science هذا المنتج أو الميزة متوفّران في مرحلة المعاينة (قبل طرحه للجميع). قد يكون الدعم المقدَّم للمنتجات والميزات في مرحلة ما قبل الإصدار العلني محدودًا، وقد لا تكون التغييرات التي يتم إجراؤها على المنتجات والميزات في مرحلة ما قبل الإصدار العلني متوافقة مع الإصدارات الأخرى من مرحلة ما قبل الإصدار العلني. تخضع "عروض مرحلة ما قبل الإطلاق" للأحكام المحدّدة لخدمة Google Maps Platform. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على أوصاف مراحل الإطلاق. الاشتراك لاختبار "إحصاءات الأماكن"
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
في إصدار المعاينة، يوفّر تطبيق "إحصاءات الأماكن" مجموعة بيانات نموذجية في مساحة آمنة للبيانات في BigQuery تتضمّن بيانات لأهم مدينة في كل بلد من البلدان المتاحة، وهي: سيدني (أستراليا)، وساو باولو (البرازيل)، وتورنتو (كندا)، وزيورخ (سويسرا)، وبرلين (ألمانيا)، ومدريد (إسبانيا)، وباريس (فرنسا)، ولندن (المملكة المتحدة)، وجاكرتا (إندونيسيا)، ومومباي (الهند)، وروما (إيطاليا)، وطوكيو (اليابان)، ومكسيكو سيتي (المكسيك)، ونيويورك (الولايات المتحدة).
تهدف كل مجموعة بيانات نموذجية إلى السماح لك بتجربة Places Insights حتى تتمكّن من تقييم مدى سهولة استخدام المنتج وقيمته.
تحتوي كل مجموعة بيانات نموذجية على مساحة آمنة خاصة بها يجب الاشتراك فيها بشكل منفصل. لمزيد من المعلومات حول الاشتراك في غرفة آمنة، يُرجى الاطّلاع على إعداد Places Insights.
تم تصميم مجموعات البيانات لتتمكّن من استخلاص إحصاءات مجمّعة حول بيانات الأماكن استنادًا إلى مجموعة متنوّعة من السمات، مثل أنواع الأماكن والتقييمات وساعات عمل المتاجر وإمكانية وصول الكراسي المتحرّكة والمزيد.
الموقع الجغرافي لمنطقة مجموعة البيانات النموذجية
في BigQuery، يتم تخزين مجموعات البيانات في موقع جغرافي معيّن أو في مناطق متعدّدة. المنطقة هي مجموعة من مراكز البيانات ضمن منطقة جغرافية، والمناطق المتعددة هي منطقة جغرافية كبيرة تحتوي على منطقتَين جغرافيَّتَين أو أكثر.
بالنسبة إلى الإصدار التجريبي من Places Insights، يتم تخزين مجموعات البيانات النموذجية في US منطقة متعدّدة.
على سبيل المثال، إذا كنت تعمل على مجموعة بيانات خاصة بإسبانيا (ES)، عليك الرجوع إلى كل من المخطط الأساسي والمخطط الخاص بإسبانيا.
يحدّد مخطط مجموعة بيانات العلامات التجارية ثلاثة حقول:
id: معرّف العلامة التجارية.
name: اسم العلامة التجارية، مثل "Hertz" أو "Chase".
category: الفئة ذات المستوى الأعلى للعلامة التجارية، مثل "محطة وقود" أو "طعام وشراب" أو "أماكن إقامة"
نموذج بيانات للمعاينة
بالنسبة إلى إصدار المعاينة، تحتوي مجموعة البيانات لكل بلد على معلومات حول مدينة رئيسية. على الرغم من أنّ البيانات تخص مدينة واحدة، يكون مخطط مجموعة البيانات هو نفسه في البلد بأكمله.
لا تحتوي مجموعة البيانات إلا على بيانات المدينة نفسها. ولا تتضمّن بيانات عن المنطقة الحضرية المحيطة.
ملاحظات إضافية
بيانات rating وuser_rating_count هي إحصاءات يتم احتسابها باستخدام مراجعات المستخدمين. لا تتحقّق Google من مراجعات المستخدمين، ولكنّها تبحث عن أي محتوى مزيّف وتزيله في حال رصده.
قد لا تكون مجموعة البيانات دقيقة، ويتم إعادة تحميلها شهريًا.
متطلبات السمات
عند عرض بيانات Places Insights، يجب عرض بيانات المصدر المطلوبة. لمعرفة متطلبات تحديد المصدر، يُرجى الاطّلاع على سياسات
Places Insights.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-17 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[[["يسهُل فهم المحتوى.","easyToUnderstand","thumb-up"],["ساعَدني المحتوى في حلّ مشكلتي.","solvedMyProblem","thumb-up"],["غير ذلك","otherUp","thumb-up"]],[["لا يحتوي على المعلومات التي أحتاج إليها.","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["الخطوات معقدة للغاية / كثيرة جدًا.","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["المحتوى قديم.","outOfDate","thumb-down"],["ثمة مشكلة في الترجمة.","translationIssue","thumb-down"],["مشكلة في العيّنات / التعليمات البرمجية","samplesCodeIssue","thumb-down"],["غير ذلك","otherDown","thumb-down"]],["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-17 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["In the Preview release, Places Insights provides a sample dataset in a BigQuery\ndata clean room which includes the data for a top city for each of the supported\ncountries: Sydney (AU), Sao Paulo (BR), Toronto (CA), Zurich (CH), Berlin (DE),\nMadrid (ES), Paris (FR), London (UK), Jakarta (ID), Mumbai (IN), Rome (IT),\nTokyo (JP), Mexico City (MX), New York City (US).\n\nEach sample dataset is intended to allow you to try out Places Insights so that\nyou can assess the usability and value of the product.\n| **Note:** For the Preview release, the brands data is only available for the United States sample dataset.\n\nEach sample dataset has its own data clean room that you must subscribe to\nseparately. For more information on subscribing to a clean room, see [Set up\nPlaces Insights](/maps/documentation/placesinsights/cloud-setup).\n\nThe datasets are designed for you to derive aggregated insights about places\ndata based on a variety of attributes such as place types, ratings, store hours,\nwheelchair accessibility, and more.\n\nSample dataset region location\n\nIn BigQuery, [datasets](https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets-intro)\nare stored in a specific region or multi-region\n[location](https://cloud.google.com/bigquery/docs/locations). A *region* is a\ncollection of data centers within a geographical area, and a *multi-region* is a\nlarge geographic area that contains two or more geographic regions.\n\nFor the Preview release of Places Insights, the sample datasets are stored in\nthe **`US` multi-region**.\n| **Note:** Because the Places Insights dataset tables are stored in the `US` multi-region, you cannot write query results to a table in another region, and you cannot join Places Insights tables with tables in another region.\n\nTo perform a join, you can create a replica of your data in the `US`\nmulti-region. For more information on dataset replication, see [Cross-region\ndataset replication](https://cloud.google.com/bigquery/docs/data-replication).\n\nDataset schemas\n\nThe places dataset schema for each country is comprised of two parts:\n\n- The [core schema](/maps/documentation/placesinsights/reference/core-schema) that is common to the datasets for all countries.\n- A [country-specific schema](/maps/documentation/placesinsights/reference/country-schema) that defines schema components specific to that country.\n\nFor example, if you are working with the dataset for Spain (ES), reference both\nthe core schema and the ES-specific schema.\n\nThe schema for the brands dataset defines three fields:\n\n- `id`: The brand ID.\n- `name`: The name of the brand, such as \"Hertz\" or \"Chase\".\n- `category`: The high-level category of the brand, such as \"Gas Station\", \"Food and Drink\", or \"Lodging\".\n\nSample data for Preview\n\nFor the Preview release, the dataset for each country contains information for a\ntop city. Even though the data is for a single city, the dataset schema is the\nsame for the entire country.\n\nThe dataset only contains data for the city itself. It does not contain data for\nthe surrounding metropolitan area.\n\nAdditional notes\n\nThe `rating` and `user_rating_count` data are statistics calculated using user\nreviews. User reviews are not verified by Google, but Google checks for and\nremoves fake content when it's identified.\n\nThe dataset may not be accurate and is refreshed monthly.\n\nAttribution requirements\n\nWhen displaying Places Insights data, you must display the required\nattributions. For attribution requirements, see [Policies for\nPlaces Insights](/maps/documentation/placesinsights/policies)."]]
