本文介绍了厦门市共享单车与地铁接驳距离的分析结果。研究发现，在地铁站周边600米范围内，共享单车订单量最为集中，超出此范围订单量急剧减少。不同时间段内，用户的容忍度存在差异，早晨7点至8点的通勤高峰时段，用户对距离的要求更高，倾向于在500米内找到共享单车；而在6点和9点时段，用户则更愿意在更大范围内寻找车辆。通过对大样本数据的分析，本文揭示了用户行为模式。此外，本文还考虑了厦门市地铁线路覆盖密度

本文基于POI数据，使用K均值聚类算法对厦门市岛内地铁站站点进行了分类分析。研究使用IBM SPSS Statistics 27.0软件及SPSSPRO在线平台进行数据处理和聚类分析。通过手肘法则确定最佳聚类数量为3类。结果显示，类别1主要以企业办公为主导，生活服务设施丰富但公司企业POI数量较少，适合居住；类别2为混合功能性站点，POI功能分布均衡，适合多种需求；类别3为商业生活服务为主导型站点

本文基于POI数据，运用优劣解距离法（TOPSIS）对厦门市地铁站的发展情况进行综合评价。TOPSIS是一种多属性决策分析方法，通过计算每个备选方案与理想解和负理想解的距离，评估各个方案的优劣。首先，将不同属性值转换成统一的优化方向，然后通过最大最小值归一化方法进行标准化处理。接着，确定每个属性的理想解和负理想解，计算每个站点与理想解和负理想解的欧氏距离。最后，计算每个站点的相对接近度并进行排序，

本文通过一次HTTP GET请求获取赛力斯官方门店页面的SSR HTML，利用正则表达式提取<li class="store-list>中的门店名称、营业时间、星夜服务时段、电话及地址，并从地址中反推省市区（容错“肃省”等写法）。共采集413家授权用户中心。分析显示：门店呈“东密西疏”格局，广东（45）、浙江（34）、江苏（26）居前三；中西部及西北边远城市（克拉玛依、库尔勒、西宁）均有覆盖，渠道

本文介绍了如何将太二官网静态 HTML 门店表格，通过数据获取、坐标补全和可视化，变成一张能缩放、能聚合、能看热力的交互地图。原始页面只有 498 条店名、地址和城市，没有任何坐标，光盯着一列列文字根本看不出全国的分布逻辑。先写了一个 Python 脚本把全部记录抓下来，再用高德地理编码 API 补上经纬度，并落到 Leaflet 地图之后，整盘棋一目了然：广州和深圳固守大本营。把地址拆开分析，一

本文介绍武汉地铁13年客流进化史。基于4632天客流数据还原曲线轨迹：线网从1条线扩张到13条线，日均客流由首日65万增至近400万，单日峰值602万。2020年新冠封城将单日客流砸至17.86万，创-76.6%最大单日跌幅；此后历经解封、放开、"乙类乙管"三级台阶式V型修复，2022年末二次探底至历史最低10.9万后强势反弹，2023年起全面超越疫情前基线。并揭示春节谷（约-44%）与节后暴力回

本文介绍了如何利用麦当劳官网一条无需鉴权的 POST 接口，通过 1.5 公里点阵覆盖上海全境，采集到全市 619 家门店的完整数据——店名、地址、电话、坐标及业务标签。坐标直接为 GCJ-02，对接高德瓦片即拿即用。数据显示：浦东新区以 152 家独占四分之一，16 个区无一空白；麦咖啡覆盖率高达 97%，已成全线标准配置；儿童游乐区过半，得来速和 24 小时门店则属少数。区域密度分析进一步揭示

本文通过对Insta360官网门店查询页面的网络抓包分析，发现其门店数据接口无需携带省份编码即可返回全量数据。利用Python的requests库发起单次GET请求，获取全国568家门店的结构化信息（含店名、地址、电话、营业时间、经纬度坐标）。通过坐标转换与Leaflet前端可视化，将数据部署至GitHub Pages生成在线交互地图。基于采集数据，从最近邻指数、城市分布、消费相关性、选址偏好四个

本文介绍了理想汽车门店数据的采集方法。利用Python requests库调用，获取JSON响应并解析data数组。每条记录包含门店ID、名称、类型(英文代码)、省市区、地址、电话、营业状态、开业日期、公司、星级评分、可试驾车型列表、展车列表及高德、百度双坐标。最终通过csv模块输出UTF-8-BOM编码CSV，便于ArcGIS空间可视化及服务能力分析，结论：门店呈现“东密西疏”的胡焕庸线分布格局

本文介绍了如何利用特斯拉官网公开数据，制作一张上海市特斯拉充电站交互式地图。通过分析282个充电站数据（238座超充站和44座目的地充电站），可视化呈现了上海充电网络的空间分布特征：浦东新区密度最高，中心城区与远郊形成明显梯度。地图整合了功率、电价（含分时电价）、忙闲状态等关键信息，并支持路径导航功能。研究发现，上海超充网络整体利用率较低（均值0.19），建议错峰充电可节省20%费用。该工具既帮助