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南京市2024年POI信息数据

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简介:
本数据集收录了南京市2024年的各类兴趣点(POI)信息,涵盖餐饮、住宿、旅游景点等多领域,为城市规划与商业分析提供详实的数据支持。 南京市2024年POI数据包含齐全的类别和准确的位置信息,来源于高德地图。

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  • 2024POI
    优质
    本数据集收录了南京市2024年的各类兴趣点(POI)信息,涵盖餐饮、住宿、旅游景点等多领域,为城市规划与商业分析提供详实的数据支持。 南京市2024年POI数据包含齐全的类别和准确的位置信息,来源于高德地图。
  • 14类POI
    优质
    本数据集包含北京市内14类公共兴趣点(如学校、医院、公园等)的位置信息和属性详情,为城市规划与研究提供有力支持。 内容涵盖公共设施、企业机构、购物场所、交通设施、住宿服务、体育休闲活动、生活服务项目、住宅区、金融服务机构、科教文化资源、医疗服务提供者、政府机关单位以及餐饮娱乐等,并包括风景名胜地。
  • 2018POI
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    简介:本数据集包含2018年度北京市各类地点兴趣点(POI),涵盖餐饮、住宿、旅游、服务等多个领域,为城市规划和研究提供详实信息。 标题中的“北京市 2018年 POI”指的是北京市在2018年的地理信息数据,特别是基于点兴趣点(Points of Interest, POI)的数据库。POI是地理信息系统中的一个重要概念,它通常包括各类实体的位置信息,如餐馆、酒店、公园、医院等,这些地点对于导航、旅游规划和商业分析等领域具有重要意义。 描述中提到的数据来源于2018年的高德地图,高德是中国领先的数字地图提供商之一,其数据准确性和覆盖范围广受认可。该数据集包含了超过50万条记录,并涵盖了包括但不限于以下类别: 1. 餐饮:如餐馆、咖啡厅和甜品店。 2. 风景名胜:如公园、景区和历史遗迹。 3. 公共设施:如图书馆、体育场馆、公交站和地铁站。 4. 商业服务:如购物中心、银行和加油站等。 5. 住宿:包括酒店、旅馆以及民宿。 6. 医疗健康:例如医院、诊所及药店。 7. 教育机构:涵盖学校与培训机构等场所。 8. 办公场所:诸如办公楼或政府机关的地点信息。 9. 娱乐休闲:如电影院、KTV和酒吧等娱乐设施的位置数据。 10. 交通设施:包括机场、火车站及长途汽车站等地标位置。 11. 居民区:例如小区与公寓的具体地址详情。 12. 其他公共服务场所,比如邮局或派出所的地点信息。 13. 自然环境特征:如湖泊、山川和森林等自然景观的位置数据。 14. 工业区域:包括工厂及工业园区等地标位置。 此数据集以.xlsx文件格式提供。用户可以利用这个文件进行各种分析,例如: - 地理空间分析:通过地图软件或GIS工具展示POI分布情况,并对城市的空间结构和人口活动热点进行深入研究。 - 商业智能应用:商家可以根据POI信息来确定市场定位、寻找潜在客户群体并优化店铺布局策略。 - 旅游规划服务:为游客提供旅行路线建议,帮助他们找到周边的住宿设施、景点及餐饮地点等资源。 - 城市发展规划支持:政府和研究机构可以利用这些数据了解城市功能区的变化趋势,并据此调整公共服务设施配置方案。 标签“POI 北京市 2018年”明确了该数据集的主要内容及其时间范围,方便用户快速理解和使用。文件名为“北京POI”,这很可能是指包含所有上述信息的Excel文件。 此数据集是研究北京市的城市特征、进行市场分析或开发相关应用的重要资源之一。通过对超过50万条POI记录的数据深入挖掘,我们可以获得丰富的城市生活与商业信息,并为决策提供有力支持。
  • 【城派会员专享】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
  • 2020POI矢量包.zip
    优质
    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。
  • POI.zip
    优质
    该文件包含南昌市各类地点兴趣点(如旅游景点、商业设施等)的数据集合,适用于城市规划、地理信息系统分析及学术研究。 南昌市兴趣点数据按照土地利用类型进行了详细的分类划分。这些数据包括经纬度坐标、兴趣点类型等内容,并被划分为公交站类、居住类、零售批发类、餐饮类、娱乐类、旅馆类、商务办公类、停车场、教育科研类、医疗卫生类、工业类和公园广场类,以及地铁站出口类等类别。每个类别都单独保存在一个Excel表格中。如果有需要可以下载这些资源包。
  • 【全国重点城POI风景名胜.csv
    优质
    该文件为南京市内著名景点和历史遗迹的数据集合,涵盖各个旅游热点的详细信息,适合用于研究或开发旅游相关应用。 全国重点城市POI数据——南京风景名胜区数据
  • 2009至2017的房价
    优质
    本数据集包含了南京市从2009年到2017年间详细的房价信息,包括各区房价走势、均价变化等,为房地产研究提供重要参考。 标题“南京市2009-2017年房价数据”涵盖了城市房价分析的主要知识点,并专注于南京这一特定城市的详细研究。此描述中的“包括xls表格和南京市行政区划的shp文件”,揭示了该数据集的具体内容及其应用,涉及到了地理信息系统(GIS)技术和统计数据分析。 首先,在Excel数据处理方面,“HousePriceNanjing_2009-2017.xls”是一个存储结构化房价信息的数据表。用户可以使用Microsoft Excel或类似的电子表格软件来打开和分析这些文件,包括计算平均值、中位数、趋势以及增长率等关键指标。 其次,在GIS基础方面,“NanjingBND.shp” 是一个Shapefile格式的地理矢量数据文件,通常用于存储诸如行政区划边界的地理空间信息。这种类型的文件常被用在地理信息系统(如QGIS或ArcGIS)中展示南京市的不同区域划分情况,并且能够进行进一步的空间分析。 结合房价数据和GIS技术,用户可以将房价与地理位置关联起来,在地图上可视化不同地区的房价差异,为房地产投资提供决策支持。 此外,通过对比2009年至2017年的房价趋势,研究者能更好地理解南京地区房产市场的周期性和季节性变化。同时还可以分析影响房价的因素如地段、交通和配套设施等,并建立多元线性回归模型或时间序列模型来预测未来的市场走势。 最后,利用GIS空间分析技术可以深入探讨诸如距离特定设施(例如学校和医院)一定范围内的房价波动以及交通便利度对房地产价格的影响等问题。整体而言,该数据集为学者、政策制定者及投资者提供了丰富的研究材料,并且从经济角度与地理视角共同解析了南京市的房产市场动态。
  • 2021兴趣点(POI)
    优质
    2021年北京兴趣点(POI)数据涵盖了北京市内各类地点信息,包括但不限于餐饮、住宿、旅游景点等,为用户导航及查询提供详尽准确的地理参考。 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等方面的内容,我们特别提供了重点城市的各类POI数据。这些基础数据是进行更高阶研究的重要依据。 这份资料包括20大类共158个小类的详细信息,每个类别都包含省、市名称、地址、经度和纬度等九个字段的基础信息,并以utf-8编码格式保存为csv文件。每种小类都有单独的一个csv文件,可以直接导入ArcGIS软件使用;若需在Excel中打开,请先用notepad++转换成ANSI编码。 2022版的数据比前一版本覆盖范围更广,每个城市的POI数量平均增加了30%左右。目前仅完成了苏州和北京的2022年版本数据更新工作,其他城市的数据正在陆续推出中(预计每座城市大约需要一个月的时间准备)。请各位读者耐心等待。 请注意:此资料仅供学习交流研究使用,并不适合大型开发项目的需求;同时不得用于商业用途。
  • 百度POI
    优质
    百度POI(Point of Interest)信息数据涵盖了全国范围内的各类地点和设施的位置、名称等详细信息,为地图应用提供精准服务支持。 百度POI数据、商户数据以及热点数据的2018年11月版本包含详细的使用说明。