上海行政区、人口和道路的gis数据.zip资源-CSDN下载

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gis

数据分析

python

5星 · 超过95%的资源需积分: 50 186 浏览量 2020-11-25 08:57:01 上传评论 5 收藏 16.82MB ZIP 举报

在数据分析领域，GIS（Geographic Information System）是一种强大的工具，它结合了地理位置信息与相关数据，帮助用户理解和解析地理模式。本压缩包“上海行政区、人口和道路的gis数据.zip”提供了上海地区的重要地理信息，对于进行python数据分析实战，尤其是餐馆选址的研究极具价值。我们来探讨GIS数据的基本构成。GIS数据通常包括矢量数据和栅格数据两种形式。矢量数据由点、线、面等几何对象组成，如行政区边界、道路网络等；栅格数据则以像素矩阵表示，常用于地形、卫星影像等。在这个压缩包中，我们主要关注的是矢量数据。文件名未提供具体细节，但我们可以推测包含以下三类数据： 1. 行政区数据：这部分数据描述了上海市的行政区域划分，可能包括各个区县的边界。这些信息有助于分析不同区域的人口分布、消费能力、交通便利度等因素，对餐厅定位至关重要。 2. 人口数据：人口数据通常以人口密度的形式出现，显示了各个区域的人口数量和分布情况。这对于确定潜在客户群的规模和消费习惯非常有用，是评估餐厅客流量的重要依据。 3. 道路数据：道路网络数据包含了城市的主要道路、次干道、支路等信息，可以用来分析交通流动性，了解顾客到达餐厅的便利性，以及餐厅对周边地区的辐射范围。在Python中，处理GIS数据可以使用GDAL/OGR库读取和操作矢量数据，或者使用 Fiona 和 Rasterio 库。此外，更高级的GIS分析可以借助geopandas库，它将pandas的数据操作功能与geospatial数据结构结合，便于数据集成和处理。对于餐馆选址，数据分析过程可能包括以下步骤： 1. 数据预处理：清洗数据，处理缺失值，将不同格式的GIS数据统一到同一坐标系。 2. 统计分析：计算各区域的人口总数和人口密度，分析人口特征与消费水平的关系。 3. 空间分析：利用缓冲区分析评估餐厅周围一定范围内的潜在客户群，通过网络分析确定交通可达性。 4. 可视化展示：利用matplotlib、geopandas或folium等库绘制地图，直观展示分析结果。 5. 选址决策：基于上述分析，综合考虑租金成本、竞争环境等因素，确定最佳餐厅位置。这个数据集为上海地区的餐厅选址提供了一手的地理信息资源，通过Python的数据分析技术，我们可以深入挖掘这些数据背后的商业价值，为决策提供科学支持。在实际操作中，还需要结合市场调查和行业经验，以确保最终的选址策略既符合数据分析的逻辑，又符合商业的实际情况。

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上海行政区、人口和道路的qgis数据.zip （21个子文件）

qgis数据

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上海市行政区.sbx 132B

上海市行政区.qpj 599B

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上海市行政区.shx 236B

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net_population.shp.xml 7KB

上海市行政区.shp 946KB

road.shx 1.67MB

上海市行政区.prj 390B

road.sbx 74KB

road.sbn 1.99MB

上海市行政区.sbn 292B

road.prj 402B

net_population.sbn 69KB

net_population.prj 402B

net_population.dbf 141KB

上海市行政区.dbf 5KB

net_population.shp 959KB

road.shp.xml 5KB

net_population.sbx 5KB

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