在城市研究与空间规划中，POI（Point of Interest）数据是常见的基础资料。除了常规的核密度分析，我们往往还需要进一步量化不同区域的功能“丰富度”，以便更直观地比较哪些片区生活设施齐全，哪些区域功能单一。这种方法无需手动逐类统计，参数可灵活调整（网格大小、分析区域、过滤类别等），适合批量化、自动化的城市POI分析工作流。运行完成后，用户即可在地图中直接以分级设色方式展示不同区域的设施

境外社交媒体数据（Twitter、Foursquare、Google Places、Instagram、Airbnb）为城市研究提供了丰富、实时、多维度的信息来源。虽然存在地理编码不全、用户偏差、API 限制等问题，但通过严格的数据验证、分类与分析流程，仍可构建可靠的城市画像，揭示传统方法难以捕捉的城市动态。