今天分享的是——​​2023年7月北京市手机基站数据（shp+csv双格式）​​。92,785个基站点位（覆盖全市16区），WGS84坐标系直接能用，shp格式适配GIS软件，csv格式方便Excel/Pandas分析！文末附获取方式，先划重点再深聊。

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一、手机基站数据，凭什么是「城市通信研究的基础设施」？

手机基站数据作为「移动网络的空间载体」，其价值已被城市规划与通信技术领域广泛验证：

• ​​时效性强​​：本数据为2023年7月最新版本（非多年前的历史数据），反映当年5G/4G基站的实际部署状态；
• ​​格式通用​​：同时提供shp（GIS专业格式，支持ArcGIS/QGIS空间分析）和csv（通用表格格式，支持Excel/Pandas统计），覆盖技术岗与分析岗需求；
• ​​覆盖全面​​：92,785个点位基本覆盖北京主城区（如朝阳、海淀）及郊区（如延庆、密云）的核心通信区域，是研究「城市通信基础设施密度」的基础素材。

而这份数据的最大亮点是：​​公开可获取​​——区别于运营商内部保密数据，本数据通过网络公开渠道整理，无需复杂申请即可下载，适合快速验证研究假设。

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二、数据参数：9.3万点位+双格式

​​维度​​	​​详情​​
数据分类	基础设施（聚焦「通信网络」的空间布局）
数据格式	shp（GIS专用，含坐标+属性字段）+csv（表格通用，含基站名称/类型等文本信息）
几何类型	点（每个点对应一个基站的物理位置，坐标精度WGS84）
时间版本	2023年7月（最新数据，反映当年基站建设动态）
数据精度	无（基于网络公开数据整理，可能存在基站缺失或坐标偏移）
坐标系	WGS84（全球通用地理坐标系，匹配高德/百度地图，无需坐标转换）
数据量级	92,785条（覆盖北京16区，含宏基站、微基站等不同类型）
交付方式	在线下载（注册即取，无需申请，适合快速获取基础数据）
数据标签	基础设施
数据来源	网络公开数据（经整理去重，降低使用门槛）

​​划重点​​：这份数据的最大价值是「通用+基础」——9.3万点位覆盖北京主要通信区域，双格式满足技术与分析需求，是研究「北京通信基础设施空间分布」的入门级刚需工具。

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三、这数据能干嘛？3个实战场景帮你打开思路

场景1：城市规划——用「基站密度图」验证「人口-通信」匹配度

如果你是城市规划师，想分析「北京城区与郊区的通信服务均衡性」，这份数据能帮你：

• ​​绘制基站热力图​​：用shp格式导入ArcGIS，叠加「常住人口密度」图层，发现「人口密集区（如天通苑）基站密度是否达标」；
• ​​对比城乡差异​​：筛选「城区（如朝阳）」与「郊区（如密云）」的基站数量/类型（宏基站为主vs微基站为主），验证「通信资源是否向人口聚集区倾斜」；
• ​​辅助规划决策​​：结合「5G基站规划文件」，用csv字段（如「基站类型」）统计2023年新建基站的区域分布，评估政策落地效果。

场景2：通信优化——用「缺失点位」定位信号盲区

如果你是通信工程师，想优化北京部分区域的信号覆盖，这份数据能帮你：

• ​​识别潜在盲区​​：对比运营商公布的「理论覆盖范围」与本数据的「实际基站点位」，标记「理论应覆盖但无基站」的区域（如门头沟山区）；
• ​​分析覆盖盲因​​：结合csv字段（如「基站功率」「建设时间」），统计「老旧小区」「新建楼盘」的基站缺失率，定位「建设滞后」的典型场景；
• ​​辅助补盲规划​​：用shp点数据生成「基站缓冲区」（如半径500米覆盖范围），快速圈定需要新增基站的高优先级区域。

场景3：学术研究——用「时空数据」验证城市发展理论

如果你是地理学/通信技术研究生，想写《超大城市通信基础设施空间演化——以北京为例》，这份数据能帮你：

• ​​对比历史数据​​：如果有2020年北京基站数据（需自行补充），用9.3万点位计算「3年基站增长率」，分析「疏解非首都功能」对通信布局的影响；
• ​​挖掘社会属性​​：用csv字段（如「基站所属运营商」）统计「中国移动/联通/电信」的点位占比，探讨「市场竞争对通信资源分配的作用」；
• ​​结合POI数据​​：叠加「商圈」「高校」「交通枢纽」图层，分析「高流量区域（如西单、中关村）的基站密度是否匹配人流密度」。

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四、手慢无！这份数据怎么获取？

数据已经整理成​​shp+csv双格式​​（GIS开发者可直接导入ArcGIS做空间分析，数据分析师可用Excel/Pandas统计字段），覆盖北京92,785个基站点位（含位置坐标、类型等基础信息）​​。

👉 点击直达下载页：吧唧数据-2023北京手机基站数据

​​小贴士​​：

• 数据可能存在少量缺失或偏移（非实时更新），建议结合运营商最新报告做交叉验证；
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