1. 软件概述
城市聚客点计算工具是一款基于DBSCAN聚类算法的地理位置分析工具，能够帮助用户从大量地理坐标数据中识别出聚集区域。该工具特别适合分析城市内的客流聚集点、商业区域分布等地理位置相关的聚类分析需求。
2. 功能特点
- 数据导入：支持Excel文件(.xlsx)格式导入地理位置数据
- DBSCAN聚类分析：基于地理位置坐标进行聚类分析
- 参数自定义：可调整聚类半径、最小样本数等关键参数
- 结果筛选：提供多种筛选条件（距离、标签、省市区县等）
- 数据导出：将分析结果导出为Excel文件
3. 使用流程
3.1 准备数据
- 点击界面顶部的下载模板按钮获取标准数据模板
- 按照模板格式准备您的数据，必须包含以下字段：
- 省市：城市名称
- 区县：区县名称
- 编码：位置唯一编码
- 名称：位置名称
- 经度：地理坐标经度（-180~180）
- 纬度：地理坐标纬度（-90~90）
- 地址：详细地址
- 标签1：自定义标签（如品牌类型）
- 标签2：自定义标签（如业态类型）
3.2 导入数据
- 点击左侧面板中的"点击或拖拽文件到此处上传"区域
- 选择您准备好的Excel文件
- 文件上传后，点击处理数据按钮
- 数据处理完成后，开始分析按钮将被激活
3.3 设置分析参数
在左侧面板中设置以下参数：
基础聚类参数
- 聚类半径：设置地理位置聚类的半径范围（单位：公里）
- 建议值：0.2~1公里
- 值越小，聚类越精细；值越大，聚类范围越大
- 最小样本数：设置形成聚类所需的最少点位数量
距离筛选
- 最大簇内距离：筛选聚类内最远两点之间的距离
- 可选择"小于等于"或"大于等于"作为筛选条件
- 设置为0表示不进行筛选
筛选条件
- 省市筛选：按省市名称筛选数据
- 区县筛选：按区县名称筛选数据
- 标签1筛选：按标签1内容筛选数据
- 标签2筛选：按标签2内容筛选数据
标签名称修改
- 标签1名称：自定义标签1的显示名称
- 标签2名称：自定义标签2的显示名称
3.4 执行分析
- 设置好参数后，点击开始分析按钮
- 系统将执行DBSCAN聚类分析，并在右侧显示分析结果
3.5 查看结果
分析完成后，右侧面板将显示：
- 汇总统计信息：
- 总数据量：导入的数据点总数
- 聚类数量：识别出的聚类总数
- 噪声点数量：未能归入任何聚类的点数量
- 详细数据表格：显示所有数据点信息，包括：
- 序号、省市、区县、编码、名称
- 经度、纬度、地址
- 标签1、标签2
- 聚类ID（-1表示噪声点）
- 聚类中心点信息表格：显示每个聚类的统计信息，包括：
- 聚类ID、点位数
- 中心点经纬度和位置
- 省市、区县
- 品牌1、品牌2统计
- 簇内最远距离(km)
3.6 导出结果
- 分析完成后，点击右侧面板上方的导出Excel按钮
- 系统将生成包含完整分析结果的Excel文件并自动下载
4. 常见问题
4.1 数据格式问题
问题：上传数据后提示格式错误
解决方法：
- 确保使用.xlsx格式文件
- 检查数据是否包含所有必填字段
- 验证经纬度是否在合法范围内（经度-180~180，纬度-90~90）
4.2 聚类效果不理想
问题：聚类结果不符合预期
解决方法：
- 调整聚类半径参数，减小半径可获得更精细的聚类结果
- 调整最小样本数，减小该值可以包含更多边缘点位
- 使用距离筛选功能过滤掉不符合预期的聚类
4.3 数据过滤
问题：需要针对特定区域或标签进行分析
解决方法：
- 使用省市和区县筛选器限定分析范围
- 使用标签1和标签2筛选器关注特定类型的点位
4.4 调试问题
如遇到技术问题，可点击调试信息按钮查看系统日志，这有助于定位问题所在。
5. 技术说明
- 本工具基于DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法
- 距离计算采用哈弗辛公式，精确计算地球表面两点间的球面距离
- 聚类中心点采用聚类内所有点的经纬度平均值
- 簇内最远距离计算通过遍历聚类内所有点对，找出距离最远的两点
6. 注意事项
- 文件大小建议不超过10MB，数据量过大可能影响处理速度
- 经纬度数据必须准确，错误的坐标将导致聚类结果不准确
- 修改参数后系统会自动重新应用筛选条件，无需重新点击开始分析
- 导出的Excel文件包含原始数据和聚类结果，便于后续深入分析
城市聚客点计算工具期待助您发现数据中隐藏的地理集聚规律！
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