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2018年深圳POI数据.zip

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简介：
该文件包含2018年深圳市各类地点的兴趣点（如餐馆、银行、医院等）信息数据集，适用于城市研究和地理信息系统分析。 2018年深圳POI数据集包含深圳市内的各类兴趣点位置信息。该数据集涵盖了餐饮、购物、娱乐等多个领域，为研究者提供了丰富的地理参考资源。

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  • 2018年深圳POI数据.zip
    优质
    该文件包含2018年深圳市各类地点的兴趣点（如餐馆、银行、医院等）信息数据集，适用于城市研究和地理信息系统分析。 2018年深圳POI数据集包含深圳市内的各类兴趣点位置信息。该数据集涵盖了餐饮、购物、娱乐等多个领域，为研究者提供了丰富的地理参考资源。
     
  • 2020年深圳POI数据集.zip
    优质
    本数据集包含2020年深圳市各类地点的兴趣点（POI）信息，涵盖餐饮、购物、娱乐等多行业领域，为城市研究和应用开发提供详实的数据支持。 2020年深圳市POI数据集包含poi矢量shp数据、dem数据以及行政区划数据等。
     
  • 深圳2018年道路数据.zip
    优质
    该文件包含深圳市2018年的详细道路信息数据，包括但不限于道路名称、类型、长度及位置等关键属性，适用于城市规划与交通研究。 深圳市的道路数据来源于Open Street Map，并以shp格式提供。这些数据可用于路网分析、交通分析区域（TAZ）划分以及出行模式（OD）分析等多种用途。
     
  • 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。
     
  • 深圳地区的POI数据
    优质
    本数据集涵盖了深圳市内丰富多样的地点信息（POI），包括但不限于商业设施、旅游景点、交通位置等，为用户提供全面的城市指南。 深圳市地区的详细POI数据涵盖了餐饮、加油站、酒店等多个行业的信息。
     
  • 2018年重庆POI数据.zip
    优质
    本资料包含重庆市在2018年的兴趣点(POI)信息，涵盖餐饮、购物、旅游等多个领域，为研究和应用提供详实的数据支持。 2018年重庆POI数据集包含了重庆市各个地点的详细信息。
     
  • 深圳市餐饮POI数据（2020年WGS84坐标）.xlsx
    优质
    本文件包含2020年度深圳市各类餐饮商户的位置信息及WGS84地理坐标数据，适用于位置分析和商业研究。 深圳市餐饮POI数据2020年WGS84坐标.xlsx
     
  • 2018年深圳杯A题
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    2018年深圳杯数学建模竞赛A题挑战, 鼓励学生运用数学理论解决实际问题, 探索创新解决方案。 这里没有给出具体题目细节，简介保持了一定的通用性。如果有具体的题目描述或背景信息，请提供，以便生成更准确的内容。 在当今世界各国及各地都在加大争夺人才的背景下，一个城市要想保持其竞争活力与创新能力，必须与时俱进地调整相关的人才吸引政策而不盲目跟风。2018年深圳市将营商环境改革作为重点工作之一，以吸引更多优秀的高新企业和优秀的人才。要成功吸引人才，最重要的是满足他们的理想和需求：首先，“发展前景”是多数人最关心的因素——就业实体及其所在城市的前景不仅现在好，而且未来也不会很快衰落；其次是对收入的考量，包括绝对（同行业）和相对（同地域平价购买力）两种标准；再次则是环境因素如治安、交通、污染以及教育医疗等。目前，在这方面定性讨论较多而定量研究较少；即使有定量研究也往往是单因素分析为主，缺乏综合考虑的情况；此外静态考量多于动态（时变）考量，并且很少考虑到“不可比”条件的影响。“少”的原因主要是缺少合适的数学模型，使得结论既不够具有说服力也不够可验证。 团队的任务是：1、通过收集相关数据并建立数学模型来量化评价深圳市的人才吸引力水平；并且尝试对深圳加大营商环境改革力度的若干措施对于人才吸引力影响进行量化评估。2. 针对具体类型的人才，深入分析比较深圳市与其他同类城市（如广州、杭州、厦门和苏州等）在吸引这些特定群体时的优势与不足，并提出有效提升其竞争力的具体方案；3. 考虑到深圳南山区的经济和技术发展特点及其相关人才政策，同时结合不同阶段人才的需求变化情况，量化评价该区的人才吸引力水平。
     
  • 深圳2019年道路数据.zip
    优质
    本资料包包含深圳市2019年的详细道路信息数据，涵盖路名、类型、长度及位置等关键参数，适用于城市规划和交通研究。 shp文件格式采用WGS84坐标系，包含国道、高速、行人道路、码头站场、省道、市区一级和二级道路、铁路、县道、乡道以及地铁线和公交站场区域。
     
  • 2018年高德POI数据（2018版）
    优质
    2018年高德POI数据集收录了全面、详实的城市地理信息点位，涵盖餐饮、住宿、交通等众多领域，为用户出行提供精准导航服务。 2005年到2020年间最专业的科研POI数据。