中国土地市场网土地出让数据如何处理呢？

前面对中国土地市场网土地出让数据进行了分享，接下来讲讲这个数据可以如何处理。

处理工具选择

前面分享的数据总量高大250万条，即使是去除了无法解析地址的60万条数据，带有经纬度信息的数据仍然高达190万。非常庞大的数据量，远远超过了EXCEL能处理的极限。那么怎么办呢？下面給大家提供几个选项：

• 编程语言
• Python
• R
• GIS
• ArcGIS Desktop
• ArcGIS PRO
• QGIS

编程太难了，放弃。那么只能是选GIS软件了，平时用的ArcGIS Desktop是32位的，这么大数据量直接崩溃，也可以放弃了，那么只有ArcGIS PRO和QGIS两款64位的软件可以用了。

ArcGIS PRO读取属性数据编码容易出错，数据量太大也容易崩溃，还是免费的QGIS比较好，那我们就用它了。

数据处理

数据筛选

原始的土地出让数据有250万条，其中60万条数据经纬度有空值，我们在空间化数据前需要先把空值去除。

加载数据很简单，直接拖进去就行。多等一会，毕竟是大数据呢。

在打开属性表之前需要选择合适的编码，默认的是System，但是一般windows使用的是ANSI编码，这个数据使用的是UTF-8，如果不选择编码会乱码。所以我们需要先选择合适的数据源编码。

选择好编码后，我们右击打开属性表，这样呈现的就是正确的信息了。

将选好的数据导出另存即可。

属性数据空间化

图层-添加图层-添加文本数据图层，注意选择合适的编码，经纬度字段，选择好后添加，然后就是等待……

可以明显的看出，东部地区密密麻麻（港澳台数据缺失），叠了不知道多少层，西部地区有大量的土地一个点都没有。

记得将空间化后的点导出数据哦~

按卖地时间筛选

数据中有合同签订的具体日期，在这我们按年进行数据的拆分。

首先我们需要根据合同签订日期获取签约年份。

对添加签约年份字段的矢量进行拆分，按照上面新建的year字段进行拆分即可。QGIS默认输出是GPKG格式，注意改一下SHP，方便使用。

观测值太多了，我们随机抽样吧

使用Random extract工具可以将数据进行随机抽样。抽样可以是百分比或者抽取的个数。

土地出让价格热力图

在QGIS中可以很方便的对点数据进行热力图可视化。

可以导出多个时间的热力图，使用PS制作为动图。