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2023年若干城市的POI矢量数据

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简介:
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。

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客服
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  • 2023POI
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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。
  • 2020济南POI包.zip
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    本资料包包含2020年度济南市各类地点的兴趣点(POI)矢量数据,涵盖餐饮、住宿、交通等多领域信息,适合地理信息系统与城市规划研究使用。 济南市2020年POI矢量数据集包含种类齐全、数据量大的各类地点信息。
  • 天津2014-2022POI.rar
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    本资源包包含天津市从2014年至2022年的POI(兴趣点)矢量数据,涵盖各类地点信息如餐饮、住宿、交通等,适合城市规划与分析研究使用。 2014年至2022年间生成的矢量数据POI兴趣点通常被称为互联网电子地图中的关键节点,这类数据基本包含名称、地址、坐标以及类别四个核心属性信息。这些兴趣点的数据主要来源于基础测绘成果DLG(数字线划地图)产品中提取出的点类要素,并且在OSM开放街道图项目中有更为详尽的内容覆盖。 该系列矢量数据随着时间推移,其内容也逐渐丰富和完善。其中SHP格式的数据包所占用的空间从2014年的约200MB增长到了2022年的大约为2GB左右。
  • 重庆2014-2022POI.rar
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    本资源包含重庆市自2014年至2022年的各类兴趣点(POI)矢量数据,涵盖餐饮、住宿、景点等多个类别,适用于地理信息系统分析与应用研究。 POI(兴趣点)是互联网电子地图中的关键数据类型,通常包含名称、地址、坐标和类别四个主要属性。这些数据源自基础测绘成果DLG(数字线划地图)产品中的点类地图要素矢量数据集,并结合了OSM提供的详细信息。其中的矢量要素格式包括点要素、面要素及线要素。 从2014年至2022年,POI兴趣点的时间序列非常详尽,其内容也随着时间推移而不断丰富。以SHP数据包为例,其所占内存容量由最初的约200MB增加到了接近2GB左右。
  • 2012-2023全国及主要POI2023涵盖七大重点)(最新整理)
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    本数据集收录了2012年至2023年间全国范围内的兴趣点信息,特别聚焦于北京、上海等七大重点城市的最新POI数据。 ### 一、全国范围2012年、2014年、2016年、2018年、2020年及2022年的常用POI数据集 该数据集包含了全国范围内在上述六个年度的各类点状兴趣地点(Point of Interest,简称POI)的数据。具体涵盖领域包括但不限于餐饮场所、风景名胜区、公共设施、企业机构、停车场、收费站以及厕所等。 【资源信息】 中文名称: 全国范围POI数据集 显示时间: 2012年, 2014年, 2016年, 2018年, 2020年及2022年 来源: 高德地图、百度地图等 格式: 矢量点数据(shp) 坐标系统: WGS_1984 ### 全国各城市POI兴趣点数据 这些数据涵盖了多个年度,适用于进行经济学、地理学、城市规划与研究、公共政策及管理、社会学以及商业和管理等领域的学习或科研工作。对于大学生乃至研究生而言,这套数据集易于使用且非常实用。 【资源信息】 年份: 同上(2012, 2014, 2016, 2018, 2020及2022) 来源: 高德地图、百度地图等 格式: 矢量点数据(shp) 坐标系统: WGS_1984
  • 2017全国商户大众点评
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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。
  • POI.rar
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    本资源包含大城市的各类点状兴趣地点(如餐厅、酒店、旅游景点等)的位置信息数据集,适用于城市规划与研究。 标题《大城市POI数据.rar》暗示了这个压缩包包含的是关于大城市的地理信息,特别是Point of Interest(兴趣点)的数据。POI数据是GIS(地理信息系统)中的一个重要组成部分,通常包含了各类地点的坐标、名称、类型等信息,如餐馆、酒店、公园和医院。在城市规划、商业选址及交通研究等领域中,POI数据具有广泛的应用价值。 我们需要了解什么是POI:POI是指地图上特定功能或服务的位置点,可以是建筑物或是地标性设施。这些地点通过GPS坐标或其他定位系统被数字化,并存储于数据库内。POI数据通常包括以下几个关键字段: 1. **名称**:兴趣点的名称,例如“星巴克”或“故宫博物院”。 2. **类型类别**:如餐饮、购物、娱乐和公共服务等。 3. **坐标**:经纬度坐标用于在地图上精确定位该地点。 4. **地址**:完整的街道地址便于用户导航使用。 5. **其他信息**:可能包括电话号码、营业时间及评分等辅助信息。 POI数据在大数据分析中的用途非常广泛: - 城市规划者利用这些数据了解城市功能区的分布,优化公共设施配置; - 商家根据该数据找到潜在顾客集中的地方进行店铺选址; - 改善道路网络设计时考虑交通热点区域的数据支持; - 地图应用通过POI信息为用户提供更丰富的导航服务; - 帮助企业理解消费者行为并制定营销策略的市场研究; - 社会科学研究,例如人口流动和社区活力分析等。 从压缩包文件名“poi数据”来看,里面很可能包含了大量POI条目。每个条目对应一个JSON、XML或CSV格式的数据记录,并结构化地存储了上述提及的各项信息。为了充分利用这些数据,我们需要使用GIS软件或者编程语言(如Python和R)进行处理与分析。常见的GIS库包括QGIS及ArcGIS,数据分析库则有Pandas及GeoPandas等工具,可以协助我们解析、清洗、可视化并挖掘POI数据的深层价值。 《大城市POI数据.rar》为深入了解城市生活服务设施分布提供了窗口,通过深入分析这些数据我们可以获得关于城市结构、人口流动和消费习惯等方面的洞察,并支持各种决策。
  • 2023POI集.csv
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    2023年POI数据集.csv包含2023年度各类地点兴趣点(如餐馆、银行、医院等)的位置信息和属性详情,旨在为地理信息系统与位置服务研究提供全面的数据支持。 根据提供的文件信息,我们可以推断出这是一份与2023年的POI(Point of Interest,兴趣点)数据集相关的资源。虽然描述部分的信息较为简略,但从标题和标签中可以提炼出以下知识点: ### POI数据集概述 #### 1. 什么是POI数据集? POI数据集是指包含地理信息系统中的兴趣点的数据集合。这些兴趣点可以是餐厅、酒店、公园等具有特定地理位置的服务设施或地标性建筑。POI数据集对于地图应用、位置服务以及城市规划等领域具有重要意义。 #### 2. POI数据集的应用场景 - **地图导航**: 地图软件通常会利用POI数据来提供更加详尽的位置信息,帮助用户快速找到目的地。 - **商业分析**: 商家可以通过分析特定区域内的POI分布情况,来决定店铺的选址或是营销策略。 - **城市规划**: 规划者可以通过研究POI数据了解城市的发展状况和居民的生活习惯,从而制定更为合理的规划方案。 - **旅游推荐**: 旅游平台利用POI数据为用户提供个性化旅行建议,包括景点推荐、路线规划等。 ### 2023年POI数据集特点 由于该数据集是针对2023年的,因此我们可以推测它可能具备以下几个特点: #### 1. 数据的时效性 2023年的POI数据集将反映最新的兴趣点信息,包括新出现的服务设施、关闭的地点等变动情况,确保数据的准确性和时效性。 #### 2. 数据覆盖范围 这份数据集很可能会涵盖全球多个城市的POI信息,不仅限于某个特定地区。随着全球化进程的加快,跨国旅行和商务活动日益频繁,一份全面的全球POI数据集对于满足各类需求显得尤为重要。 #### 3. 数据格式与质量 高质量的POI数据集应该具备清晰的数据格式,例如CSV、JSON等易于处理的格式,并且需要经过严格的清洗和校验过程,以减少错误和冗余信息,提高数据的可用性。 ### 获取与使用方法 根据提供的部分内容,该2023年POI数据集可以通过特定的方式获取。在使用数据集时,需要注意以下几点: - **版权问题**: 在使用前应确保已获得必要的授权或许可。 - **数据处理**: 根据实际需求对数据进行清洗、转换等工作,以提高后续分析的效率和准确性。 - **安全性考量**: 在处理敏感数据时,应注意保护个人隐私和信息安全。 2023年的POI数据集作为一种重要的地理信息资源,在多个领域都发挥着重要作用。无论是对于科研人员还是商业决策者来说,掌握和利用这类数据集都是非常有价值的。通过合理使用这些数据,可以更好地服务于社会公众的需求,推动相关行业的发展。
  • 云南省2014-2022POI.rar
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    该资源包包含云南省自2014年至2022年的POI(点兴趣)矢量数据,涵盖全省范围内的重要地点、设施和服务信息。适用于地理信息系统分析与规划研究。 POI(兴趣点)是指互联网电子地图中的点类数据,通常包括名称、地址、坐标和类别四个属性。这些数据源于基础测绘成果DLG(数字线划地图)产品中的点类地图要素矢量数据集以及OSM等详细的数据系列。其矢量要素格式主要包括点要素、面要素及线要素。 从2014年至2022年,时间序列较为完整,并且随着时间的推移,POI数据的内容逐渐丰富起来。例如,在这九年期间,SHP数据包所占内存容量从最初的约200MB增长到了接近2GB左右。