2019-2021全国城市间空间距离大数据分析

资源摘要信息:"全国各省省会城市地级市城市群空间距离表-地级市城市群城市间距离2021" 知识点一：数据名称与数据年份 本数据集的名称为“SMAR-空间距离表(地级市)(年)”，涵盖了2019年至2021年的数据。数据年份对于分析城市间距离的变化趋势具有重要的参考价值，可以用来观察城市间联系的紧密程度和区域经济一体化进程。 知识点二：样本数量与数据格式 数据样本数量为1.68万条，涉及的是A股上市公司。数据格式为excel格式，这种格式广泛应用于数据分析和报表制作，便于用户进行数据的存储、计算、可视化等操作。 知识点三：数据来源与指标 数据来源于SMAR，这可能是一个专门的数据服务供应商或研究机构，专注于提供市场相关的数据。数据指标包括SgnYear（统计年度）、CityCodeA（城市A代码）、CityNameA（城市A名称）、CityCodeB（城市B代码）、CityNameB（城市B名称）以及DistanceBetC（城市间距离）。城市间距离的计算涉及经纬度的数学算法，使用球面几何公式计算两点间的距离。 知识点四：经纬度计算与距离算法 城市间距离的计算公式中，R为地球半径6371KM，C为球面两点间距离的计算结果，由经纬度值经过一系列三角函数变换得到。具体算法使用了Arccos函数和三角函数，这种计算方法在地理信息系统（GIS）和地图服务中非常常见，用于求解地球上任意两点间的最短距离。 知识点五：数据的应用领域 数据标签中提到的“金融商贸 软件/插件 大数据”暗示了这些数据可能在金融分析、商业决策、地理信息系统软件应用以及大数据分析等领域中发挥作用。金融商贸领域可能会用到城市间距离的数据来分析物流成本、商业网络布局等；软件/插件可能涉及处理和展示这些数据的应用程序；而大数据领域则会利用这些数据进行模式识别、趋势预测等高级分析。 知识点六：压缩文件与文件内容 提供的压缩包子文件包含两个文件：“说明.txt”和“9840.zip”。其中，“说明.txt”可能是对数据集内容、结构、使用方法等的详细说明文件，是数据用户了解和正确使用数据集的重要参考资料。“9840.zip”则是压缩后的数据文件，其中包含的是2019-2021年的地级市城市群空间距离数据，用户需解压缩后才能访问数据内容。 知识点七：地理信息系统（GIS）在城市距离计算中的应用 GIS是处理、分析和可视化地理数据的强大工具。在城市间距离计算中，GIS可以用来直观地展示城市分布和距离关系，帮助用户进行更深入的空间分析。GIS中通常内置了复杂的地理和空间分析功能，包括地理坐标转换、路径分析等，能够支持此类数据的处理和分析需求。 知识点八：大数据与空间数据分析 大数据技术在处理大规模空间数据方面扮演着重要角色。通过使用大数据技术，可以快速处理和分析庞大的空间数据集，识别城市间的联系模式，预测未来发展趋势，并为城市规划、交通规划、资源分配等提供科学依据。本数据集可以作为大数据分析的输入，帮助决策者和研究人员进行相关分析。