shapefile数据

史上最全的shapefile数据，涵盖香港，澳门，台湾，以及所有省、市、区、县的详细信息。

省级边界的 ShapeFile 数据，蛮适合做可视化和区域的，尤其你要画中国地图边界、做地图联动、或者空间叠加的时候，用起来顺手。这压缩包里主要就是一套 1:400 万的省级边界数据，清晰又不臃肿，拿来直接用在 GIS 项目里还挺省事。 压缩包里有一套叫bou2_4m的数据，估计你一眼就能看出是边界数据的主文件，基本会包含.shp、.shx、.dbf这些格式。ShapeFile这格式虽然老，但胜在通用，像QGIS、ArcGIS、甚至一些 Web 端地图库也能直接吃。 要注意哦，这套数据虽然是抽象出来的，但精度还不错，不适合拿去干测量这种高精度活，但做宏观规划、空间可视化都挺合适。比如你想看看某

这是一个用于将shapefile文件存储到SqlServer中的实用工具。

Shapefile 是一种常用的地理空间数据格式，而 SQL Server 是一个强大的关系型数据库管理系统。将 Shapefile 数据导入 SQL Server 数据库中，可以利用 SQL Server 提供的丰富功能进行高效的数据管理、分析和可视化。

将Google Earth的点、线、多边形或其组合的.kml文件作为Matlab的结构导入，与Mapping Toolbox功能兼容，使用shaperead()导入的shapefile类似。结构体包含几何信息、名称、描述、经度、纬度、边界框。为确保正空间表示，所有多边形均按顺时针方向转换，尽管.kml文件中未指定。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。

数据的多样性，数据库的底子就扎实。无论是数字还是图像、音频，甚至是雷达信号，都能整整齐齐地存在数据库里。你要搞清楚“数据”这玩意儿是干啥的，建议从“数据的定义”和“特点”入手，基本概念吃透了，后面建表、查库才顺手。嗯，这节内容虽然看着基础，其实挺关键，别跳过。

超市销售里的商品搭配，总能挖出不少有意思的东西。像“啤酒配尿布”这种经典案例，其实就是数据挖掘的典型应用。文档里结合了数据仓库和OLAP的结构，围绕超市销售场景，从维度建模到宽表设计，讲得还挺清楚的。 前期的数据理解部分做得蛮细，事实表、商品表、时间表这些都搭得比较标准。模型用的是多维方式，能支持后面灵活的操作。维度表的分层设计也挺有参考价值，尤其是商品分类和时间粒度这块。 准备阶段提到了数据清洗和特征选择，说白了就是去脏数据、挑重点，这步做得好后面才能稳。宽表设计也值得一看，把多个维度合在一起，查询和建模效率都能提不少。 文档中了如何搭建多维数据集，像时间、商品、商店这些维度组合后能做出不少

通过ADO.NET访问SQL Server 2008数据库，可在学生信息表S中插入记录信息。