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2014年中国全国POI数据

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简介：
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。

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  • 2014年中国全国POI数据
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    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。
     
  • 2018年全国POI数据
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    2018年全国POI数据包含中国各地详细的地理位置信息和生活服务设施位置点，涵盖餐饮、住宿、交通等众多领域，为用户提供精准的位置搜索服务。 请提供需要我帮助重写的文字内容，我会按照你的要求进行处理。
     
  • 2012年全国POI数据.rar
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    本资源包含2012年中国各地点兴趣（POI）信息数据集，涵盖多个城市的地理位置、名称及分类等详细内容。 2012年全国POI数据来源于高德地图，分类详细且以shp格式提供。
     
  • 2022年全国POI数据更新版
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    《2022年全国POI数据更新版》提供了最新的地理位置信息点（POI）数据集，涵盖餐饮、住宿、交通等多领域，为用户提供精准的地图服务和位置搜索体验。 2022年最新全国POI数据涵盖了从一线到五线的所有城市，包含上百个搜索关键词，总数据量超过7千万条记录。每个记录的字段包括名称、位置信息以及其他详细信息，并且以JSON文件格式提供。
     
  • 中国2016年SHP+POI数据包
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    中国2016年SHP+POI数据包包含全面详尽的地理信息资源，结合空间矢量数据与兴趣点位置信息，为国土规划、城市管理等提供精准的数据支持。 高德POI数据包含了丰富的地理位置信息点，为开发者提供了便捷的地图应用开发资源。这些数据涵盖了餐饮、住宿、娱乐等各种生活服务场所的位置详情，帮助用户轻松找到所需的信息和服务。通过使用高德地图API接口，可以方便地获取和利用这些宝贵的地理信息数据源，在各类移动应用中实现精准定位与导航功能。
     
  • 2018年全国POI数据（7.5万）下载
    优质
    本资源提供2018年的全国POI（Point of Interest）数据集，包含约7.5万个兴趣点信息，涵盖餐饮、住宿、旅游等各类服务场所的位置和详情。 2018年全国地图POI数据包含7.5千万条记录，涵盖30大类、400个小类的信息。欢迎访问poi58进行查询与下载，如有问题可联系交流。
     
  • 2019年全国最新景点POI数据.csv
    优质
    该文件为2019年度全国最新景点信息的数据集，包含各地著名旅游景点的位置、名称及其他相关信息，便于旅游业者及研究分析使用。 全国景点POI数据包含600条记录，每条记录包括景点名称、所在区域、热度评分、地址、景点描述以及经纬度坐标。
     
  • 上海及全国2017年高德POI数据
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    本数据集包含2017年度上海市及全国范围内的高德地图兴趣点(POI)信息，涵盖餐饮、住宿、交通等各类生活服务设施。 2017年高德POI数据包含上海地区的详细信息以及全国范围的数据。
     
  • 2014年POI数据集.csv
    优质
    2014年POI数据集.csv包含了2014年度详细的位置信息点（如商店、餐馆等）的数据记录，包括名称、类别及地理坐标等关键信息。 根据提供的文件信息，我们可以推断出这是一份与2014年的POI（Point of Interest，兴趣点）数据集相关的资源。虽然描述部分仅提供了年份“2014年”，但从标题“2014年POI数据集.txt”以及标签“数据集”来看，这份文件主要涉及的是2014年的POI数据集。 ### 一、POI数据集简介 #### 1.1 POI概述 POI（Point of Interest）即兴趣点，通常指的是地图上的特定位置或实体，如酒店、餐厅、景点、学校等具有具体地理坐标的服务设施。这些地点不仅为人们提供实用的生活服务信息，也是地理信息系统（GIS）的重要组成部分之一。 #### 1.2 数据集用途 POI数据集广泛应用于各种基于地理位置的服务（LBS）、导航软件、地图应用等领域。通过对这些数据的分析和挖掘，可以实现更加精准的位置推荐、路线规划等功能，提升用户体验。 ### 二、2014年POI数据集特点 #### 2.1 时间特性 作为一份2014年的数据集，它反映了当时社会环境中POI的具体分布情况。随着时间的推移和技术的发展，POI的数据也会发生变化，因此这份数据集对于研究过去一段时间内的城市变迁、商业发展趋势等方面具有一定的参考价值。 #### 2.2 地理覆盖范围 虽然具体的地理覆盖范围未知，但一般情况下，POI数据集会涵盖一定区域内的多个城市或地区。这类数据集通常由政府机构、地图服务商或者通过众包等方式收集整理而成。 #### 2.3 数据结构 POI数据集通常包含但不限于以下字段：POI名称、地址、经纬度坐标、分类标签、联系方式等。这些信息有助于研究人员对数据进行深入分析。 ### 三、应用场景 #### 3.1 城市规划 城市规划者可以通过分析2014年的POI数据集了解不同区域的功能布局和发展趋势，为未来的城市规划提供依据。 #### 3.2 商业决策支持 商家可以根据这些数据了解潜在顾客的位置分布，从而做出更合理的选址决策。例如，餐饮业者可以分析附近居住区的人口密度来评估开店的可能性。 #### 3.3 旅游推荐系统 旅游平台可以利用POI数据为用户提供个性化的旅行建议，如根据用户偏好推荐附近的景点或餐馆。 ### 四、数据处理与分析 #### 4.1 数据清洗 在使用数据之前，需要对其进行预处理，包括去除重复项、缺失值填充、异常值处理等步骤。 #### 4.2 数据可视化 利用地图可视化工具展示POI的分布情况，可以帮助直观地理解数据背后的信息。 #### 4.3 模型构建 基于机器学习算法建立预测模型，如通过历史数据预测未来某个区域POI的变化趋势。 ### 五、结论 2014年的POI数据集虽然时间上较为久远，但仍具有一定的研究价值。通过对这类数据集的分析，不仅能了解到过去的地理信息变化情况，还能为当前及未来的研究提供参考依据。此外，随着技术的进步，POI数据的应用场景也在不断扩展，未来将有更多的可能性等待我们去探索。