science 이 제품 또는 기능은 실험용 (GA 이전) 버전입니다. GA 이전 제품과 기능은 지원이 제한될 수 있으며, GA 이전 제품과 기능이 변경된 경우 다른 GA 이전 버전과 호환되지 않을 수 있습니다. GA 이전 버전 제품 및 서비스에는 Google Maps Platform 서비스별 약관이 적용됩니다. 자세한 내용은 출시 단계 설명을 참조하세요. 가입하여 장소 통계를 테스트해 보세요.
H3 셀당 하나의 행이 있는 테이블 이 테이블에는 H3 셀을 나타내는 다각형을 정의하는 h3_cell_index (STRING), geography (GEOGRAPHY), count (INT64), sample_place_ids(ARRAY<STRING>) 열이 포함되어 있으며, 여기서 sample_place_ids에는 각 H3 셀의 장소 ID가 최대 250개 포함됩니다.
예: H3 셀당 휠체어 이용 가능 편의점 및 식료품점 수 계산
아래 예에서는 뉴욕시의 H3 셀당 운영 중인 휠체어 이용 가능 편의점 및 식료품점 수를 계산합니다. H3 셀은 해상도 수준 8을 사용합니다.
DECLAREgeoGEOGRAPHY;-- Get the geography for New York City.SETgeo=(SELECTgeometryFROM`bigquery-public-data.overture_maps.division_area`WHEREcountry='US'ANDnames.primary='City of New York'LIMIT1);SELECT*FROM`maps-platform-analytics-hub.sample_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));
함수의 응답:
결과 시각화
다음 이미지는 Looker Studio에서 이 데이터를 색상으로 채워진 지도 형태로 표시한 것입니다.
H3 셀이 어두울수록 결과의 집중도가 높습니다.
Looker Studio로 데이터를 가져오려면 다음 단계를 따르세요.
위 함수를 실행하여 결과를 생성합니다.
BigQuery 결과에서 다음에서 열기 -> Looker Studio를 클릭합니다. 결과가 Looker Studio로 자동 가져오기됩니다.
Looker Studio에서 기본 보고서 페이지를 만들고 결과의 제목, 표, 막대 그래프로 초기화합니다.
페이지의 모든 항목을 선택하고 삭제합니다.
삽입 -> 색상 지도를 클릭하여 보고서에 색상 지도를 추가합니다.
차트 유형 -> 설정에서 아래와 같이 필드를 구성합니다.
채워진 지도는 위와 같이 표시됩니다. 원하는 경우 차트 유형 -> 스타일을 선택하여 지도의 모양을 추가로 구성할 수 있습니다.
장소 통계 결과를 시각화하는 방법에 관한 자세한 내용과 예는 쿼리 결과 시각화를 참고하세요.
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-17(UTC)"],[],[],null,["The `PLACES_COUNT_PER_H3` function takes a geographic area to search\nand returns a table of places counts per [H3](https://h3geo.org/docs/) cell in\nthe search area.\n\nBecause the `PLACES_COUNT_PER_GEO` function returns a table, call it using\na `FROM` clause.\n\n- Input parameters:\n\n - **Required** : The `geography` [filter parameter](/maps/documentation/placesinsights/experimental/filter-params) that\n specifies the search area. The `geography` parameter a value defined by\n the BigQuery\n [`GEOGRAPHY`](https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/data-types#geography_type)\n data type, which supports points, linestrings, and polygons.\n\n For examples of using different types of search geographies, such as\n viewports and lines, see\n [`PLACES_COUNT` function](/maps/documentation/placesinsights/experimental/places-count).\n - **Required** : The `h3_resolution` [filter parameter](/maps/documentation/placesinsights/experimental/filter-params) that\n specifies the [H3](https://h3geo.org/docs/) resolution used to aggregate\n the count of places in each H3 cell. Supported value are from 0 to 8.\n\n - **Optional** : Additional [filter](/maps/documentation/placesinsights/experimental/filter-params) parameters to refine\n your search.\n\n- Returns:\n\n - A table with one row per H3 cell. The table contains the columns `h3_cell_index` (`STRING`), `geography` (`GEOGRAPHY`) which defines the polygon representing the H3 cell, and `count` (`INT64`).\n\nExample: Count wheelchair accessible convenience and grocery stores per H3 cell\n\nThe example below computes the number of operational, wheelchair accessible\nconvenience and grocery stores per H3 cell in New York City. The H3 cells use a\n[resolution level](https://h3geo.org/docs/core-library/restable) of 8.\n\nThis example uses the [Overture Maps\nData](https://console.cloud.google.com/marketplace/product/bigquery-public-data/overture-maps)\nBigQuery [public dataset](https://cloud.google.com/bigquery/public-data) to get\nthe geography for New York City.\n| **Note:** Because the response table contains a `geography` field, you can visualize it using tools that support BigQuery `GEOGRAPHY` types. For an example of visualizing the results of a function, see [Visualize\nresults](#visualize_results). For more information and example on visualizing Places Insights results, see [Visualize query results](/maps/documentation/placesinsights/visualize-data). \n\n```googlesql\nDECLARE geo GEOGRAPHY;\n\n-- Get the geography for New York City.\nSET geo = (SELECT geometry FROM `bigquery-public-data.overture_maps.division_area`\n WHERE country = 'US' AND names.primary = 'City of New York' LIMIT 1);\n\nSELECT * FROM `maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.PLACES_COUNT_PER_H3`(\n JSON_OBJECT(\n 'geography', geo,\n 'types', [\"convenience_store\",\"grocery_store\"],\n 'wheelchair_accessible_entrance', true,\n 'business_status', ['OPERATIONAL'],\n 'h3_resolution', 8\n )\n);\n```\n\nThe response for the function:\n\nVisualize results\n\nThe following images show this data displayed in Looker Studio as a filled map.\nThe darker the H3 cell the higher the concentration of results:\n\nTo import your data into Looker Studio:\n\n1. Run the function above to generate the results.\n\n2. In the BigQuery results, click **Open in -\\\u003e Looker Studio**. Your results\n are automatically imported into Looker Studio.\n\n3. Looker Studio creates a default report page and initializes it with a title,\n table, and bar graph of the results.\n\n4. Select everything on the page and delete it.\n\n5. Click **Insert -\\\u003e Filled map** to add a filled map to your report.\n\n6. Under **Chart types -\\\u003e Setup** configure the fields as shown below::\n\n7. The filled map appears as above. You can optionally select **Chart types -\\\u003e\n Styles** to further configure the appearance of the map.\n\nFor more information and example on visualizing Places Insights results, see\n[Visualize query results](/maps/documentation/placesinsights/visualize-data)."]]