Função PLACES_COUNT_PER_H3

A função PLACES_COUNT_PER_H3 usa uma área geográfica para pesquisar e retorna uma tabela com a contagem de lugares por célula H3 na área de pesquisa.

Como a função PLACES_COUNT_PER_GEO retorna uma tabela, chame-a usando uma cláusula FROM.

  • Parâmetros de entrada:

    • Obrigatório: o parâmetro de filtro geography que especifica a área de pesquisa. O parâmetro geography tem um valor definido pelo tipo de dados GEOGRAPHY do BigQuery, que aceita pontos, linestrings e polígonos.

      Para exemplos de uso de diferentes tipos de regiões geográficas de pesquisa, como janelas de visualização e linhas, consulte a função PLACES_COUNT.

    • Obrigatório: o parâmetro de filtro h3_resolution que especifica a resolução H3 usada para agregar a contagem de lugares em cada célula H3. Os valores aceitos são de 0 a 8.

    • Opcional: outros parâmetros de filtro para refinar sua pesquisa.

  • Retorna:

  • Uma tabela com uma linha por célula H3. A tabela contém as colunas h3_cell_index (STRING), geography (GEOGRAPHY), que definem o polígono que representa a célula H3, count (INT64) e sample_place_ids (ARRAY<STRING>), em que sample_place_ids contém até 250 IDs de lugar para cada célula H3.

Exemplo: contar lojas de conveniência e supermercados acessíveis para cadeirantes por célula H3

O exemplo abaixo calcula o número de lojas de conveniência e supermercados operacionais e acessíveis para cadeirantes por célula H3 na cidade de Nova York. As células H3 usam um nível de resolução de 8.

Este exemplo usa o conjunto de dados público do BigQuery Overture Maps Data para receber a geografia da cidade de Nova York.

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
    )
);

A resposta da função:

Resultados para filtrar lojas de conveniência e supermercados acessíveis a cadeiras de rodas na cidade de Nova York.

Visualizar resultados

As imagens a seguir mostram esses dados exibidos no Looker Studio como um mapa preenchido. Quanto mais escura a célula H3, maior a concentração de resultados:

Mapa preenchido para filtrar lojas de conveniência e supermercados acessíveis para cadeirantes em Nova York.

Para importar seus dados para o Looker Studio:

  1. Execute a função acima para gerar os resultados.

  2. Nos resultados do BigQuery, clique em Abrir em -> Looker Studio. Seus resultados são importados automaticamente para o Looker Studio.

  3. O Looker Studio cria uma página de relatório padrão e a inicializa com um título, uma tabela e um gráfico de barras dos resultados.

    Relatório padrão no Looker Studio.

  4. Selecione tudo na página e exclua.

  5. Clique em Inserir -> Mapa preenchido para adicionar um mapa preenchido ao relatório.

  6. Em Tipos de gráfico -> Configuração, configure os campos conforme mostrado abaixo:

    Configuração do mapa de calor no Looker Studio.

  7. O mapa preenchido aparece como acima. Se quiser, selecione Tipos de gráficos -> Estilos para configurar ainda mais a aparência do mapa.

Para mais informações e um exemplo de como visualizar os resultados do Places Insights, consulte Visualizar resultados da consulta.