PLACES_COUNT_PER_H3 函式

PLACES_COUNT_PER_H3 函式會採用要搜尋的地理區域，並傳回搜尋區域中每個 H3 格子的地點數量表格。

由於 PLACES_COUNT_PER_GEO 函式會傳回資料表，請使用 FROM 子句呼叫該函式。

  • 輸入參數：

    • 必要：指定搜尋區域的 geography filter 參數。geography 參數的值是由 BigQuery GEOGRAPHY 資料類型定義，支援點、線串和多邊形。

      如要查看使用不同類型搜尋地理區域 (例如可視區域和線條) 的範例，請參閱 PLACES_COUNT 函式。

    • 必要：h3_resolution filter 參數，用於指定用來彙整每個 H3 儲存格中地點數量的 H3 解析度。支援的值介於 0 到 8。

    • 選用：其他篩選參數，可修正搜尋結果。

  • 傳回：

  • 表格，每個 H3 儲存格各占一行。資料表包含資料欄 h3_cell_index (STRING)、geography (GEOGRAPHY)，用於定義代表 H3 儲存格的多邊形、count (INT64) 和 sample_place_ids (ARRAY<STRING>)，其中 sample_place_ids 最多可包含每個 H3 儲存格的 250 個地點 ID。

示例：計算每個 H3 格子內有無障礙設施的便利商店和雜貨店數量

以下範例會計算紐約市每個 H3 儲存格中，可供輪椅出入的營業中便利商店和雜貨店數量。H3 儲存格使用解析度層級 8。

這個範例會使用 Overture 地圖資料 BigQuery 公開資料集，取得紐約市的地理位置。

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 `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
    )
);

函式的回應：

在紐約市篩選無障礙便利商店和雜貨店的結果。

以視覺化方式呈現結果

下圖顯示 Looker Studio 中的資料，並以填滿地圖的形式呈現。 H3 格越深色，結果濃度就越高：

地圖已填滿，可篩選紐約市的無障礙便利商店和雜貨店。

如要將資料匯入 Looker Studio，請按照下列步驟操作：

  1. 執行上述函式，即可產生結果。

  2. 在 BigQuery 結果中，按一下「在 Looker Studio 中開啟」。系統會自動將結果匯入 Looker Studio。

  3. Looker Studio 會建立預設報表頁面，並以結果的標題、表格和長條圖初始化。

    Looker Studio 中的預設報表。

  4. 選取網頁上的所有內容並刪除。

  5. 按一下「插入」->「填滿地圖」，即可在報表中加入填滿地圖。

  6. 在「圖表類型 -> 設定」下方，設定欄位，如下所示：

    在 Looker Studio 中設定熱度圖。

  7. 填滿的地圖會如上所示。您可以視需要選取「圖表類型」->「樣式」，進一步設定地圖外觀。

如要進一步瞭解如何以視覺化方式呈現地點洞察結果，請參閱「以視覺化方式呈現查詢結果」。