城市分析

全国城市分级的数据太多太杂？想找一份比较全、比较权威的名单，强烈推荐你看看这份 2020 年全国城市几线城市划分名单，覆盖范围广，整理得也挺细。包括了一线、新一线、二线、三线……从北上广深到新兴城市，基本都能找到。配合其他数据表格用，效率翻倍。

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这个数据库表格包含了全国各省市区县的城市数据及其分级分类。其中包括城市的编码、名称、类型（国家、省、市、县/区）、城市级别（如一线城市）、是否启用状态、详细描述等字段。表格结构设计合理，适合用于城市管理和数据分析。数据格式如上。

分析影响城市房价的主要因素，并建立数学模型以预测未来的房价走势。通过网络资源的查找和数据分析，我们确定了建安成本、市场供求变化、土地成本、税费以及居民人均收入等因素对房价影响的主导作用。我们采用蛛网模型的思想来建立房价模型，该模型能有效地描述长周期内供给与需求的互动关系。此外，我们根据历年房价数据进行了深入分析，并提出了预测未来房价走势的方法和建议。

为了建设更加智慧和宜居的城市环境，多个三级城市正在联合推动新型城市服务的创新。

采用SPSS软件对我国主要城市气温进行聚类分析、因子分析和相关分析，为各城市的生产生活实践提供指导。

城市化发展评价的指标一大堆，用起来还挺复杂。要真想搞清楚哪个因素最重要，推荐你试试主成分法。这种方法能从一堆数据里挑出核心指标，帮你抓重点，不用每个都死磕。 主成分法的核心玩法其实就是“化繁为简”。它把原始变量组合成几个主成分，你只关注这几个就行，比如人均 GDP、绿地面积这种，对城市化影响比较大的，自动就浮出来了。 你可以先对数据做标准化，再搞个相关系数矩阵，算特征值和贡献率。听着复杂？其实用 Python、Matlab 都挺方便，网上还有不少开箱即用的资源。 应用场景就更广了，比如评估一个城市是不是发展得平衡、是偏重经济还是偏重社会民生。嗯，政策制定也能靠这个法子依据。 对了，如果你想更进

全球的城市数据配上中国本地城市的完整信息，做项目的时候真的省心不少。我自己为了一个多语言地图模块，折腾了三天才整理出来，现在直接拿来用，挺香的。 整理好的数据涵盖了全球城市和中国城市，格式也比较多样，有SQLite的，也有MySQL的。你可以按需选用，像中国部分还带拼音字段，做搜索和联动下拉都方便。 顺带推荐几个比较实用的资源链接： 全球城市数据库，数据量挺全的，适合做国际化项目 中国城市数据库（SQLite 格式），有拼音字段 高德城市代码 + 行政代码，做地图联动或者高德 API 方便 经纬度+邮编，地址定位类项目推荐用 数据结构挺规整的，一般是city_id、city_name、p

甲醛是城市大气中含氧挥发性有机物浓度最高的物质。它主要源自机动车尾气排放等一次来源以及大气光化学反应的二次来源。然而，目前对甲醛一次和二次来源的研究较为稀少。基于大气污染物示踪的统计分析方法，是研究城市大气中甲醛来源的新进展。作者介绍了采用示踪物估算城市大气甲醛来源贡献的技术方法和初步结果，并就示踪物特性讨论了该方法的适用性。

城市天气编码（精确到市县区级）资源蛮实用的，适合做天气数据和地理坐标相关的开发。资源里包括了中国 3181 个市县区级城市的天气编码、地理坐标和城市拼音信息。你可以直接通过这个编码获取对应的天气数据，操作也挺简单。比如，你只需要通过城市名称获取相应的坐标和拼音，方便。如果你正在做城市数据的管理，这套资源可以大大简化你的工作。就算需要其他附加信息，它也有不少相关资料，比如全球和中国的城市数据库合集，或者气象资料库。挺适合需要大量地理和气象数据的项目。你要是做类似项目，建议先看看这个资源！