Mapbox導入事例まとめ

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ストーリーテリング・マップを作るための「Scrolly telling」の使い方|Built with Mapbox
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ストーリーテリング・マップを作るための「Scrolly telling」の使い方|Built with Mapbox

「インタラクティブ・ストーリーテリング」テンプレートを利用すれば、コードをほとんど使わずに、インタラクティブなマップを使ってガイド付きの物語を作ることができます。サンフランシスコ・クロニクル紙のキンケード火災の原因究明や、ワシントン・ポスト紙の1968年のワシントンDCでの暴動の調査など、大手メディアがこのフォーマットを使ってパワフルなストーリーを伝えています。 このテンプレートは、スタイル設定やMapbox Studioへのデータのアップロードをすることなく、そのまま

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CNNが国勢調査データから全米の人種・民族マップを制作|Built with Mapbox
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CNNが国勢調査データから全米の人種・民族マップを制作|Built with Mapbox

ジョン・キーフ氏はCNNのシニア・データ&ビジュアル編集者で、気候を専門としています。彼はデータジャーナリズムの分野で長い経験があり、初心者に教えることにも力を入れています。彼らが作成した全米の人種と民族に関するドット密度マップに関して、2020年の国勢調査による主要データの発表後、わずか数時間でどのようにしてこのマップを作成したのかをジョン氏にインタビューしました。 以下インタビュー内容(私=ジョン氏) CNNビジュアル・ニュース・チームは国勢調査データ公開にあたり入念

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世界で最も急速に成長しているワイヤレスネットワーク「Helium」 | Built With Mapbox
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世界で最も急速に成長しているワイヤレスネットワーク「Helium」 | Built With Mapbox

IoTのためのクラウドソースネットワークとして急成長しているHelium(ヘリウム)は、Mapboxと協力してホットスポットのオーナーとネットワークユーザーの両方が利用できる新しいExplorer マップを作成しました。 Explorer マップでは、ネットワークが利用可能な場所に六角形のグリッドが重ねられています。各六角形には、範囲内の地域に含まれるホットスポットの数が表示されます。すべてのデータはブロックチェーンに保存されているため、収益やアクティビティ、近隣のホットス

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Mapbox Movementの車両データを使ったミシガン州デトロイトの交通活動の分析|Built with Mapbox
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Mapbox Movementの車両データを使ったミシガン州デトロイトの交通活動の分析|Built with Mapbox

Mapbox Movement の概要 Mapbox Movementは、世界中の道路を移動する何百万もの車両のモバイルデバイスから匿名で収集された、世界で最も包括的なプライバシーフォワードの位置情報データセットです。機械学習による分類とマップマッチングを行い、毎日更新される世界地図にMovementデータを適用することで、走行可能な道路セグメントごとに車両活動指数を算出しています。この交通量データセットは、車両数のようなもので、交通分析、EV充電器の設置場所の選定、沿道

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