数据为全国33万多小区基础数据，sql脚本，直接导入即可。数据信息包括：小区名(name)、省份(province)、城市(city)、区域(area)、地址(address)、纬度(latitude)、经度(longitude)、纬度(GPS)(latitude_gps)、经度(GPS)(longitude_gps)、物业类型(type)、物业费(management_fee)、总建面积(size)、总户数、建造年代、停车位、容积率、绿化率、开发商(producer)、物业公司(management)、相关学校(school)、小区介绍(info) excel表格：https://download.csdn.net/download/wangyue23com/21455651

标题 "Community-Data:北京、上海、深圳、广州各城市小区数据" 提供了一个关于城市社区数据集的信息，这个数据集包含的是四个中国一线城市——北京、上海、深圳和广州的小区详细信息。这类数据通常对研究城市规划、房地产市场、人口分布、社会经济状况等领域非常有价值。 描述中提到的 "在线访问地址：" 暗示了这个数据集是可以通过互联网获取的，可能是一个公开的数据仓库或者网站，方便研究人员、政策制定者和公众进行数据分析和探索。这样的开放数据源有助于推动透明度和数据驱动的决策。 由于没有具体的标签信息，我们无法得知数据集的具体字段和分类，但根据标题，我们可以推测数据可能包括以下关键信息： 1. **小区名称**：每个小区的唯一标识。 2. **城市**：小区所在的四个城市之一（北京、上海、深圳、广州）。 3. **区县**：小区在所在城市的行政区域。 4. **地理位置**：经纬度坐标，用于地理定位。 5. **建筑面积**：小区总建筑面积，可能包括住宅、商业和其他设施。 6. **户数**：小区内的住宅单元数量。 7. **人口**：居住在小区内的居民人数。 8. **平均房价**或**价格范围**：小区内房屋的平均售价或租金水平。 9. **配套设施**：如学校、医院、公园、购物中心等周边设施的存在和距离。 10. **交通情况**：公共交通线路、地铁站、公交站等信息。 11. **建成年份**：小区的建设年代。 12. **开发商**和**物业管理公司**：负责小区建设和管理的公司。 13. **户型**：小区内不同类型的住宅单元（如一室、两室、三室等）的数量。 这些数据可以被用于多个分析目的，例如： 1. **房地产市场分析**：通过比较不同城市或同一城市不同区域的房价、户数和人口，可以评估房地产市场的健康状况和投资潜力。 2. **城市规划**：了解人口密度和配套设施分布，有助于规划新的住宅区、公共设施和交通网络。 3. **社会研究**：分析小区的人口结构、收入水平，可以揭示城市的社会经济特征。 4. **商业选址**：企业可以根据小区的人口、消费能力和交通便利性来决定开店位置。 5. **政策制定**：政府可以依据这些数据调整住房政策，优化公共服务布局，改善居民生活质量。 由于文件名为 "Community-Data-master"，这可能是一个包含主数据文件和其他相关资源（如文档、代码或示例分析）的项目目录。若要深入探究这些数据，需要下载并解压文件，查看数据格式（可能是CSV、JSON或其他结构化格式），并利用数据分析工具（如Python的Pandas库、Excel或SQL）进行处理和分析。

小区数据，小区名、省份、城市、区域、地址、纬度、经度、纬度(GPS)、经度(GPS)、 物业类型、物业费、总建面积、总户数、建造年代、停车位、容积率、绿化率、开发商、物业公司 等

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全小区基础信息

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