行业 | Mapbox 驱动商业智能BI
现代的商业智能（Business IntelligenceI）早已不只是当年的几张图表而已了。飓风袭击过后如何确定保险客户的受损情况？怎样通过人们的消费情况和人流量的对比来选取最佳的开店位置？如何为配送员规划通畅且最短的路径？答案尽在 Mapbox。
下面我们来看看 Mapbox 如何运用 BI 工具在后台进行信息整合。无论是来自 API、库、地图，还是来自用户界面UI的信息，都能整合成适应各种app和图表显示板的形式。具体案例代码可以在GitHub上查询。
数据集对比
有了空间数据，在地图上做分析就更加简单了。先由Tristen从普查报告和 GeoJSON 中把区县等数据备份下来，再用我们的 API 上传到 Mapbox 的瓦片集里。Surface API 会进行数据查询，Turf 的 turf-hex-grid 功能 可以进行数据分级处理，最后用 Mapbox GL JS添加样式。整个过程中均保持数据上的标签在顶层。
暗格部分表示人口密度和收入较高。格子的尺寸可以随意调整，也可针对特定区域使用多边形工具来展示数据。
全屏查看地图： https://www.mapbox.com/analysis-demos/census/
自定义查询区域
当我们面对海量数据集时，不可能一次性处理所有的信息。但如果配合使用 MemSQL 和 IBM Cloudant 等优化后的地理数据集，并用 Mapbox 进行可视化操作之后，那么处理海量数据就都不成问题。Mapbox 能够帮助你查询和分析你需要的数据。
这个例子展示了曼哈顿所有树木的情况，数据来自纽约市年度树木普查。当你在地图上画出一个形状，Mapbox GL Draw 将生成一个 GeoJSON 多线形状并传递给 Turf，它的turf-within功能将返还一个含树木直径、品种和生长状况的子数据集。
全屏查看地图：https://www.mapbox.com/analysis-demos/trees/
你是否也想升级你的 BI 工具的地理数据处理能力了呢？如有意向，可以@Mapbox给我们留言，或者发邮件到 enterprise@mapbox.com。点击进入我们的 Tableau 地图页面，可以看到更多 Mapbox 创建的样例。