Yer Analizleri'ne genel bakış

Places Insights, Google Haritalar'ın zengin Yerler verileri üzerinde gelişmiş istatistiksel analizler yapmanıza olanak tanır. Milyonlarca önemli yer (ÖY) veri noktası için toplu sayı ve yoğunluk bilgileri sağlayarak güçlü coğrafi analizler yapmanıza olanak tanır.

Temel Özellikler:

  • Coğrafi Uzamsal İstihbarat: Belirli coğrafi bölgelerdeki farklı ÖY kategorilerinin (ör. perakende, restoranlar, hizmetler) yoğunluğu ve dağılımı hakkında kuş bakışı bilgi edinin.
  • Güvenli Veri Erişimi: Veriler, BigQuery veri değişimi listelemeleri kullanılarak dağıtılır. Veri koruma önlemleri sayesinde veri paylaşımı ve analizi için güvenli ve korumalı bir ortam sağlanır.
  • Uygulanabilir Ayrıntı: Places Insights, toplu trendlere odaklanırken siz de çıktı olarak verilen yer kimliklerini kullanarak ayrıntılı inceleme yapabilir ve diğer Google Haritalar Platformu API'lerini kullanarak tek tek yer bilgilerini alabilirsiniz. Böylece istatistiksel analizden ayrıntılı işleme geçebilirsiniz.

Yer verileri hakkında

Google Haritalar, dünya genelindeki milyonlarca işletme için yer verilerini düzenler. Places Insights, bu kapsamlı yer verilerini BigQuery'de kullanılabilir hâle getirir. Böylece, yer türleri, puanlar, çalışma saatleri, tekerlekli sandalye erişimi gibi çeşitli özelliklere göre Google Haritalar'daki yer verileri hakkında toplu analizler elde edebilirsiniz.

Places Insights'ı kullanmak için BigQuery'de SQL sorguları yazarsınız. Bu sorgular, yer verileriyle ilgili istatistiksel analizler döndürür. Bu analizler sayesinde aşağıdaki gibi soruları yanıtlayabilirsiniz:

  • Potansiyel yeni mağaza konumunun yakınında kaç benzer işletme faaliyet gösteriyor?
  • En başarılı mağazalarımın yakınında en sık rastlanan işletme türleri nelerdir?
  • Hangi bölgelerde, hedef müşterilerimi çekebilecek tamamlayıcı işletmelerin yoğun olduğu görülüyor?
  • Madrid'de saat 20:00'de açık olan, tekerlekli sandalye erişimine uygun otoparkı olan ve paket servis hizmeti sunan kaç tane 5 yıldızlı suşi restoranı var?
  • Kaliforniya'da hangi posta kodlarında en yüksek oranda elektrikli araç şarj istasyonu var?

Places Insights aşağıdaki gibi çeşitli kullanım alanlarını destekler:

  • Site seçimi: Yeni bir işletme veya fiziksel varlık yerleşimi için en uygun konumları değerlendirin ve seçin. Çevredeki ÖY'lerin yoğunluğunu ve karışımını analiz ederek, olası bir sitenin rekabetçi ve tamamlayıcı iş ortamında optimum şekilde konumlandırıldığından emin olabilirsiniz. Verilere dayalı bu yaklaşım, yeni yerlere yatırım yapmayla ilişkili riski azaltabilir.
  • Konum performans değerlendirmesi: Süpermarketler veya etkinlik mekanları gibi belirli türdeki ÖY'lere yakınlık gibi hangi coğrafi değişkenlerin mevcut konumlarınızdaki olumlu veya olumsuz performansla ilişkili olduğunu belirleyin. Bu veriler, kullanım alanınız için en iyi coğrafi özellik karışımını paylaşan potansiyel siteleri belirlemenizi sağlar. Bu bilgileri, çevredeki ÖY bağlamına göre yeni konumların gelecekteki performansını tahmin eden tahmini modelleri dağıtmak için de kullanabilirsiniz.
  • Coğrafi hedefli pazarlama: Bir bölgede hangi tür pazarlama kampanyalarının veya reklamların başarılı olacağını belirleyin. Places Insights, ticari faaliyetleri anlamak için gereken bağlamı sağlar. Bu sayede, ilgili işletmelerin veya faaliyetlerin yoğunluğuna göre mesajlaşmayı uyarlayabilirsiniz.
  • Satış tahmini: Gelecekteki satışları olası bir konumda tahmin edin. Çevredeki coğrafi özelliklerin etkisini modellemek, yatırım kararlarını yönlendirmek için güçlü tahmin modelleri oluşturmanıza olanak tanır.
  • Pazar araştırması: İşletmenizi veya hizmetinizi bir sonraki aşamada hangi coğrafyalara genişleteceğiniz konusunda bilgi edinin. En büyük fırsatı sunan, yeterli hizmet alamayan veya yoğunlaşmış hedef pazarları belirlemek için mevcut pazar doygunluğunu ve ÖY yoğunluğunu analiz edin. Bu analiz, stratejik büyüme ve genişleme girişimlerini destekleyecek kanıtlar sunar.

Places Insights veri kümelerini doğrudan sorgulayabilir veya yer sayısı işlevlerini kullanabilirsiniz.

Şema referansına bakın.

Marka verileri hakkında

Places Insights, yer verilerinin yanı sıra aynı marka adı altında faaliyet gösteren birden fazla konuma sahip markalar veya mağazalarla ilgili veriler de içerir.

Markaları kullanarak aşağıdaki gibi soruları yanıtlayabilirsiniz:

  • Bir bölgedeki tüm mağazaların markaya göre sayısı nedir?
  • Bölgedeki ilk üç rakip markamın sayısı nedir?
  • Bu bölgedeki bu markalar hariç tüm kahve dükkanlarının sayısı nedir?

BigQuery hakkında

Places Insights, BigQuery listelemelerinde verileri kullanılabilir hale getirerek şunları yapmanıza olanak tanır:

  • Verilerinizi Places Insights verileriyle güvenli bir şekilde birleştirin.
  • Belirli iş ihtiyaçlarınız için toplu analizler elde etmek üzere esnek SQL sorguları yazın.
  • Özel verileriniz ve iş akışlarınızla kullandığınız BigQuery araçlarını kullanabilirsiniz.
  • BigQuery'nin ölçek ve performans gücünden yararlanarak büyük veri kümelerini kolayca analiz edebilirsiniz.

Örnek kullanım alanı

Bu örnekte, toplama bilgilerini elde etmek için verileriniz BigQuery'deki Places Insights verileriyle birleştirilir. Bu örnekte, New York City'de birden fazla konumu olan bir otel sahibisiniz. Artık otellerinizin yakınındaki önceden tanımlanmış işletme türlerinin yoğunluğunu keşfetmek için otel konum verilerinizi Yer Analizleri verileriyle birleştirmek istiyorsunuz.

Ön koşullar

Bu örnekte, ABD için Places Insights veri kümesine abone olursunuz.

Otel veri kümenizin adı mydata ve New York City'deki iki otelinizin konumlarını tanımlıyor. Aşağıdaki SQL, bu veri kümesini oluşturur:

CREATE OR REPLACE TABLE `mydata.hotels` ( name STRING, location GEOGRAPHY );
INSERT INTO `mydata.hotels` VALUES( 'Hotel 1', ST_GEOGPOINT(-73.9933, 40.75866) );
INSERT INTO `mydata.hotels` VALUES( 'Hotel 2', ST_GEOGPOINT(-73.977713, 40.752124) );

Bölgedeki restoran sayısını öğrenme

Müşterilerinize otellerinizin yakınındaki hizmet veren restoranların yoğunluğu hakkında fikir vermek için her bir otelin 1.000 metre yarıçapındaki restoran sayısını döndüren bir SQL sorgusu yazarsınız:

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD h.name, COUNT(*) AS count
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.places` AS r, `mydata.hotels` AS h
WHERE
ST_DWITHIN(h.location, r.point, 1000)
AND r.primary_type = 'restaurant'
AND business_status = "OPERATIONAL"
GROUP BY 1

Bu resimde, şu sorgunun örnek çıkışı gösterilmektedir:

Her otelden 1.000 metre uzaklıktaki restoranları saymak için sorgu sonuçları.

Bölgedeki restoranların sayısını ve yer kimliklerini almak için yer sayısı işlevini kullanma

Yer sayısı işlevini de kullanabilirsiniz.

bir konumun yakınındaki restoran sayısını bulmak için Yer sayısı işlevleri, tek tek yerlerle ilgili ayrıntıları aramak için kullanılabilecek bir Yer kimlikleri listesini almanıza olanak tanır:

DECLARE geo GEOGRAPHY;
SET geo = ST_GEOGPOINT(-73.9933, 40.75866); -- Location of hotel 1

SELECT * FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_PER_TYPE`(
  JSON_OBJECT(
      'types', ["restaurant", "cafe", "bar"],
      'geography', geo,
      'geography_radius', 1000 -- Radius in meters
      )
);

Bu resimde, şu sorgunun örnek çıkışı gösterilmektedir:

Yer kimlikleri de dahil olmak üzere her otelden 1.000 metre uzaklıktaki restoranlarla ilgili sorgu sonuçları.

Bölgedeki restoran ve bar sayısını öğrenme

Sorgunuzu, her otelden 1.000 metre uzaklıkta bulunan restoranların yanı sıra barları da içerecek şekilde değiştirin:

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD h.name, r.primary_type, COUNT(*) AS count
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.places` AS r, `mydata.hotels` AS h
WHERE
ST_DWITHIN(h.location, r.point, 1000)
AND r.primary_type IN UNNEST(['restaurant','bar'])
AND business_status = "OPERATIONAL"
GROUP BY 1, 2

Bu resimde, şu sorgunun örnek çıkışı gösterilmektedir:

Her otelden 1.000 metre uzaklıktaki restoran ve barları saymak için sorgu sonuçları.

Bölgedeki orta fiyatlı restoran ve bar sayısını öğrenme

Ardından, barlar ve restoranlar tarafından hangi müşteri demografik grubuna hizmet verildiğini öğrenmek istiyorsunuz. Otelleriniz orta düzeyde bir fiyat noktasını hedeflediğinden yalnızca bu fiyat noktasında olan ve iyi yorumlar almış yakındaki işletmelerin varlığını tanıtmak istiyorsunuz.

Sorguyu yalnızca PRICE_LEVEL_MODERATE fiyat aralığında olan ve 4 yıldız veya üzeri puan alan barları ve restoranları döndürecek şekilde kısıtlayın. Bu sorgu, her otelin etrafındaki yarıçapı 1.500 metreye çıkarır:

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD h.name, r.primary_type, COUNT(*) AS count
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.places` AS r, `mydata.hotels` AS h
WHERE
ST_DWITHIN(h.location, r.point, 1500)
AND r.primary_type IN UNNEST(['restaurant', 'bar'])
AND rating >= 4
AND business_status = "OPERATIONAL"
AND price_level = 'PRICE_LEVEL_MODERATE'
GROUP BY 1, 2

Bu resimde, şu sorgunun örnek çıkışı gösterilmektedir:

Her otelden 1.500 metre uzaklıkta bulunan, orta fiyatlı bar ve restoranlarla ilgili sorgu sonuçları.

Sırada ne var?