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如果你正在寻找一种直观分析地理空间数据的方法 ， 可能会对剑桥智能（Cambridge Intelligence）最近发布的一个新的软件开发工具包（SDK）感兴趣 。 这款名为MapWeave的软件使开发人员能够将地理空间可视化功能直接构建到应用程序中 ， 从而使用户能够发现隐藏在数据中的连接和模式 。
剑桥智能公司成立于2011年 ， 当时英国数据可视化专家Joe Parry认为市场需要更轻量级、用户友好的工具 。 Parry在斯蒂芬·霍金的研究小组工作期间获得了博士学位 ， 在厨房里建立剑桥智能公司后 ， 他加入了剑桥大学的加速器项目ideaSpace 。
从ideaSpace毕业后 ， 该公司推出了第一款产品KeyLines ， 这是一款基于JavaScript的SDK ， 用于可视化存储在Neo4j和TigerGraph等图形数据库以及Stardog和Memgraph等语义知识图中的图形数据；Cambridge Intelligence随后推出了ReGraph ， 一款用于React的图形可视化SDK；以及KronoGraph ， 一个用于构建时间线可视化和分析时间序列数据的JavaScript工具包 。
该公司在国防、情报、网络安全和金融服务行业为其链接分析和时间序列分析工具找到了众多客户 。 客户包括美国陆军、美国国土安全部、英国和荷兰政府、FICO、益百利、德勤、Intuit和Solar Winds 。 这家英国公司在其14年的历史中吸引了35个国家的280名客户 ， 并与Neo4j、亚马逊和微软等公司建立了技术合作伙伴关系 。
本月推出的MapWeave标志着该公司的第四个主要产品和第一个致力于地理空间数据分析的开发人员库 。 公司首席产品官Dan Williams表示 ， 该公司看到了市场上的数据分析需求 ， 而现有的地理信息系统（GIS）系统并没有充分满足这一需求 。
Williams在5月8日的一篇博客文章中写道：“传统的GIS工具很擅长显示事情发生的地方 ， 但不擅长显示原因 。 ”“它们的建立不是为了帮助分析师了解人、地点和事件之间不断变化的联系 。 ”
MapWeave通过提供地理空间链接分析功能来满足这一需求 ， 使分析师能够更好地了解人或物体如何在时间和空间中移动、关联和交互 ， 以及实体如何连接——所有这些都是通过动态地图界面实现的 。 该软件还通过向用户显示重要事件发生的时间和地点 ， 以及空间模式如何随时间出现来帮助用户 。
MapWeave旨在与Cambridge Intelligence的其他图形和时间序列数据SDK配合使用 ， 包括KeyLines、ReGraph和KronoGraph 。 在安全、反欺诈和情报领域工作的分析师将能够在现有的图形和时间序列分析之上构建地理空间分析能力 。
MapWeave允许开发人员构建可以集成到Web应用程序中的地理空间分析仪表板 。
该公司在MapWeave白皮书中表示：“MapWeave通过混合网络、观察和geoJSON层实现了最先进的可视化 。 ”“这种集成允许用户同时分析地理、网络和时间数据 ， 提供一个全面的视图 ， 在一个集成的地图上回答多个问题 。 它使用户能够轻松准确地可视化复杂的数据 。 ”
虽然MapWeave可以与其他公司框架集成 ， 但它也可以在没有外部依赖的“独立”模式下使用 。 剑桥智能表示 ， 该软件采用开放式架构 ， 可与一系列底图提供商配合使用 ， 如Mapbox或任何其他JSON数据源 ， 包括Neo4j、Oracle或MongoDB等流行数据库 。
开发人员首先选择一个数据源 ， 可以是底图库、矢量或光栅图像或地图图块 。 然后 ， MapWeave允许开发人员将可视化层叠加在基础数据之上 ， 以创建他们想要的特定地理空间分析体验 。
MapWeave提供了一个简单的JavaScript API（以及React API） 。 使用MapWeave创建的可视化可以使用JavaScriptneneneba API或作为React组件嵌入到现有的Web应用程序中（也有可选的Typescript支持） 。 它与Angular和Vue等标准JavaScript框架兼容 。
剑桥智能表示 ， MapWeave旨在处理非常大的地理空间数据集 。 其渲染和过滤功能可以通过GPU来增强 ， 使客户能够扩展到数百万个带时间戳的观测结果 。
该公司以动态的方式开发了MapWeave ， 使用户能够根据需要放大和缩小屏幕 ， 而不必担心每个项目的大?。 徽庖磺卸际怯扇砑远淼?。 该公司表示：“无论是检查本地细节还是全球趋势 ， 用户总是在正确的时间看到正确的数据 ， 从而支持高效和有效的分析 。 ”
【新的地理空间可视化工具包MapWeave推出】
该公司表示 ， MapWeave将用于一系列地理空间分析项目 ， 例如将远洋船只生成的自动识别系统（AIS）数据可视化 ， 以获取海事情报；作为执法或开源情报（OSINT）调查的一部分 ， 分析现场的地址和事件；网络性能和故障数据的可视化 ， 以实现IT的可观察性；将在线威胁可视化作为网络安全工作的一部分；构建供应链的数字孪生 ， 以增强物流弹性；作为政府交通工作的一部分 ， 跟踪紧急服务路线 。
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