

Places Insights fournit des informations sur les marques pour de nombreuses catégories de lieux. Exemple :

  • Pour la catégorie "Distributeurs automatiques de billets, banques et organismes de crédit", les données sur les marques contiennent une entrée pour chacune des marques PNC, UBS et Chase.
  • Pour la catégorie "Location de véhicules", les données contiennent une entrée pour chacune des marques Budget, Hertz et Thrifty.

Un cas d'utilisation typique pour interroger l'ensemble de données sur les marques consiste à le joindre à une requête sur les données de lieux pour répondre à des questions telles que :

  • Quel est le nombre total de magasins par marque dans une zone ?
  • Quel est le nombre de marques concurrentes les plus populaires dans la zone ?
  • Combien de marques d'une catégorie spécifique, comme "Fitness" ou "Station-service", sont présentes dans la zone ?

À propos de l'ensemble de données sur les marques

L'ensemble de données sur les marques pour les États-Unis s'appelle places_insights___us___sample.brands.

Schéma de l'ensemble de données "Marques"

Le schéma de l'ensemble de données sur les marques définit trois champs :

  • id : ID de la marque.
  • name : nom de la marque, par exemple "Hertz" ou "Chase".
  • category : type de marque, tel que "Station-service", "Aliments et boissons" ou "Hébergement". Pour obtenir la liste des valeurs possibles, consultez Valeurs de catégorie.

Utiliser l'ensemble de données "Marques" dans une requête

Le schéma de l'ensemble de données sur les lieux définit le champ brand_ids. Si un lieu de l'ensemble de données "places" est associé à une marque, le champ brand_ids du lieu contient l'ID de marque correspondant.

Une requête type qui référence l'ensemble de données "brands" effectue une JOIN avec l'ensemble de données "places" en fonction du champ brand_ids.

Par exemple, pour trouver le nombre de restaurants McDonald's situés à moins de 2 000 mètres de l'Empire State Building à New York :

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
 COUNT(*)
FROM places_insights___us___sample.places_sample places, UNNEST(brand_ids) AS brand_id
LEFT JOIN places_insights___us___sample.brands ON brand_id = brands.id
WHERE
ST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), point, 2000)
AND brands.name = "McDonald's"
AND business_status = "OPERATIONAL"

La requête suivante renvoie le nombre de cafés à New York appartenant à une marque, regroupés par nom de marque :

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  brands.name,
  COUNT(*) AS store_count
FROM places_insights___us___sample.places_sample places, UNNEST(brand_ids) AS brand_id
LEFT JOIN places_insights___us___sample.brands ON brand_id = brands.id
WHERE brands.category = "Food and Drink"
AND "cafe" IN UNNEST(places.types)
AND business_status = "OPERATIONAL"
GROUP BY brands.name
ORDER BY store_count DESC;

L'image suivante montre les nombres par marque :

Résultats de requête pour le dénombrement des FCE regroupées par marque.

Valeurs de catégorie

Le champ category d'une marque peut contenir les valeurs suivantes :

Valeur du type de catégorie
ATMs, Banks and Credit Unions
Automotive and Parts Dealers
Automotive Rentals
Automotive Services
Dental
Electric Vehicle Charging Stations
Electronics Retailers
Fitness
Food and Drink
Gas Station
Grocery and Liquor
Health and Personal Care Retailers
Hospital
Lodging
Merchandise Retail
Movie Theater
Parking
Telecommunications