私はこれまで何度もこの問題に対処してきました。KML は 1 つのオプションですが、緯度と経度が既に含まれている CSV がある場合、私の手っ取り早い方法は、Google Fusion Tables を使用することです: http://www.google.com/fusiontables/Home
都市や町の名前だけを持っていても (世界中のどこでも!)、問題なく機能します。
米国の場所と G20 (リッチでよく地理コード化された国) のみに関心がある場合は、バッチ GEO がおそらく最も高速な方法ですが、無料版では 2500 ポイントに制限されます: http://batchgeo.com/
しかし、私のニーズには、BatchGeo の方法は不十分です。ケニアをドリルダウンすると、多くの場所で間違った推測をしていることがわかります。ナイロビの 666 か所はスラムであり、正式なデータベースには名前がありません。ケニアはテクノロジーに優しい上位 20 か国の 1 つに含まれていないため、これはよくあるエラーの原因です。最も興味深い場所はスラムにあります。(Google マップの空白スポットの修正に関する取り組みについては、www.mapKibera.org も参照してください)
これについては、出力がどのように見えるかを示す多くの画像を掲載した、より広範なブログがあります。
(ただし、初心者がここに直接画像を投稿することは許可されていません:( )
私にとって最良の解決策は、Geonames.org のリストからケニアとウガンダの 44,000 の場所をダウンロードし、カスタムのスラムの場所の geo-lookup-list を追加し、DIFFLIB と REGEX に基づく Python のマルチステップ マッチング アルゴリズムを追加することでした。