CARTO + Placekey：云原生空间可链接性

[tasmiyajannatrr]

这篇文章可能描述旧版本的功能。在此处了解最新的云原生版本。在空间数据科学领域能够准确一致地将数据链接到地图上的物理位置点至关重要。然而地点数据通常是混乱一致或明确的这使得聚合和匹配变得困难。简介为了解决这些问题诞生了适用于任何物理位置的免费通用标准标识符。将位置地图上的地理空间点与内容实际位置即星巴克结合起来创建一个全面且唯一的标识符来精确定位地点而是空间。例如两家同的餐厅可能共享完全相同的地址因为它们位于同一个购物中心。足够聪明知道这些地方尽管地址相同但它们是同的并且会为每个地方创建唯一的地方键。图形显示的功能和位置最近有幸作为创始成员参与了的发布。在那里我们能够深入研究产品并演示用户如何使用的数据观测站和通过云中的数据洞察来链接和丰富其。要了解我们在发布会上的会议以及和将如何合作请阅读下面的更多内容。



数据观测站中的用户使用为其位置点创建通用标识符后他们可能希望进一步进行分析并使用其他类型数据集中可用的空间特征来丰富其位置数据以便做出更好的空间感知 加纳 电话号码数据库 决策。输入数据观测站。的数据观测站提供对广泛的空间数据集目录的访问以解决用户在空间分析中遇到的一些最常见的问题。我们发现公司几乎浪费了他们花在数据发现评估和等事情上的时间。浪费时间就等于浪费金钱。借助数据观察站他们可以绕过这一艰苦且昂贵的流程轻松访问预先审查的统一数据源以便他们可以将时间花在真正重要的事情上分析。显示数据发现评估和过程所花费时间的图表通过启用作为通过数据观测站提供的数据集中的标准功能用户可以轻松地进行丰富并将来自多个源的地理空间数据链接到其地点键。借助的云原生位置智能平台品牌仅可以丰富地点键并将其链接到数据观测站内的数据而且可以在自己喜欢的云环境中完成这一切。







那么这一切看起来是什么样的呢？正如我们在启动活动中展示的那样在中提供了允许用户使用数据观测站的任何空间数据集来丰富数据。这个公共笔记本说明了如何利用人口统计和人员流动特征来丰富商店数据。在中使用我们的丰富方法您只需要关联的占位键即可开始。我们还启用了一些功能以便用户可以在丰富数据之前直接在中创建位置键。显示如何创建通用地点键标识符来聚合和精确定位位置的屏幕截图假设星巴克正在尝试可视化和分析其在纽约市的商店位置。他们使用两个数据源来识别自己的位置和。两个源具有同的位置数据格式因此很难将位置组合成一个完整的地理空间点列表。听起来很有挑战性吧？星巴克是幸运的。使用他们可以安全地组合两个数据源以在地图上创建统一的点。现在他们已经为其位置点创建了一致的地点键他们希望将其与数据链接起来以分析其商店位置。您度过旅程的每个阶段无论您具有技术背景还是业务背景。通过我们的博客您距离将空间分析提升到新的水平又近了一步。