Aylar arasındaki ÖY değişikliği sorgusu (PLACES_COUNT_CHANGE)

PLACES_COUNT_CHANGE işlevi, önemli yer sayılarındaki değişiklikleri hesaplar ve birden fazla giriş coğrafyasında iki belirli ay arasında eklenen ve kaldırılan örnek yer kimliklerini alır.

PLACES_COUNT_V2 gibi bu işlev de coğrafi bölgelerden oluşan bir giriş tablosu parametresini kabul ederek verimli toplu işleme için tasarlanmıştır. Bu sayede, birçok konumdaki büyüme trendlerini ve ticari değişimleri aynı anda değerlendirebilirsiniz.

Söz dizimi

SELECT *
FROM
  `PROJECT_NAME.LINKED_DATASET_NAME.PLACES_COUNT_CHANGE`(
    TABLE input_geographies,
    filters
  );

Parametreler

• PROJECT_NAME: Google Cloud projenizin adı.
• LINKED_DATASET_NAME: Places Insights işlevlerini içeren BigQuery veri kümesinin adı (ör. places_insights___us).
• input_geographies: Analiz edilecek coğrafi bölgeleri içeren bir BigQuery tablosu. Bu tablo aşağıdaki sütunları içermelidir:
  • geo_id (STRING): Her coğrafi bölge için benzersiz bir tanımlayıcı.
  • geo (GEOGRAPHY): Alanı temsil eden BigQuery GEOGRAPHY nesnesi. Bu bir nokta, poligon veya başka bir coğrafya türü olabilir.
• filters (JSON): Yerler için filtreleme yapmak üzere anahtar/değer çiftleri içeren bir JSON nesnesi. Filtre parametreleri bölümüne bakın. Aşağıdaki filtreleri içermelidir:
  • month1 (STRING): Yerlerin aranacağı ilk ay.
  • month2 (STRING): Yer aranacak ikinci ay.

Çıkış tablosu şeması

PLACES_COUNT_CHANGE işlevi, aşağıdaki sütunları içeren bir tablo döndürür:

Sonuçlar percentage_change ve start_count ölçütlerine göre azalan düzende sıralanır.

İşleyiş şekli

İşlev, input_geographies tablosundaki her satırı işler. Her geo nesnesi için, filters içinde month1 ve month2 ile belirtilen iki ayda coğrafi bölgeye (veya geo bir nokta ise ve yarıçap filters içinde belirtilmişse geography_radius içine) giren yerlerin sayısını hesaplar. Bu yerleri kullanarak, ilk aydan ikinci aya yüzde değişim ve bileşik aylık büyüme oranı gibi diğer faydalı istatistikleri hesaplar.

Sayı, yalnızca filters JSON nesnesinde tanımlanan tüm koşullarla eşleşen yerleri içerir.

Örnek: İki ay arasındaki ÖY sayılarındaki değişiklikleri hesaplama

Bu örnekte, month1 ve month2 parametreleri kullanılarak belirli iki ay arasındaki ÖY sayılarındaki değişikliklerin, belirli bir coğrafi konum noktasından 5.000 yarıçapla nasıl sorgulanacağı gösterilmektedir.

WITH my_locations AS (
  SELECT
    'loc_1' AS geo_id,
    ST_GEOGFROMTEXT('POINT(-122.4194 37.7749)') AS geo
  -- Add more target locations as needed...
)

SELECT *
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_CHANGE`(
  TABLE my_locations,
  JSON_OBJECT(
    'geography_radius', 5000,
    'month1', '2026-01', -- Baseline snapshot month (YYYY-MM)
    'month2', '2026-02'  -- Comparison snapshot month (YYYY-MM)
  )
);

Çıkış analiz ediliyor

Sorgu, her giriş coğrafyası için bir satır içeren bir tablo döndürür.

• Büyüme metrikleri: Çıktıda referans sayısı (start_count: 89.560) ve karşılaştırma sayısı (end_count: 90.923) gösterilir. Bu da +1.363 yerlik bir net_change (+% 1,52 percentage_change) sağlar.
• Gerçek doğru denetimi: sample_added_place_ids dizisi, month2 (Şubat 2026) tarihinde etkinleşen belirli yer kimliklerini listelerken sample_removed_place_ids artık mevcut olmayan yer kimliklerini listeler.
• Places API'ye köprü: Yeni açılan veya kapanan işletmelerin mağaza adlarını, adreslerini ve özelliklerini aramak için bu örnek yer kimliklerini doğrudan Yer Ayrıntıları API (Yeni)'ye iletebilirsiniz.