Places Insights 数据
Places Insights 在 BigQuery 中提供完整数据集和抽样数据集。
我们提供示例数据集，旨在让您试用 Places Insights，以便在决定购买完整数据集之前评估该产品的实用性和价值。示例数据集仅包含城市本身的数据。不包含周边都市区的数据。
示例商品详情包含每个支持的国家/地区的一个热门城市的数据：悉尼（澳大利亚）、圣保罗（巴西）、多伦多（加拿大）、苏黎世（瑞士）、柏林（德国）、马德里（西班牙）、巴黎（法国）、伦敦（英国）、雅加达（印度尼西亚）、孟买（印度）、罗马（意大利）、东京（日本）、墨西哥城（墨西哥）、纽约市（美国）。
完整数据集包含每个支持的国家/地区的数据，必须购买。 如果您有兴趣购买完整的数据集，请填写申请表单。 只有数据订阅者需要请求访问“地点概览”数据集。在 BigQuery 项目中启用订阅后，任何有权访问该项目的用户都可以查询 Places Insights 数据。
每个国家/地区的数据集都有自己的订阅，您必须单独订阅。 如需详细了解如何订阅商家信息，请参阅设置地点信息洞见。
数据集架构
每个国家/地区的地点数据集架构包含两部分：
- 所有国家/地区的数据集通用的核心架构。
- 一种特定于国家/地区的架构，用于定义特定于相应国家/地区的架构组件。
例如，如果您要处理西班牙 (ES) 的数据集，请同时引用核心架构和 ES 特有的架构。
品牌数据集的架构定义了三个字段：
id：品牌 ID。name：品牌名称，例如“Hertz”或“Chase”。category：品牌的高级类别，例如“加油站”“食品和饮料”或“住宿”。
查询 Places Insights 数据
Places Insights 提供两种查询数据集的方式：
- 使用 SQL 直接查询数据集：针对数据集表执行标准 BigQuery SQL 查询。这样一来，您就可以灵活地进行复杂过滤、与自有数据联接、自定义分析，并支持除
COUNT之外的其他聚合函数，例如AVG、SUM和GROUP BY。请参阅相关文档。 - 使用地点数量函数查询数据集：地点数量函数是预定义且经过优化的 SQL 查询，可直接在 BigQuery 中运行，并简化常见的数据检索任务。它们可提供更精细的洞见，例如返回地点 ID 以查找各个地点的详细信息。请参阅相关文档。
直接查询
直接查询数据会强制执行聚合阈值。只有当查询聚合了至少 5 个地点时，才会返回结果。例如，如果搜索条件的结果为 0、1、2、3 或 4，则该结果会从响应中省略。例如，如果查询给定区域内的餐厅总数，则只有当总数达到 5 或更高时才会返回响应，否则不会返回任何响应。
放置 count 函数查询
地点数量函数可以返回地点 ID 列表，您可以使用其他 GMP 产品（例如 Places API 和 Places UI Kit）来查找各个地点的信息。
地点数量函数不会强制执行聚合阈值，而是强制执行 40.0 米 x 40.0 米（1600 平方米）的最小搜索区域。这意味着，只要您的搜索查询大于最小搜索区域，您就始终会获得结果，即使没有与您的查询匹配的地点也是如此。
何时直接查询数据，何时使用函数
如果您不需要较低的结果数量，或者想获得除数量之外的更多数据洞见（例如 AVG、SUM 或 COUNTIF），或者需要执行更复杂的查询（例如联接数据集），请直接查询数据。
如果您需要了解结果数量是否较少或为零，或者需要检索个别地点信息（例如地点名称或地址），请使用这些函数进行查询。
下表详细比较了直接查询与地点数函数之间的差异。
| 位置计数函数 | 直接数据集查询 | |
|---|---|---|
| 优势 |
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| 接口 | 四种预定义的 SQL 函数，用于生成 COUNT 洞见：单次计数、按类型计数、按地理位置计数、按 H3 单元格计数。JSON_OBJECT 会将实参传递给函数。 |
编写自己的 SQL 来运行 COUNT、COUNT_IF、SUM 和 AVG. 等聚合函数。您还可以使用 JOIN、GROUP BY、WHERE 等函数生成更多数据洞见。 |
| 限制 | 强制执行 40.0 米 x 40.0 米（1600 平方米）的最小搜索区域。即使汇总计数小于 5，只要满足最小搜索面积，函数也会返回结果。 | 系统会从结果中省略数量少于 5 的结果（即排除相应行）。 |
| 支持的属性过滤条件 | 地点数函数过滤条件参数支持与直接查询属性过滤条件相同的参数，但以下参数除外：
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支持完整架构。 |