【亲测免费】 全国行政区划数据:精准定位,助力您的业务发展
项目介绍
在数字化时代,精准的地理信息数据对于各行各业都至关重要。无论是物流配送、市场分析,还是城市规划,行政区划数据都是不可或缺的基础资源。本项目提供了一份截至2024年3月21日的全国行政区划数据,数据来源为腾讯地图,涵盖了省、市、区、街道四个级别的详细信息,共计42387条记录。这些数据以Excel格式存储,方便用户轻松导入数据库进行使用。
项目技术分析
数据结构
本项目的数据结构设计合理,层次分明,涵盖了从省级到街道级的详细信息。这种多层次的数据结构不仅便于用户进行多维度的数据分析,还能满足不同业务场景的需求。
数据格式
采用Excel格式存储数据,使得数据的导入和导出变得极为便捷。用户可以直接使用Excel软件进行数据查看和初步分析,也可以轻松地将数据导入到各种数据库系统中,如MySQL、PostgreSQL等,进行更深入的数据处理和挖掘。
数据更新
虽然本数据集的截止日期为2024年3月21日,但用户可以通过关注腾讯地图的更新,获取最新的行政区划信息。这种灵活的更新机制确保了数据的时效性和准确性。
项目及技术应用场景
物流与配送
在物流行业,精准的行政区划数据可以帮助企业优化配送路线,提高配送效率,降低运营成本。通过分析不同区域的配送需求,企业可以制定更合理的配送策略,提升客户满意度。
市场分析
市场分析人员可以利用本数据集进行区域市场分析,了解不同地区的消费水平、人口分布等信息,从而制定更有针对性的市场营销策略。
城市规划
城市规划部门可以利用这些数据进行城市发展规划,合理布局公共设施,优化城市空间结构,提升城市管理水平。
项目特点
数据全面
本项目提供的行政区划数据涵盖了全国范围内的省、市、区、街道四个级别,共计42387条记录,数据全面且详细。
使用便捷
数据采用Excel格式存储,用户可以轻松导入数据库进行使用,操作简单,上手容易。
更新灵活
用户可以通过关注腾讯地图的更新,获取最新的行政区划信息,确保数据的时效性和准确性。
版权开放
本数据集遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,用户可以自由使用、分享和修改数据,但需注明出处并遵守相关版权规定。
结语
全国行政区划数据项目不仅提供了精准的地理信息,还为各行各业提供了强大的数据支持。无论您是物流企业、市场分析人员,还是城市规划部门,这份数据都能为您的工作带来极大的便利和价值。立即下载并使用这份数据,让您的业务更加精准、高效!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00