《表2 粤港澳大湾区七类POI数据情况》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《大数据在社会科学领域的应用探讨——基于POI大数据的案例》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

备注:每类POI名称后面的数字表示其在高德POI数据中的分类编码，其中大类为两位数编码；中类为四位数编码；小类为六位数编码。

POI数据。一种能够代表真实地理实体的点状数据，一般包含点要素的名称、类别、经纬度、电话、所在省市以及地址等基本信息，POI中的坐标数据一般为WGS84地理投影坐标，涉及距离、面积等空间统计分析需要将地理坐标转换为地图投影坐标。本文采用的POI数据通过第三方网络数据爬虫工具从高德地图开放平台获取，数据获取时间为2017年8月。借助POI数据之所以能够对城市空间结构开展研究关键在于每个POI都是城市物质空间中实际存在的一个点，大量POI集聚分布在空间上形成连片区域，能够反映城市功能空间布局特点，同时POI数据还包括社会空间的各种属性信息，而城市空间结构研究根据研究目的和对象的不同可以分为城市物质空间和城市社会空间的研究，因而借助POI数据可以同时从物质空间和社会空间两个维度研究城市空间结构的演化规律和各子系统的相互作用机制。高德地图POI原始数据共包含汽车销售、餐饮服务购物服务、生活服务、体育休闲服务、医疗保健服务、住宿服务、风景名胜、商务住宅、政府机构及社会团体、科教文化服务、交通设施服务、金融保险服务、公司企业、道路附属设施、地名地址信息、公共设施等23大类数据类型，本文根据研究目标选取其中的19类POI数据展开分析，以粤港澳大湾区范围内的广州、深圳、香港、佛山、澳门、惠州、肇庆、江门、东莞、中山、珠海等11个地区的POI数据为研究对象，POI数据总量接近500万条（具体见表2）。限于篇幅限制，本文只对所有POI数据展开总体分析，不对7大细分类型展开分析。