基于百度地图大数据的城市人口特征分析

测绘与空间地理信息GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY第44卷第2期2021年2月Vol.44， No.2Feb.， 2021基于POI 大数据的沈阳餐饮空间格局分析杜平(辽宁省自然资源事务服务中心辽宁省基础测绘院，辽宁锦州121000)摘要：民以食为天，自古以来餐饮业就是与社会生活密不可分的行业，从餐饮设施的选址分析开始，到餐饮设施运营之后对商业产生的影响，再到基于卫生安全考虑的食品溯源工作，地理位置的属性都发挥着重要作用，也 让餐饮POI 空间特征的研究成为当前业界和学界关注的焦点之一。

本文利用Python 和百度地图API 接口从百度地图爬取了沈阳市区的24 644条餐饮POI 数据，通过标准差椭圆法、核密度分析、最近邻指数分析对沈阳市区餐饮的方向性和聚集性进行了分析，得出沈阳市区餐饮空间格局数据，以便为沈阳餐饮的管理提出合理化建议。

关键词：兴趣点；餐饮；空间格局；影响因素；超图中图分类号：P208 文献标识码：A文章编号：1672-5867( 2021) 02-0130-05Analysis of Shenyang Food Space Pattern Based on POI Big DataDU Ping(Natural Resources Affairs Service Center of Liaoning Province , Basic Surveying and Mapping Institute ofLiaoning Province , Jinzhou 121000, China )Abstract ：Since the ancient times, the catering industry has been an inseparable industry from social life, from the site selection anal ­ysis of catering facilities, to the impact of business after the operation of catering facilities, to the food traceability work based on health and safety considerations. The attributes of geographical location play an important role, and the research on the spatial charac ­teristics of catering POI has become one of the focuses of the current industry and academic circles. So this article uses Python and Baidu map API interface to crawl 24 644 catering POI data of Shenyang City from Baidu map, Through the standard deviation ellipsemethod, nuclear density analysis, nearest neighbor index, the directionality and aggregation of catering in Shenyang city were ana ­lyzed, and the catering space pattern in Shenyang was obtained, in order to provide rational suggestions for the management of Sheny ­ang catering.Key words : POI ; food ； spatial pattern ； influencing factor ； SuperMap0引言民以食为天，自古以来餐饮业就是与社会生活密不 可分的行业，从餐饮设施的选址分析开始，到餐饮设施运 营之后对商业产生的影响，再到基于卫生安全考虑的食 品溯源工作，地理位置的属性都发挥着重要作用,也让餐饮POI 空间特征的研究成为当前业界和学界的关注焦点 之一。

智慧城市建设中的大数据分析方法介绍智慧城市建设是近年来全球范围内的一个热门话题，随着信息技术的不断进步和应用，大数据分析在智慧城市建设中起着至关重要的作用。

大数据分析能够从大规模的数据中提取有价值的信息，为城市决策、管理和规划提供科学依据。

本文将介绍智慧城市建设中常用的大数据分析方法。

1.数据采集与清洗数据采集是大数据分析的第一步，它涉及到从各种传感器、监测设备和人工采集的数据源中收集数据。

在智慧城市建设中，数据源包括气象数据、交通数据、能源数据、人口数据等。

这些数据往往具有不同的格式和结构，需要进行数据清洗和标准化以便后续分析使用。

2.数据存储与管理大数据分析需要处理海量的数据，因此存储和管理数据至关重要。

在智慧城市建设中，通常使用分布式数据存储和管理系统，如Hadoop、NoSQL等。

这些系统能够提供高性能的数据存储和查询能力，以满足大数据分析的需求。

3.数据挖掘数据挖掘是从大数据中发现潜在模式和知识的过程。

在智慧城市建设中，数据挖掘可帮助识别城市中的潜在问题和机会。

常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类和预测等。

通过这些技术，可以发现交通拥堵的原因、预测能源需求、优化城市规划等。

4.时空数据分析时空数据分析是智慧城市建设中的重要组成部分。

城市中的数据具有时空特性，如交通流量随时间的变化、气象数据随地理位置的变化等。

时空数据分析方法可以帮助理解城市中的时空模式与关系，为城市管理者提供更精确的决策依据。

5.可视化与交互可视化和交互是将分析结果以可视化的方式呈现给决策者和公众的重要手段。

通过可视化和交互，决策者可以直观地了解城市的状况和趋势，从而做出相应的决策。

常用的可视化工具包括地图、图表和动态模拟等。

6.预测建模预测建模是利用历史数据和统计方法来预测未来趋势和模式的过程。

在智慧城市建设中，预测建模可以用来预测人口增长、交通拥堵、能源需求等。

常用的预测建模方法包括回归分析、时间序列分析、人工神经网络等。

利用大数据技术优化城市规划——以重庆为例一、引言自21世纪以来，随着计算机技术、云计算技术、物联网技术、人工智能技术等领域的不断发展，大数据技术也得到了广泛的应用。

在城市规划领域，利用大数据技术可以更加科学、高效地进行规划，同时还可以加快城市建设进程，提高城市品质和居住质量。

以重庆市为例，本文将说明如何利用大数据技术进行城市规划优化，为城市科学发展提供思路和方向。

二、重庆的城市规划现状重庆是中国西南地区的重要城市，也是中国内地第四大城市。

随着经济的不断发展，重庆的城市规划也在不断升级。

目前，重庆的城市规划面积约为1.5万平方公里，是一个以山区为主的城市。

但与此同时，由于城市建设的速度相对较快，城市规划的时效性和准确性存在着较大的问题。

因此，如何利用大数据技术来解决这些问题，是当前亟需解决的一个问题。

三、大数据在城市规划中的应用1. 交通规划交通规划是城市规划中一个十分重要的环节。

随着城市经济和社会的不断发展，交通需求也在不断增加，其中包括道路交通、公共交通、新能源交通、智能交通等多个方面。

利用大数据技术，可以对交通流量、交通拥堵情况、交通事故率等数据进行收集和分析，从而把握全城交通规划的现状和趋势，为交通规划提供科学依据。

2. 社会经济发展规划城市规划的重要目的之一就是促进城市的社会经济发展。

利用大数据技术，可以对城市的人口、产业、经济增长率等数据进行分析，为城市规划提供合理的参考，使其更加符合城市的实际需求。

3. 环境规划城市规划中的环境规划，是为了解决城市的环境问题，保护城市的生态环境和文化遗产。

而大数据技术可以收集和分析城市的能源消耗、废气排放、水利系统运行等数据，为城市的环境规划提供了科学的支持。

4. 安全规划城市安全一直是公共安全的重要组成部分。

利用大数据技术，可以通过人脸识别、自动化控制等技术采集大量安全性的数据，同时结合地图等工具对城市的安全概况进行分析，为城市安全规划提供科学依据。

技巧分享：如何用最简单的方式，零成本获得一张高清晰的百度地图热力图国匠城城市数据人前言：这里获取的热力图并非矢量，也不是纯热力图单图层，如有这类需求可以直接到文末讨论，这里仅介绍一种最快速的获取方法。

城市热力图是经常采用的一种分析城市活力分布的图示手法，一直以来百度地图的热力图以其实时性，高覆盖度成为大家熟知的城市活力可视化方式，与之并行的还有腾讯的宜出行等。

在近期的第十三届规划信息化论坛上，百度地图慧眼也做了应用分享，展示了一些地图热力应用：百度地图慧眼亮相第十三届规划信息化实务论坛：时空大数据驱动规划决策热力图能够描述出一个城市的人口分布情况。

当然，这些热力地图是经过了百度地图慧眼量化处理而获取的。

而目前我们公开能够使用的热力图，就是百度地图APP上的这个栅格图了：只要你安装百度APP，在右上角的选项里面把热力图打开，就可以看到这个选项啦。

目前有很多爬取这些的教程，但是都非常复杂。

我们认为，获取百度热力地图最好的方式，就是：（1）直接找百度地图慧眼合作（百度地图慧：时空大数据驱动规划决策）。

（2）或者加入我们文末的数据学社申请。

（3）当然，你也可以购买工具。

但是这都不是我们要说的“最简单的方式”、“零成本”。

今天分享的技巧不用这么麻烦。

我们知道，当我们获取百度地图热力图时候，获取的都是栅格图片，如果我们将其进行处理，转化为量化模型，那还是不太准确的。

所以，这个图片，很大程度上只是为了让我们更加清晰的观察城市的空间结构，或者说白了，是一个可视化的用途，比如让你的PPT增加一些好看的图。

基于此，我们获取百度地图热力图的最好方法，就是如下步骤：1、在电脑上打开百度地图APP，用我们文末提供的安卓模拟器2、让这个APP的像素范围非常大。

在手机上，只能看到小范围热力图，而手机上扩大范围，热力图也会随之精细度降低，所以需要一个高分辨率的APP显示，而且是在电脑上显示3、让百度地图APP在电脑上以高分辨率运行，直接保存热力图截图到电脑文件夹即可4、如果图还不满意，我们就用滑动平移截图工具snagit，即可自动拼接好，我们开始操作：第一步，打开我们提供的手机APP模拟器，在上面的搜索框搜索百度地图，先安装好再说。

基于多源大数据的城市空间结构研究——以长沙市为例黄思佳，舒倩摘要：通过对互联网数据的抓取和提炼分析，识别出城市商业活力空间以及城市生活便利空间的结构，再通过对两者进行加权叠加分析，对城市整体空间结构加以识别。

并进一步与现行城市总体规划中空间体系结构进行对比，了解总规空间体系的实施程度。

关键词：大数据,空间识别，商业活力，生活便利性1前言在城市规划实施评估中，一项重要内容的就是评估城市空间分布与城市发展方向是否与总规空间布局规划。

在以往对城市进行实施评估中，主要运用样本调查、人口数据统计、社会各类指标等统计数据来判断城市规划的实施效果。

这样的传统蓝图式城市规划评估模式[1]受政策制度、技术方法和数据获取的影响，以物质空间评估为主，缺乏对城市活动主体需求的评价，导致规划评估的系统性、动态性和实效性不足。

本文在基于传统统计方法之外，尝试引用大数据对城市现状建设情况进行实时反馈，研究方法由以传统的统计年鉴、社会问卷调查和深入访谈等为主向以网络数据(特别是商业点评网络数据)的抓取与空间定位技术的应用为主转变；数据内容呈现出大样本量、实时动态和微观详细等特征，且更加注重对研究对象地理位置信息的提取，从“以人为本”角度看待城市规划建设成就。

2数据来源和技术思路2.1数据来源本次研究主要针对于城市商业空间和生活空间的识别，因此在数据的选择上主要是针对商业服务设施、公共服务设施以及生活性相关设施等内容的收集和捕获，主要数据来源为以下四个方面：（1）大众点评网：该网站是国内最早建立的第三方点评平台，始建于2003年4月，截至2017年大众点评月均活跃用户数超过2亿，收录商户数量查过1400万家，并且月综合浏览量（网站及移动设备）超过150亿。

已形成一个庞大、能够客观体现餐饮、消费决策和分布的数据库。

（2）手机信令数据，通过联通公司获取长沙市域约200万联通用户手机信令数据（数据经过180天动态跟踪数据标定而来，根据运营商市场份额乘以相应系数进行扩样得到的，能够在特定时间段反映区域内差异化的比例与相对关系），通过数据清洗、筛选、处理、扩样，分析居民出行特征。

基于POI数据的乌鲁木齐市人口分布时空演变分析姜祎;窦燕;王芝皓【摘要】POI(网络兴趣点)数据是一种具有样本量大,动态更新等特点的新兴数据,能作为研究城市人口密度、移动规律和发展程度的重要数据源.本研究选择幼儿园这一能代表人口集聚情况的学前教育设施,通过标准差椭圆、平均最近邻、核密度的方法分析乌鲁木齐市幼儿园的空间分布,并以此为基础探求乌鲁木齐市各区域的人口集聚状态.结果表明:2011-2017年间乌鲁木齐市新增人口主要向北部的高新区聚集,并形成新的高密度人口聚集区,使得人口分布重心整体向北偏移.南部的天山区、水磨沟区、沙依巴克区三个老城区的人口过密的情况得到了一定程度的缓解,南北双中心的人口分布结构雏形初露.米东区与新市区之间的主干道沿线,以及头屯河区的火车西站附近成为新的人口集聚区域.【期刊名称】《统计与管理》【年(卷),期】2018(000)011【总页数】5页(P78-82)【关键词】POI数据;标准差椭圆;核密度;人口时空演变【作者】姜祎;窦燕;王芝皓【作者单位】新疆财经大学统计与信息学院,新疆乌鲁木齐 830012;新疆财经大学统计与信息学院,新疆乌鲁木齐 830012;新疆财经大学统计与信息学院,新疆乌鲁木齐 830012【正文语种】中文【中图分类】C922一、引言人口分布是指一定时间内人口群体在地理空间中的分布、集散及组合情况，其受到自然、社会、经济和政治等多各方面的影响[1]。

研究区域内人口分布的空间演变，可以揭示区域人口空间分布的规律性，对实现人口与资源、环境、经济的协调发展具有重要的指导意义[2]。

目前国内外对于人口分布时空演变的研究已经趋于成熟，在研究尺度上，涵盖了国家地区[3]、省域[4]、都市群[5]、市县域[6]。

在研究方法上，从最初的描述性分析，到采用Clark模型[7]、正态密度模型[8]等理论模型，再到引入不均衡指数、集中指数、人口分布重心、罗伦茨曲线等[9]。

基于百度地图的城市基础服务设施分析平台作者：史高峰来源：《中国房地产业·上旬》2020年第09期【摘要】借助Python对百度地图中的POI数据进行分类抓取，建立城市基础服务设施数据库，并实现对某一区域的城市基础服务设施的统计分析，通过几何网络分析、服务半径分析、缓冲区分析等空间分析方法，构建综合指标体系，定量地对城市规划实施情况进行分析和评价，进而为国土空间规划的实施评估提供研究参考，为城市规划管理提供决策依据，进而科学准确地把握城市空间环境发展的动态，推动城市规划的现代化发展进程。

【关键词】POI数据;城市基础服务设施数据库;城市基础服务设施分析1、前言城市基础服务设施建设是城市建设的主要部分，是城市经济、社会发展的支撑体系，其完成程度直接影响城市生活、生产等各项活动的开展。

但由于城市基础服务设施更新速度较快，导致规划设计部门的存储数据陈旧，无法科学合理的对城市配套服务设施进行精准规划设计。

然而百度地图中拥有详细的市政设施数据，且定期更新，可为城市基础服务设施规划设计提供数据支撑。

为此开发了基于百度地图的城市基础服务设施分析平台，通过地理信息系统（GIS）把空间地理信息和相关属性有机结合起来并进行统一的管理，可完整准确地表达城市公共设施的分布状态，通过进行空间分析，可为设计人员提供辅助设计，满足城市社会经济发展的基础设施配置需求。

2、网络爬虫对POI数据的获取网络爬虫是一种程序或者脚本，能够按照一定的规则对万维网信息进行自动抓取[1]。

POI 即“Point Of Interest”的缩写，译为“兴趣点”，是地图中包含空间和属性信息的真实实体数据。

百度地图中的POI数据的采集手段丰富，数据来源广，涉及行业丰富，数据量巨大，更新速度快，可应对变化频繁的实际状况，因此选择采用网络爬虫对百度地图的POI数据进行抓取。

实际网络爬虫代码开发过程中，由于百度地图只支持每次请求返回400条数据，所以先将鞍山市分成边长为1km的矩形，然后再对每个矩形进行一类或者多类城市基础服务设施的POI 检索，并将数据实时存入数据库中，并通过符号配置及GIS展点等方式，建立城市基础服务设施空间数据库及电子地图，发布地图服务，供平台调用展示分析。

023.基于百度实时路况及热⼒图的道路拥堵分析研究——以哈尔滨主城区为例基于百度实时路况及热⼒图的道路拥堵分析研究——以哈尔滨主城区为例单博⽂摘要：为量化⽹络实时数据与道路交通拥堵之间的关系，以哈尔滨市三环路围合范围为研究区域，选取百度地图道路实时路况及百度地图热⼒图数据作为研究对象，分析⼯作提及休息⽇期间的城市早晚⾼峰时段道路运⾏状态及交通吸引点的⼈⼝聚集度差异。

结合百度地图热⼒图的空间分布，明确⼯作⽇中的城市早晚职住空间分布规律，为进⼀步优化城市空间结构形成规划决策提供数据⽀撑。

结合城市POI空间分布，研判⼯作⽇中不同时刻的城市道路拥堵状态及⼈⼝聚集度之间的相互关系。

通过GIS中栅格⽂件的重分类功能，分析道路交通及⼈⼝随时间、空间变化的迁移规律，对城市存在的交通拥堵问题，提出科学合理的缓堵策略。

关键词：百度地图实时路况，百度地图热⼒图，道路拥堵，POI，缓堵策略0.引⾔随着社会经济的快速发展，⾄“⼗三五”初期，哈尔滨市建城区道路总长约为2200余公⾥，机动车登记总数已达到150.7万台，机动车保有量的激增及出⾏时段周期性强、重点区域交通吸引⼒强、停车难及恶劣天⽓的时有发⽣等因素加剧了城市道路的拥堵。

因此，科学合理的城市规划、道路建设规划及交通管控措施是治理道路拥堵的必要⼿段。

上⼀轮的哈尔滨市综合交通调查可以追溯到2009年，就⽬前交通数据分散在各个职能部门来说，交通数据资源碎⽚化严重缺少整合。

运⽤传统的城市交通调查来分析道路拥堵及指导道路⽹规划显得费时且时效性差。

对于。

由此可见，考虑⼈⼒、物⼒等外部因素限制，传统的⼤规模交通调查已越来越不能够满⾜如今快速多变的城市交通发展需求。

运⽤⽹络实时开源数据资源，开展针对道路交通拥堵的分析能够摆脱传统⽅法的束缚，也是⼤数据时代城市发展的必然趋势。

1.道路交通拥堵成因从城市宏观层⾯着眼，道路交通拥堵是由交通需求超过交通供给能⼒所引起的，⼟地混合开发也可能由于功能分区过⼤，诱发对⼩汽车的依赖[1]；从中观层⾯考量，是交通需求与供给在时间与空间两个维度上的不匹配所造成的；从微观层⾯分析，是由于交叉⼝、交织段、交通事故等因素导致的交通量超过道路交通通⾏能⼒的现象[2]。

基于大数据的智慧城市规划与决策支持系统设计智慧城市是一种利用先进信息技术、大数据分析和智能化管理手段来提升城市管理效率和市民生活质量的新型城市发展模式。

随着科技的不断进步和人们对高品质城市生活的需求不断增加，构建一个功能齐全、高效便捷的智慧城市成为许多城市规划者和政策制定者的共同目标。

在智慧城市的规划与决策过程中，大数据的应用扮演着重要的角色。

大数据技术能够帮助城市规划者收集、整理和分析庞大的城市数据，为城市的发展提供科学依据和决策支持。

基于大数据的智慧城市规划与决策支持系统应运而生，它可以帮助城市规划者更好地了解城市的现状和问题，并针对性地制定切实可行的解决方案。

智慧城市规划与决策支持系统的设计需要考虑以下几个方面：1. 数据收集与整理：智慧城市规划与决策支持系统需要从多个渠道收集各种城市数据，包括但不限于人口统计数据、交通流量数据、环境监测数据、地理信息数据等。

这些数据需要经过整理和清洗，以便后续的分析和应用。

2. 数据分析与建模：在数据收集与整理完成后，需要对数据进行分析和建模，以发现城市发展中存在的问题和可能的趋势。

数据分析技术包括数据挖掘、机器学习和统计分析等，可以从大数据中发现有价值的信息和模式。

3. 决策支持与优化：智慧城市规划与决策支持系统应该具备强大的决策支持和优化功能，可以根据数据分析的结果，辅助规划者制定科学合理的城市规划方案，并对其进行优化和调整。

这些系统可以模拟城市发展的不同情景和决策结果，帮助规划者预测和评估潜在的风险和利益。

4. 可视化与交互界面：智慧城市规划与决策支持系统应该具备友好的可视化界面和交互功能，以便规划者和决策者能够直观地查看和理解数据分析的结果，并进行相应的决策和调整。

这些界面可以利用地图、图表、动态模拟等方式展示城市数据和规划方案。

5. 开放性与扩展性：智慧城市规划与决策支持系统应该具备开放性和扩展性，可以与各种城市管理系统和第三方数据源进行对接和集成。

地理信息技术专业大数据在地理分析中的应用一、前言地理信息技术（Geographic Information Technology）是利用计算机和通信技术对地理空间信息进行获取、存储、管理、分析、利用和可视化的学科。

而大数据则是指海量、高速、多样化的数据集合。

本文将探讨地理信息技术专业中大数据在地理分析中的重要应用。

二、大数据与地理分析的概述地理信息技术专业的大数据分析在地理分析中扮演重要角色。

通过收集、存储、处理和分析大量的地理空间数据，可以揭示地理现象和空间关系，为决策支持和规划提供有力依据。

三、地理信息技术专业大数据应用案例1. 城市发展规划通过收集城市相关数据，包括人口密度、经济活动分布、基础设施等，结合大数据分析技术，可以对城市发展进行规划和预测。

例如，基于大数据分析的城市交通规划可以优化公共交通路线和交通流量控制，提高城市交通效率和减少交通拥堵。

2. 灾害风险评估地理信息技术专业结合大数据分析可用于灾害风险评估。

通过收集历史灾害数据、地形地貌数据、气象数据等，结合大量的地理空间数据，可以预测和评估灾害潜在风险区域。

这有助于政府和相关部门制定应急预案，并采取针对性措施来减少灾害造成的损失。

3. 自然资源管理地理信息技术专业的大数据分析在自然资源管理中有广泛应用。

通过收集地形地貌、土壤类型、植被分布等各类数据，结合大数据分析技术，可以帮助农业、林业等行业优化资源利用，提高经济效益和环境可持续性。

此外，大数据分析还可以用于水资源管理和环境保护等领域。

4. 交通规划地理信息技术专业的大数据分析在交通规划中具有重要作用。

通过收集交通流量数据、道路网络数据等，结合大数据分析技术，可以预测和优化交通流量，提高交通系统的效率和安全性。

此外，大数据分析还可用于交通事故分析和交通违法行为监测。

5. 地理空间分析地理信息技术专业的大数据分析在地理空间分析中广泛应用。

通过收集地理空间数据，如卫星遥感影像、地图数据等，结合大数据分析技术，可以进行地理目标识别、土地利用分类、地貌分析等工作。