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大城市的POI数据.rar

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简介:
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。

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  • POI.rar
    优质
    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。
  • 31个POI.zip
    优质
    本资料包包含中国31个主要城市的详尽POI(兴趣点)数据,涵盖餐饮、住宿、交通、旅游等类别,为城市研究和应用开发提供全面的信息支持。 全国31个主要城市的POI数据。
  • 中国31个POI
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    本数据集包含中国31个主要城市的各类兴趣点(如餐厅、景点、银行等)信息,为城市研究和应用开发提供详实的数据支持。 我国31个主要城市POI数据包括北京、上海等共31个城市。
  • 成都POI.rar
    优质
    本资源包含成都市区详细的POI(点兴趣)数据,包括各类地点的名称、地址、经纬度等信息,适用于城市研究和地理信息系统分析。 成都市市区的POI数据涵盖了13大类,包括餐饮服务、风景名胜、公共设施以及交通设施等等。
  • 2023年若干POI矢量
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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。
  • 派会员专享】重庆POI点评.zip
    优质
    本资料为城市数据派会员专属资源,包含重庆市内各类地点兴趣点(POI)的用户评价数据集,涵盖餐饮、旅游、购物等多领域,适合数据分析与研究使用。 地域范围:重庆市 数据时间:2017年10月 数据格式:csv格式,可用记事本或Excel打开 包含字段如下: - 饭店名 - 星级 - 评论数 - 人均消费 - 饭店类型 - 行政区 - 商圈 - 地址 - 口味评分 - 环境评分 - 服务评分 - 纬度 - 经度 坐标系统:火星坐标
  • 派会员专享】南京POI点评.zip
    优质
    本资料为南京市各类地点(如餐馆、景点等)的用户评论数据集合,包含位置信息和评价内容。适合进行城市数据分析与研究,仅限城市数据派会员下载使用。 地域范围:南京市 数据时间:2017年10月 数据格式:csv格式,可用记事本或Excel打开 包含字段:饭店名、星级、评论数、人均消费、饭店类型、行政区、商圈、地址、口味评分、环境评分、服务评分、纬度、经度 城市坐标系统:火星坐标 数据条数:44,476条
  • 派会员专享】广州点评POI.zip
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    本资源为《城市数据派》会员专属资料,包含详尽的广州市点评兴趣点(POI)数据集,适用于各类城市规划与分析研究。 地域范围:广州市 数据时间:2017年10月 数据格式:csv格式,可用记事本或Excel打开 包含字段: - 饭店名 - 星级 - 评论数 - 人均消费 - 饭店类型 - 行政区 - 商圈 - 地址 - 口味评分 - 环境评分 - 服务评分 - 纬度 - 经度 城市坐标系统:火星坐标 数据条数:71357条
  • 【全国主要POI】-深圳餐饮业.csv
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    该文件包含深圳市餐饮行业的详细信息,包括各餐厅的位置、名称、类别等点位信息(POI),是研究深圳餐饮市场的重要数据资源。 【全国重点城市POI数据】-深圳数据-餐饮
  • 2012-2023年全国及主要POI(2023年涵盖七重点)(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