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2014年全国各省售电量数据解读

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简介：
该文详细分析了2014年中国各省份电力销售情况的数据报告，探讨各地用电量差异及背后反映的经济发展状况。 1. 理解数据可视化的绘图方法。 2. 掌握Tableau的可视化步骤、原理和效果。 3. 精通Tableau仪表板的使用。

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  • 2014年全国各省售电量数据解读
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    该文详细分析了2014年中国各省份电力销售情况的数据报告，探讨各地用电量差异及背后反映的经济发展状况。 1. 理解数据可视化的绘图方法。 2. 掌握Tableau的可视化步骤、原理和效果。 3. 精通Tableau仪表板的使用。
     
  • 全国各省矢量SHP数据.zip
    优质
    本资源包含全国各省份详细的矢量SHP数据文件，涵盖行政区划边界等地理信息，适用于GIS分析与地图制作。 全国省级矢量shp数据包括地级城市驻地、省会城市、省级行政区以及中国县界。
     
  • 2014-2020年全国各城市空气质量数据集.zip
    优质
    该数据集包含2014年至2020年间中国各大城市的空气质量记录，包括PM2.5、二氧化硫等关键污染物的日均值，便于研究空气污染变化趋势。 2014-2020全国所有城市空气质量数据集.zip
     
  • 全国各省界矢量地图数据
    优质
    该资料提供全国各省份精确界线的矢量地图数据，适用于地理信息研究、城市规划及各类地图绘制工作。 全国省界矢量地图数据采用矢量数据结构来表示地理实体，通过记录坐标的方式尽可能精确地描绘点、线和多边形等地物特征。自然地理实体的位置依据其在特定坐标参考系中的空间位置定义，该坐标系统是连续的，从而允许对任何位置进行长度和面积的精确定义。 栅格图则是由大量像素点组成，以不连续且离散的方式表示数据，它的显著特点是属性信息明确而定位隐含。
     
  • 云南省2014年至2022年各等级道路矢量数据.rar
    优质
    该资源文件包含了云南省从2014年至2022年间各级别道路的精确矢量数据集，适用于交通规划、地理信息研究等领域。 从2014年至2022年期间收集的各级道路矢量数据逐年丰富并不断优化。在这九年里，折线数量由约4万条增加到超过20万条，文件大小也从大约100兆增长至近2G。这些数据分为两个图层：一个包含各种等级的道路（包括高速公路、国道、省道、市道及乡道县道），另一个则是铁路。道路数据还进行了详细的分级，并涵盖了人行道和自行车专用路径等细节，欢迎下载并进行研究。
     
  • 广东省2014年至2022年各等级道路矢量数据.gdb.rar
    优质
    本资源包包含了广东省从2014年至2022年间各级别道路的矢量数据，以地理数据库（.gdb）形式存储。适合进行交通规划、分析及研究使用。 该数据的时间序列从2014年到2022年，在此期间数据的丰富程度不断优化。折线数量由大约4万条增加到了超过20多万条，文件大小也从约100兆扩展至超过2G。这些道路要素分为两个图层：一是各级道路；二是铁路。此外，道路数据进行了严格的分级处理，涵盖高速公路、国道、省道、市道及乡道和县道，并详细标注了人行道与自行车专用路等信息。欢迎下载研究该时间段内的各级道路矢量数据。
     
  • 辽宁省2014年至2022年道路矢量数据（各等级）.rar
    优质
    本资源包含辽宁省自2014年至2022年间逐年更新的道路矢量数据，涵盖高速公路、国道、省道及城市主干道等各级别道路信息。 从2014年至2022年，各级道路的矢量数据逐年丰富并不断优化。在这段时间内，折线数量由约4万条增加到超过20多万条，文件大小也从大约100兆增长到了超过2G。这些道路要素被详细地分为两个图层：一个包含各级道路（包括高速公路、国道、省道、市道及乡道县道），另一个则专门记录铁路信息。此外，道路数据还进行了严格的分级处理，并包含了人行道和自行车路径等细节信息，欢迎下载并进行研究。
     
  • 2014-2022年各省淘宝村数量汇总.xlsx
    优质
    该Excel文件收录了2014年至2022年间中国各省份淘宝村的数量变化数据，便于研究和分析农村电商的发展趋势。 阿里淘宝村统计数据是指阿里巴巴集团旗下的电商平台淘宝与中国各省市县合作推进的淘宝村项目所收集的相关数据。该计划旨在帮助农村地区发展电商业务，通过提供技术和资源支持，鼓励农村创业者和农民利用淘宝平台销售自家产品，从而促进当地经济发展。
     
  • 2014年中国全国POI数据
    优质
    2014年中国全国POI数据涵盖了当年中国地理信息上的各类地点、设施及其属性信息，包括但不限于商业场所、公共设施、旅游景点等。该数据集为研究者和开发者提供了详实的空间分布资料，便于进行位置服务应用开发及地理数据分析。 这段文字描述了多种地点和服务类型的信息，包括风景名胜、地名地址、道路附属设施、餐饮服务、公共设施、公司企业、购物服务、交通设施服务、科学教育文化机构、汽车服务提供商、商务住宅区以及各种生活和休闲娱乐场所如体育休闲中心。此外还涵盖了医疗保健服务机构及政府机关和社会团体等，同时提到了住宿相关的信息和服务。