标题 "Community-Data:北京、上海、深圳、广州各城市小区数据" 提供了一个关于城市社区数据集的信息，这个数据集包含的是四个中国一线城市——北京、上海、深圳和广州的小区详细信息。这类数据通常对研究城市规划、房地产市场、人口分布、社会经济状况等领域非常有价值。
描述中提到的 "在线访问地址：" 暗示了这个数据集是可以通过互联网获取的，可能是一个公开的数据仓库或者网站，方便研究人员、政策制定者和公众进行数据分析和探索。这样的开放数据源有助于推动透明度和数据驱动的决策。
由于没有具体的标签信息，我们无法得知数据集的具体字段和分类，但根据标题，我们可以推测数据可能包括以下关键信息：
1. **小区名称**：每个小区的唯一标识。
2. **城市**：小区所在的四个城市之一（北京、上海、深圳、广州）。
3. **区县**：小区在所在城市的行政区域。
4. **地理位置**：经纬度坐标，用于地理定位。
5. **建筑面积**：小区总建筑面积，可能包括住宅、商业和其他设施。
6. **户数**：小区内的住宅单元数量。
7. **人口**：居住在小区内的居民人数。
8. **平均房价**或**价格范围**：小区内房屋的平均售价或租金水平。
9. **配套设施**：如学校、医院、公园、购物中心等周边设施的存在和距离。
10. **交通情况**：公共交通线路、地铁站、公交站等信息。
11. **建成年份**：小区的建设年代。
12. **开发商**和**物业管理公司**：负责小区建设和管理的公司。
13. **户型**：小区内不同类型的住宅单元（如一室、两室、三室等）的数量。
这些数据可以被用于多个分析目的，例如：
1. **房地产市场分析**：通过比较不同城市或同一城市不同区域的房价、户数和人口，可以评估房地产市场的健康状况和投资潜力。
2. **城市规划**：了解人口密度和配套设施分布，有助于规划新的住宅区、公共设施和交通网络。
3. **社会研究**：分析小区的人口结构、收入水平，可以揭示城市的社会经济特征。
4. **商业选址**：企业可以根据小区的人口、消费能力和交通便利性来决定开店位置。
5. **政策制定**：政府可以依据这些数据调整住房政策，优化公共服务布局，改善居民生活质量。
由于文件名为 "Community-Data-master"，这可能是一个包含主数据文件和其他相关资源（如文档、代码或示例分析）的项目目录。若要深入探究这些数据，需要下载并解压文件，查看数据格式（可能是CSV、JSON或其他结构化格式），并利用数据分析工具（如Python的Pandas库、Excel或SQL）进行处理和分析。
2024-07-02 11:08:52
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编写环境:Matalab R2016a 已在Matalab R2014a中测试,可以正常运行.
程序主文件:main.m
功能:运行main.m 可以对其所指定参数的模型进行模拟仿真，以时步为单位显示车辆在地图中的运动过程,并统计数据与绘图。参数设置位置在程序中已给出。
参数：
red_light_time = 60;%红灯时间
green_light_time = 40;%绿灯时间
fresh_frequency = 0.01;%刷新速率
num_of_street = 3;%小区道路的数量,也就是交叉口的数量
global pixellength;%定义全局变量车道长度
pixellength = 30;%主道的长度
side_length = 25;%小区边长
注意：主道长度不能小于小区边长！
比较不同小区的情况的文件：compare_diff_xiaoqu.m
功能：运行compare_diff_xiaoqu.m可以对其小区大小的数组进行设置，然后可以对每一种大小小区进行仿真及统计数据。最后每一种小区都会绘出其在设置不同数量的道路下的车辆平均速度与拥堵
2022-12-16 13:27:01
3.41MB
【元胞自动机】基于元胞自动机模拟城市小区开放对周边道路通行的影响研究matlab源码.md
2021-08-24 09:17:27
11KB
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