基于关联数据的地理分析：解锁数据新价值
1. 地图与地理信息系统的发展
地图最初的用途是帮助人们从一个地点到达另一个地点。如今，在线地图的广泛传播催生了许多其他用途，用于满足各种复杂的需求。地图更多地被用于可视化自然、社会和经济现象，例如展示特定城市的平均空气污染程度、犯罪率或特别有趣的文化景点。这种可视化需要将外部信息与基础地图相结合，这一过程被称为数据混搭（mashup），前提是数据具有空间维度。像房地产这类主要通过经纬度来感知的事物，在地图上浏览是最佳方式。
2005 年，Paul Rademacher 创建了第一个数据混搭应用，他将 Craigslist 的房屋和租赁信息展示在 Google Maps 上，这引发了许多类似的项目，展示了数据混搭在视觉呈现和整合不同数据集方面的巨大潜力。
地理信息系统（GIS）的发展为数据查询和可视化带来了新方法，其进步与以下趋势相关：
- 智能手机等设备的普及使得可用地理空间信息的数量大幅增加。
- 用于确定位置的数据准确性不断提高。
- 数据和数据库的标准化程度提高，推动了地理空间信息分析方法的进步。
- GPS 接收器等硬件得到改进。
- 开源软件逐渐成熟，更易于广泛用户使用。
地理空间信息领域的发展可以通过多种指标来衡量。2009 年，全球个人地理定位数据的收集规模至少达到 1PB，并且预计每年增长约 20%。到 2020 年，这些数据预计将在全球范围内通过节省时间和燃料的形式创造 5000 亿美元的价值。像 TomTom 这样的导航软硬件公司也收集了大量的空间数据，2012 年其数据库中就包含了来自导航设备和其他来源的超过 5000 万亿个数据点，并且每天收集
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