2021年广州兴趣点(POI)数据

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简介：
本数据集涵盖了2021年度广州市内的各类兴趣点（POI），包括但不限于餐饮、住宿、旅游景点等信息，为城市规划及商业分析提供详实的数据支持。为了方便读者研究祖国的大好河山、日月星辰、社会发展及人文地理，特提供重点城市所有类别POI数据作为基础资料。这些数据包括20大类共158个小类的信息，每个类别包含省、市名称、地址、经度、纬度和更新时间等9个字段的基础信息，并以UTF-8编码的CSV文件形式呈现，便于直接导入ArcGIS软件使用。若要解决Excel打开时出现乱码的问题，请将文件转为ANSI编码。目前提供的2022年版本相比2021年的覆盖范围更加全面，每个城市的总数量平均增加了30%左右。当前已发布苏州和北京的2022版数据，其他城市的数据将于大约一个月内陆续更新完成。请理解并耐心等待新版本的推出。这些资料仅限于学习交流及研究使用，并不适合大型开发项目需求，请勿将其用于商业用途。

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2021年广州兴趣点(POI)数据

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本数据集涵盖了2021年度广州市内的各类兴趣点（POI），包括但不限于餐饮、住宿、旅游景点等信息，为城市规划及商业分析提供详实的数据支持。为了方便读者研究祖国的大好河山、日月星辰、社会发展及人文地理，特提供重点城市所有类别POI数据作为基础资料。这些数据包括20大类共158个小类的信息，每个类别包含省、市名称、地址、经度、纬度和更新时间等9个字段的基础信息，并以UTF-8编码的CSV文件形式呈现，便于直接导入ArcGIS软件使用。若要解决Excel打开时出现乱码的问题，请将文件转为ANSI编码。目前提供的2022年版本相比2021年的覆盖范围更加全面，每个城市的总数量平均增加了30%左右。当前已发布苏州和北京的2022版数据，其他城市的数据将于大约一个月内陆续更新完成。请理解并耐心等待新版本的推出。这些资料仅限于学习交流及研究使用，并不适合大型开发项目需求，请勿将其用于商业用途。

重庆2021年兴趣点(Poi)数据

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重庆2021年兴趣点(Poi)数据包含了重庆市内各类地点信息，如餐饮、购物、旅游景点等，为地图导航和城市规划提供详尽的数据支持。为了方便读者研究祖国的大好河山、日月星辰、社会发展及人文地理，特提供重点城市的各类POI数据。这些基础数据是进行更高阶研究的重要资料，涵盖20大类共158个小类的信息，每个类别包含省、市、名称、地址、经度、纬度和更新时间等九个字段的基础信息，并以UTF-8编码的CSV文件形式提供。每个小类的数据存储在一个单独的CSV文件中，可以直接导入ArcGIS软件使用。如果遇到Excel打开乱码的问题，可以使用Notepad++将文件转为ANSI编码解决此问题。目前提供的2022年版数据比2021年的版本更全面，平均增加了30%的城市总数量。当前仅提供了苏州和北京的2022年版数据，其他城市的数据正在陆续更新中，请耐心等待每个城市的准备时间大约为一个月左右的时间。这些数据仅供学习交流研究使用，并不满足大型开发需求，不得用于商业用途。

深圳2021年兴趣点(Poi)数据

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本数据集包含深圳市2021年的各类兴趣点（POI）信息，涵盖了餐饮、住宿、交通等多方面内容，为城市规划和商业分析提供了详实的数据支持。为了方便读者研究祖国的大好河山、日月星辰、社会发展及人文地理，特提供重点城市的各类POI数据。这些基础数据是进行其他更高阶研究的必备资料。一共包含20大类和158个小类的数据，每个类别都包括省、市、名称、地址、经度、纬度以及更新时间等9个字段的基础信息，并以UTF-8编码的CSV文件形式提供。每种小类数据存放在一个单独的CSV文件中，可以直接导入ArcGIS软件使用；同时也可以通过Notepad++转换为ANSI编码解决Excel打开乱码的问题。目前提供的2022年版本相比2021年版覆盖范围更广，每个城市的数据量平均增加了30%。当前已准备好苏州和北京的2022年版本数据，其他城市的更新大约需要一个月左右的时间，请耐心等待。本数据仅供学习交流研究之用，并不适合用于大型开发项目或商业用途。

2021年北京兴趣点(POI)数据

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2021年北京兴趣点（POI）数据涵盖了北京市内各类地点信息，包括但不限于餐饮、住宿、旅游景点等，为用户导航及查询提供详尽准确的地理参考。为了方便读者研究祖国的大好河山、日月星辰、社会发展及人文地理等方面的内容，我们特别提供了重点城市的各类POI数据。这些基础数据是进行更高阶研究的重要依据。这份资料包括20大类共158个小类的详细信息，每个类别都包含省、市名称、地址、经度和纬度等九个字段的基础信息，并以utf-8编码格式保存为csv文件。每种小类都有单独的一个csv文件，可以直接导入ArcGIS软件使用；若需在Excel中打开，请先用notepad++转换成ANSI编码。 2022版的数据比前一版本覆盖范围更广，每个城市的POI数量平均增加了30%左右。目前仅完成了苏州和北京的2022年版本数据更新工作，其他城市的数据正在陆续推出中（预计每座城市大约需要一个月的时间准备）。请各位读者耐心等待。请注意：此资料仅供学习交流研究使用，并不适合大型开发项目的需求；同时不得用于商业用途。

历年POI兴趣点数据，最早可追溯至2012年

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本数据集包含历年POI（点兴趣）信息，涵盖餐饮、住宿、娱乐等多个领域，时间跨度从2012年起至今，为研究城市变迁及商业发展提供了详实的数据支持。国内的几大地图提供商仅提供当前时间的数据。历史POI数据通常由第三方机构保存，而这些机构出售这类数据的价格较高。因此，这里提供一份历史POI数据供同学们参考。

徐州兴趣点_POI.shp

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《徐州兴趣点_POI.shp》是一份包含徐州市各类地点信息的数据文件，涵盖了旅游景点、商业设施、交通站点等丰富资源，便于地图应用与城市研究。标题中的“徐州市-POI-兴趣点.shp”表明这是一个与地理信息系统（GIS）相关的数据文件，专门针对徐州市的“兴趣点”（Points of Interest, POI）。POI通常指的是地图上具有特定功能或服务的地点，如餐馆、酒店、购物中心和公园等。而“.shp”是Shapefile的扩展名，它是一种广泛用于存储地理空间数据的文件格式，由Esri公司开发。 Shapefile是一个包含几何信息的数据结构，可以存储点、线和多边形等矢量数据类型。每个Shapefile通常会由多个相关文件组成，如.shp（几何数据）、.dbf（属性数据，采用dBase格式）和.shx（索引文件）。虽然这里只提到了“徐州市_POI兴趣点”一个文件名，但在实际的Shapefile数据集中，可能还会有其他关联文件存在。描述中的“有关徐州市区划内POI兴趣点的矢量文件”进一步说明了这个数据集的范围和内容。这意味着数据包含了徐州市行政区域内的各种POI，并且是以矢量形式存储，这表示数据精确到具体的坐标信息，可以进行空间分析和可视化操作。关于标签：“数据集 POI”，这表明该资源是一个主要关注位置信息的数据集合，特别适合于地理分析、城市规划、商业选址以及旅游导航等应用场景。这些数据可以被GIS软件（如ArcGIS或QGIS）或其他支持Shapefile格式的工具读取和处理。在GIS领域中，这样的数据集可用于： 1. **空间分析**：通过计算距离、缓冲区及聚类分析等方式来理解POI的分布模式。 2. **城市规划**：帮助决策者了解城市功能区域布局，并优化公共服务设施配置。 3. **商业智能**：商家可以利用这些信息进行市场研究，确定最佳开店位置。 4. **交通规划**：研究交通流量与POI之间的关系，以改进交通网络设计。 5. **社会科学研究**：探索人口密度、消费习惯等与POI的关系。 6. **旅游推广**：为游客提供定制化的旅行路线建议和景点推荐。由于我们没有具体的文件内容细节，无法详细分析其属性字段及具体POI类型。但可以推测数据集中可能包括了POI的名称、类别、坐标信息以及营业时间等详情。用户在使用这些数据时，可结合属性数据进行多维度分析展示，例如制作热力图和分类图层以揭示徐州市地理特征和服务设施分布情况。

广州2020年POI数据集.zip

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本数据集包含广州市2020年的各类兴趣点（POI）信息，涵盖餐饮、住宿、交通等多领域，为城市研究和应用开发提供详实的数据支持。广州市2020年POI数据集包含种类齐全、数量庞大的数据。

南昌市WGS1984坐标系POI兴趣点数据

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该数据集包含了南昌市基于WGS1984地理坐标系统的各类POI（Point of Interest）信息，涵盖餐饮、住宿、交通等多领域位置点。此POI数据的坐标格式为WGS1984格式，可以直接导入ArcMap、GeoDa等软件进行可视化分析。该资源包包含了南昌市按照土地利用类型分类的兴趣点数据（包括经纬度坐标和兴趣点类型），具体分为公交站类、居住类、零售批发类、餐饮类、娱乐类、旅馆类、商务办公类、停车场、教育科研类、医疗卫生类、工业类以及公园广场类。此外，还包括地铁站出口类别。每个类别分别存储在一个Excel表格中，便于管理和分析。

昆明市2019年兴趣点数据

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该数据集包含昆明市2019年的各类兴趣点信息，包括但不限于餐饮、住宿、购物、娱乐等场所的位置和类别，为城市规划及研究提供详实的基础资料。昆明市2019年POI数据包含菜市场、超市、工厂、邮政、银行、政府机构、医院、学校、写字楼、住宅区、商场、酒店、旅游景区、加油站、公园、公交站和地铁站等地点信息，共有六万多条记录，仅供研究使用。

海南POI兴趣点数据 Excel版，约30万条

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本数据集为海南地区的POI（Point of Interest）兴趣点信息，包含餐饮、住宿、景点等各类别地点详情，共约30万条记录，以Excel格式呈现。海南省的POI兴趣点数据包括地理位置信息、编号、地址以及wgs84、bd09和gcj格式的数据，这些数据可以直接通过实测获得。可以使用arcgis将数据转换为shp文件以便直接使用。