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2017年全国若干城市商户的大众点评数据

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简介:
该数据集包含2017年中国多个城市的商户在大众点评网上的信息,涵盖餐饮、娱乐等服务行业,为研究提供详实的数据支持。 2017年全国部分城市大众点评数据涵盖了多个城市的商户详情,包括北京市、成都市、广州市、哈尔滨市、杭州市、南京市、上海市、深圳市、天津市、武汉市、西安市及重庆市的商户信息。具体包含的内容有:商户名称、类型、地址、评分和经纬度坐标等。

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客服
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  • 2017
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    该数据集包含2017年中国多个城市的商户在大众点评网上的信息,涵盖餐饮、娱乐等服务行业,为研究提供详实的数据支持。 2017年全国部分城市大众点评数据涵盖了多个城市的商户详情,包括北京市、成都市、广州市、哈尔滨市、杭州市、南京市、上海市、深圳市、天津市、武汉市、西安市及重庆市的商户信息。具体包含的内容有:商户名称、类型、地址、评分和经纬度坐标等。
  • 2022上海
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    本报告详尽分析了2022年度上海地区各类商户在大众点评平台上的表现与趋势,涵盖餐饮、休闲娱乐等多个领域。 2020年大众点评的数据包含了商户的名称、地址、经纬度坐标、评分以及人均消费等信息。
  • 2020厦门
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    该文档基于2020年的数据,全面分析了厦门地区的大众点评平台上的餐饮、旅游等行业的用户评价和消费趋势。 2021年11月厦门市所有商户的大众点评数据包括了商户名称、类型、地址、评分以及经纬度坐标。
  • 2023POI矢量
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    本资料集包含了2023年度多个主要城市的关键兴趣点(POI)的精确矢量信息,适用于地理信息系统分析、城市管理及市场调研等领域。 标题“2023年部分城市POI矢量数据”表明这是一个包含特定城市地点信息的矢量数据集。POI(Point of Interest)通常指的是地图上的兴趣点,例如餐馆、商店、医院等具有特殊功能或吸引力的位置。矢量数据使用几何对象来表示地理信息,包括点、线和面,可以精确存储位置和形状,并方便进行缩放与编辑。 描述中的“仅供练手使用”意味着这个数据集可能用于学习或实践GIS技术,如数据处理、分析及可视化。通过该数据集,GIS专业人士和爱好者能够了解如何操作POI数据并将其在地图上呈现出来。 标签“POI”和“矢量数据”进一步明确了内容。“POI”指的是地理信息学中的具体应用,“矢量数据”表明这些几何对象的数据可以用于创建详细且可交互的地图。 从压缩文件名来看,该资料包括北京、成都、上海、武汉、深圳、重庆及广州七座城市的POI矢量数据。每个城市都有一个.cpg和.dbf文件,其中.cpg文件存储字符编码信息以确保不同语言的正确显示;.dbf文件则包含表格结构的数据如名称、类型和坐标等。 使用这样的数据集可以: 1. **学习GIS基础**:理解GIS基本概念及矢量数据结构与属性。 2. **处理数据**:掌握导入、导出、清洗及管理这些数据的技能,可能需要用到QGIS或ArcGIS等软件。 3. **空间分析**:通过这些数据进行空间统计分析,如识别城市中POI最密集类别,或者研究POI分布和人口密度的关系。 4. **制作地图**:将数据可视化为热力图、密度图或其他专题地图以展示服务设施的分布情况。 5. **应用开发**:对于开发者而言,这些数据可用于构建导航或生活服务类应用提供地理位置相关的推荐或查询功能。 这份数据集是GIS学习和实践的重要资源,涵盖了多个中国主要城市的POI信息。它不仅有助于提升GIS技能,在数据分析、城市规划及地理研究领域也具有重要的参考价值。
  • 提取爬虫
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    本项目旨在开发一款针对大众点评网的高效爬虫工具,用于自动化采集和分析餐饮及商家评价信息,助力企业进行市场调研与竞争分析。 这段文字描述了一个用于爬取大众点评网商户信息的代码,并且可以直接在神箭手云爬虫开发平台上运行。
  • 最新省圈JSON下载
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    本资源提供大众点评最新的全国范围内的省市、区县及主要商圈的结构化JSON数据下载,方便用户进行数据分析和网站开发。 2018年12月25日的大众点评省市区商圈数据更新情况如下:
  • 论爬取工具.zip
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    本工具旨在帮助用户高效地从大众点评平台获取商户评论数据。通过自动化技术简化收集过程,为数据分析与市场调研提供便利。 爬虫(Web Crawler)是一种自动化程序,用于从互联网上收集信息。其主要功能包括访问网页、提取数据并存储以便后续分析或展示。这类工具常应用于搜索引擎、数据挖掘工具及监测系统等场景中。 一个典型的爬虫工作流程涵盖以下关键步骤: 1. **URL 收集**:爬虫开始于一到多个初始 URL,通过递归或者迭代的方式发现新的链接,并构建出包含这些新链接的队列。这一过程可以通过分析网页上的链接、使用站点地图或是搜索结果来实现。 2. **请求网页**:利用 HTTP 或其他协议向目标网址发送访问请求以获取该页面的内容(通常是 HTML)。这一步通常通过 Python 中的 Requests 库等工具完成。 3. **解析内容**:爬虫需要对所获得的数据进行处理,提取出有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath 和 Beautiful Soup 等技术手段来定位和获取目标数据,如文本信息或图片链接等。 4. **存储数据**:将收集到的内容保存至数据库(例如关系型数据库或者 NoSQL 数据库)、文件或其他形式的媒介中,便于之后的数据分析与展示。常见的格式包括 JSON 文件等。 5. **遵守规则**:为了减少服务器负载以及避免触发网站上的反爬虫机制,爬虫应当遵循 robots.txt 协议,并且限制访问频率和深度的同时模拟人类用户的浏览行为(如设置合适的 User-Agent 头信息)。 6. **应对反爬策略**:由于某些网站采取了诸如验证码、IP 封禁等措施来阻止非法抓取活动,所以需要设计相应的对策以继续正常工作。这可能包括使用代理服务器或动态调整请求间隔时间等方式绕过这些障碍物。 在实际应用中,爬虫技术被广泛应用于搜索引擎索引构建、数据挖掘分析、价格监控以及新闻聚合等领域。然而,在开发和部署此类工具时必须遵守相关法律法规及道德规范,并且尊重目标网站的条款规定以确保不会对其服务器造成不良影响。
  • .js .js
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    《全国城市数据.js》是一款包含中国所有城市的详细信息的数据插件,适用于各种需要调用或处理中国城市数据的应用场景,便于开发者轻松获取和操作全国各地的城市名称、地区编码等关键信息。 全国城市省市区三级JS代码。
  • 2020天气
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    本数据集收录了2020年中国主要城市的全面气象信息,涵盖温度、湿度、降水量等关键指标,为气候研究与应用提供详实的数据支持。 2020年全国主要城市天气数据展示了当年各城市的气候特征与变化情况。
  • 202142个地铁站.zip
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    本资料集包含了2021年中国42个主要城市地铁站点的位置和相关详细信息,便于研究城市发展、交通布局等。 全国42个城市地铁站点数据(2021年).zip