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全国的住宅数据、住宅列表以及住宅GPS信息。各地住宅数据以Excel表格形式呈现。

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简介:
该数据集包含超过33万个全国范围内的基准小区信息,并附带了用于直接导入的SQL脚本。这些数据涵盖了小区的重要属性,具体包括:小区的名称(name)、所属省份(province)、城市(city)、区域(area)、详细地址(address)、纬度坐标(latitude)、经度坐标(longitude)、GPS纬度坐标(latitude_gps)以及GPS经度坐标(longitude_gps)。此外,还包含了物业类型(type)、物业费标准(management_fee)、总建筑面积(size)、总户数、建造年份、停车位数量、容积率、绿化覆盖率、开发商信息(producer)、物业公司名称(management)以及与小区相关的学校信息 (school) 以及对小区的简要介绍 (info)。

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  • 优质
    全国住宅区信息数据库汇集了全国各地住宅区的相关数据与资料,为研究、规划及管理提供全面详实的信息支持。 SQL Server脚本用于全国省市城镇区域的划分,并包含小区、学校、商场及公共场所等相关数据信息。
  • 深圳
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    本资料汇集了深圳市各住宅区的相关信息与统计数据,内容涵盖人口结构、房屋类型及价格等关键指标。 2018年深圳小区数据汇总包括了各个小区的名称和位置信息。
  • 北京小区
    优质
    《北京住宅小区信息数据》是一份详尽记录北京市各住宅小区基本信息、配套设施及社区服务的数据集,为研究和分析提供有力支持。 北京小区数据包括9084个记录,每个记录包含小区名称、经纬度和所属区县。这些数据以SQL脚本和CSV两种格式提供,可以直接使用。
  • 远程抄系统
    优质
    住宅远程抄表系统是一种利用现代信息技术手段实现对居民用水、电、气等计量数据进行自动采集和传输的技术解决方案。该系统能够提高物业管理效率,减少人力成本,并保障用户信息的安全性和准确性。通过部署传感器和通信模块,在不干扰住户日常生活的情况下完成各项资源的使用量统计工作,为用户提供便捷账单服务的同时促进节能减排目标实现。 住宅远传抄表系统是一种用于远程自动读取居民家中水、电、气等计量数据的系统。这种系统的应用可以提高抄表效率,减少人工成本,并且能够实时监控用户的使用情况,有助于及时发现并处理异常问题。此外,它还有助于实现智能化管理和服务,提升用户体验和满意度。
  • 广州区房价
    优质
    本资料提供了广州市内主要住宅区最新的房价信息,包括各区域的均价、热门楼盘详情及近期市场动态,帮助购房者做出明智决策。 “广州小区房价数据”这一主题涵盖了广州市内各个小区的房价信息,通常是一份包含大量房地产市场统计数据的数据集。这些数据对于分析广州房地产市场的走势、房价水平以及区域差异具有重要意义,对投资者、政策制定者及普通市民了解当地房产情况极具参考价值。 描述简洁明了,“广州小区房价数据”指的是关于广州市不同小区的房价资料。这样的数据通常包括但不限于:小区名称、地理位置、平均房价、成交价格、房屋面积、户型结构、建筑年代和周边设施等多种指标。通过这些信息,我们可以深入理解广州各区域的房价状况,例如哪些区域的房价较高或更具性价比,以及房价的变化趋势等。 “shp”是一个地理信息系统(GIS)中的文件格式,用于存储地图要素如边界、点线多边形等的空间数据。在这里,“shp”标签可能意味着数据中包含有广州小区的具体地理位置信息,使我们能够将房价与具体位置对应起来进行空间分析。例如,可以直观地查看房价分布与城市规划、交通设施和教育资源等因素的关系。 文件名为“广州小区房价数据.xlsx”的Excel电子表格包含了大量结构化数据。这种格式便于组织和处理大规模的数据集,并支持快速理解和分析价格信息。在Excel中可能有多个工作表分别记录了不同的指标或按时间、区域等维度分类的数据,帮助用户过滤、排序及计算。 基于上述内容可以提取出以下关键知识点: 1. **房地产数据分析**:通过对广州小区房价数据的深入研究,能够洞察市场的供需状况和价格变化趋势,为投资决策提供参考。 2. **地理信息系统应用**:“shp”格式文件能结合地理位置信息揭示房价与城市规划、交通等要素的关系,并进行空间分析。 3. **Excel数据处理**:利用Excel的数据清洗、整理及分析功能可以有效地展示平均值、中位数和最高最低价,同时通过图表直观呈现价格分布情况。 4. **数据可视化**:使用地图或图表形式展现广州各区域的房价差异有助于用户理解地域特征。 5. **影响房价的因素**:在数据分析时应考虑交通便利性、学区资源以及周边配套设施等因素对房价的影响。 这份“广州小区房价数据”提供了丰富的研究素材,无论是学术分析还是实际投资决策都具有很高的实用价值。通过深入挖掘和分析可以获得关于广州房地产市场的深刻见解,并据此作出更明智的决定。
  • 成都区房价.xlsx
    优质
    该文件包含成都市各住宅区的房价数据,涵盖不同区域、楼盘及具体房型的价格信息,旨在为购房者和房地产投资者提供详实的数据参考。 这段文字包含以下字段:地址、建筑年代、建筑类型、物业费用、物业公司、开发商、楼栋总数、房屋总数、经度_百度坐标、纬度_百度坐标、经度_WGS1984坐标和纬度_WGS1984坐标。
  • 北京区房价.xlsx
    优质
    该文件包含北京市各住宅区详细的房价信息,包括但不限于地理位置、房屋类型、面积及售价等数据,为房地产市场分析与投资决策提供参考。 这段文字包含了地址、建筑年代、建筑类型、物业费用、物业公司、开发商、楼栋总数、房屋总数以及经度和纬度的坐标信息(包括百度坐标系下的经纬度,以及WGS1984坐标系下的经纬度)。
  • 苏州区房价.xlsx
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    该文档《苏州住宅区房价数据.xlsx》包含了苏州市各住宅区域详细的房价信息,包括但不限于均价、涨跌情况及房源数量等,为购房者和投资者提供全面的数据支持。 这段文字包含了地址、建筑年代、建筑类型、物业费用、物业公司、开发商、楼栋总数、房屋总数以及经纬度坐标的相关信息。这些坐标包括了百度地图的经度和纬度,同时也提供了WGS1984系统的经度和纬度数据。
  • 区/户物业管理平台
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    本住宅区/住户物业管理平台致力于为小区居民提供高效便捷的生活服务。涵盖物业费缴纳、报修反馈、公告通知等功能模块,旨在打造和谐宜居社区环境。 这套物业管理系统非常完善且开箱即用,包含详细的SQL文件以及需求文档,并在doc文件中有详细的需求分析。如果有特殊需求也可以进行接入。
  • MFC管理系统
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    简介:MFC住宅管理系统是一款专为小区物业管理设计的应用程序。它采用现代化的信息技术手段,实现了房屋信息管理、维修服务请求、业主通讯录等多项功能,有效提升物业工作效率和服务质量,让住户享受更加便捷舒适的居住体验。 设计一个MFC(Microsoft Foundation Classes)的住房管理系统真是让人头疼又无聊。这里提供东南大学短学期课程中的相关工程文件,如果你了解这个项目的话,一眼就能看出这就是你需要的内容!如果没有找到合适的项目,在这里还有银行管理和图书管理系统的例子供参考。这些项目的实现比较随意简单,可以作为学习和借鉴的对象。这些都是学长们精心准备的资源,绝对真实可靠。别问我叫什么名字,我只是个乐意分享的人而已。