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全国小区数据，全国小区数据。

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简介：
全国范围内的小区数据集，涵盖了大量的全国小区数据。这些全国小区数据被广泛应用于各种分析和研究。 进一步的全国小区数据收集和整理，旨在提升数据集的完整性和准确性。 持续积累和维护这些全国小区数据，对于支持相关领域的发展至关重要。 这些全面的全国小区数据，为决策者和研究人员提供了宝贵的资源。

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  • 全国小区数据汇总，详尽的全国小区GPS信息及各地小区数据
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    本数据库汇集了全国各地详尽的小区GPS信息和各类详细数据，为研究、规划与应用提供全面支持。 数据包括全国33万多小区的基础信息，可以直接通过SQL脚本导入。这些数据包含以下字段：小区名、省份、城市、区域、地址、纬度（latitude）、经度（longitude）、GPS纬度（latitude_gps）、GPS经度（longitude_gps）、物业类型、物业费、总建筑面积、总户数、建造年代、停车位数量、容积率和绿化率，以及开发商名称和物业公司信息。此外还包括相关学校的信息及小区介绍。数据以Excel表格形式提供。
  • 2021年全国小区数据.zip
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    该压缩文件包含2021年中国各小区详细信息的数据集，内容涵盖地理位置、人口统计、房屋类型等多方面统计数据。 2021年更新的全国小区名称及位置信息。
  • 全国33万余小区的基础数据
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    本数据库收录了全国超过33万个小区的基础信息，涵盖地理位置、建筑面积等关键数据，为城市规划和社区管理提供重要参考。 全国33万多小区的基础数据可以导入使用。这些数据包括：小区名、省份、城市、区域、地址、纬度、经度、物业类型、物业费、总建筑面积、总户数、建造年代、停车位数量、容积率、绿化率、开发商信息、物业公司名称及相关学校，以及详细的小区介绍。
  • 全国小区名称 数据量超36万
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    本数据库收录了全国各地超过36万个小区的信息，为房产研究、市场分析及社区服务提供了详实的数据支持。 全国共有约36万个小区名称的数据记录。
  • 全国社区数据.zip
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    《全国社区数据》汇集了全国各地社区的相关信息和统计数据，旨在为学术研究、政策制定和社会服务提供详实的数据支持。 数据非常全面，涵盖了小区名(name) 省份(province) 城市(city) 区域(area) 地址(address) 纬度(百度地图)(latitude) 经度(百度地图)(longitude) 纬度(GPS)(latitude_gps) 经度(GPS)(longitude_gps) 物业类型(type) 物业费(management_fee) 总建面积(size) 总户数(houses) 建造年代(year) 停车位(parkings) 容积率(volume) 绿化率(greening) 开发商(producer) 物业公司(management) 相关学校(school) 小区介绍(info)等信息。
  • 全国社区数据.zip
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    《全国社区数据》汇集了全国各地社区的基本信息、人口统计、经济发展等多维度数据，为研究和分析提供全面详实的数据支持。 全国小区数据包括以下字段：小区名、省份、城市、区域、地址、纬度（百度地图）、经度（百度地图）、纬度（GPS）、经度（GPS）、物业类型、物业费、总建面积、总户数、建造年代、停车位数量、容积率、绿化率、开发商名称、物业公司信息以及相关学校。此外，还包括小区介绍。
  • 全国社区数据.zip
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    《全国社区数据》汇集了全国各地社区的基本信息、人口结构、经济发展等多方面的详实资料，旨在为社区管理和研究提供全面的数据支持。 全国小区数据包含以下字段：小区名、省份、城市、区域、地址、纬度（百度地图）、经度（百度地图）、纬度（GPS）、经度（GPS）、物业类型、物业费、总建面积、总户数、建造年代、停车位数量、容积率和绿化率。此外，还包含开发商名称以及物业公司信息，并且列出了相关的学校情况及小区介绍。 需要注意的是，“物业费”及其后面的字段通常缺少具体数据。
  • 中国全国行政区划数据
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    《中国全国行政区划数据》提供了详细的中国行政区划信息，涵盖省、市、区县等各级行政单位，便于用户进行地理数据分析与应用。 全国行政区划数据是信息化建设中的重要基础数据之一，在地理信息系统、统计分析、物流配送及公共服务等多个领域广泛应用。此压缩包内包含两个关键文件：`数据.sql` 和 `表.sql`，它们专为Oracle数据库设计，但稍作调整即可适用于其他类型的数据库。 `数据.sql` 文件可能包含了全国各行政区域的代码及相关信息的SQL脚本。这些数据通常包括但不限于以下内容： 1. **省份（Province）**：中国共有34个省级行政区划单位，其中包括23个省、5个自治区、4个直辖市和2个特别行政区。每个省份都有一个唯一的行政编码，例如“110000”代表北京市。 2. **地级市（City）**：每个省份下设有若干地级市，如北京市有东城区、西城区等共16个区县。这些城市也有相应的行政代码，“110100”即表示北京的市级区域。 3. **区县（District）**：在地级市之下进一步细分出多个区或县，例如海淀区属于北京市的一个区。“110108”是海淀区的具体编码，并包含了上级单位的编码信息。 4. **乡镇（Township）、街道（Street）**：每个区或者县级行政区划下面还可能包括更多的乡镇和街道层级，如中关村街道位于北京海淀区之下。 5. **村级单位（Village）**：在某些情况下，还会记录更详细的村级单位的信息。不过，并不是所有的地方都会细化到这个级别。 这些行政编码遵循国家标准GBT 2260-2007《中华人民共和国行政区划代码》，便于统一管理和数据交换使用。 `表.sql` 文件可能包含了用于存储上述行政区信息的数据库表结构定义，包括但不限于以下字段： 1. **id**：主键，唯一标识一个具体的行政单位。 2. **code**：遵循GBT 2260标准编制的行政编码。 3. **name**：具体行政区域名称（如北京市、海淀区）。 4. **parent_code**：父级行政区划的代码，用于建立层级关系结构。 5. **level**：表示该单位所处的具体等级，比如省级或市级等。 6. **sort_order**：排序字段，有助于按顺序展示行政区信息。 为了在非Oracle数据库中使用这些数据文件，可能需要对某些数据类型进行调整。例如，在MySQL环境中可能会将NUMBER类型转换为INT；而在PostgreSQL系统下，则可能需用VARCHAR替代原来的VARCHAR2。此外还需考虑根据目标数据库系统的特性来修改SQL语法，比如索引创建方式、约束定义等。 在实际应用中，全国行政区划信息可以与其他数据如人口统计数据或GDP数据相结合，进行各种区域分析和报告制作。同时这些数据也是地图服务、地址解析及定位系统的基础支持，对于开发地理信息系统（GIS）软件而言至关重要。
  • 全国各区县SHP数据
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    全国各区县SHP数据提供了中国各行政区划精确边界信息，以矢量格式存储，便于GIS分析与空间规划应用。 全国区县数据，shp格式，已测试，在ArcGIS中可正常使用。