火車站作為重要的交通樞紐，其周圍交通便利，人流量密集，成為了不少實體店選址的首要目標，本次通過統計某一個時間段的火車站人口來展現不同的火車站周圍形成的人口居住圈，為實體店選址提供一定的參考選擇。
一、題目分析
1.題目第一問要求：計算和顯示每個火車站5：00到6：59PM時間段內卸貨次數，提供的數據有【物流信息表】和【交通中轉站】兩個數據；
2.題目第二問要求：選出10個最繁忙的火車站，計算其2公里范圍內的工人數量，人口數量在【地區人口數據】中。
二、具體操作
1.卸載次數其實就是【物流信息表】中的“num_jny”字段?。。。。。?。那么我們在【物流信息表】中先找出交通運輸方式為“Train”的（因為字段“mode”中有幾種交通方式），并且時間段為5：00到6：59PM的數據，由于題目中提示了5：00-5：59按5：00來算，所以我們的時間篩選區間為17：00到18：00PM。我們右鍵【tapon_tapoff_by_hour】選擇“Open”打開表格，點擊“按屬性篩選”按鈕。
輸入如下代碼：((tapon_hour >= date ‘2018-03-20 17:00:00’ AND tapoff_hour<= date ‘2018-03-20 18:00:00’) Or (tapon_hour >= date ‘2018-03-21 17:00:00’ AND tapoff_hour<= date ‘2018-03-21 18:00:00’) )AND (mode = ‘Train’)。這時候有19780條數據符合條件：
2.接著我們導出數據，點擊屬性表左上角的“表選項”，選擇下拉菜單欄中的“導出”
記得輸出中選擇：“選中的記錄”，然后直接點擊OK即可，最后會有一個新的窗口提示：你要把這個表輸出到顯示列表中嗎？點擊確定即可將符合條件的物流信息導出。
3.信息導出了，我們要將信息和【交通中轉站】連接起來，這樣我們就可以得到我們的目標火車站啦?。?！右鍵“transit_stops”選中“連接”，在打開的新窗口設置相關系數如下圖所示：其中“Export Output 9”是剛才導出的表，字段“ts_nm”是中轉站的名稱。
4.連接后我們打開【交通中轉站】的屬性表，發現很多都是“NULL”，這是因為這些中轉站很多不是火車站，而滿足那個時間段的火車站更是少之又少了。我們在“ts_nm”上面右鍵選擇“降序排列”，可以看到只有200多個是符合條件的。
5.接著我們在火車站選擇“按屬性選擇”，輸入如下代碼：“Export_Output_9.ts_nm” IS NOT NULL?？梢钥吹街挥?74個火車站符合條件，右鍵導出即可，這個是第一問的答案。
6.接下來是第二問的操作。我們在導出的274個火車站中打開屬性表，在“num_jny”上面右鍵“降序排列”，選中前10個裝載數量最多的火車站點導出即可，導出數據名稱命名為“最火火車站”。
7.第二問要求統計10個最繁忙的火車站附近2公里范圍內的總人口，我們首先添加【地區人口數量】，數據位置在前面的截圖給了哈，由于我們要計算的是兩公里的范圍內的人口，所以我們要確定數據框的坐標系，使得系統可以根據坐標系正確計算2公里到底是多遠，我們點擊“內容列表”里面的“圖層”（就是我下面截圖中藍色區域的“Layers”）右鍵選擇屬性。
8.我們在新打開的界面有很多選項卡，選擇坐標系統，點擊“Layers”前面的+號，選擇藍色區域的那個坐標系（這個坐標系是添加進來的【地區人口數據】的坐標系）
9.接著我們點擊“常規”選項卡，在“Display”中選擇“千米”，最后點擊確定即可。
圖片
10.現在我們點擊菜單欄上面的【選擇】|【按位置選擇】。
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11.在彈出的新界面設置【目標圖層】為“地區人口數據”（就是我要選出來的數據），【源圖層】設置為“最火火車站”，如下圖所示：
點擊Ok后可以看到那個面數據中在“最火火車站”附近2公里的范圍都已經被高亮選中了。
12.我們打開【地區人口數據】的屬性表，切換到選中列表，右鍵“workers”字段（范圍內工人數量）選擇“統計”
可以看到統計結果中Sum為：228108人，第二問結果出爐啦！?。。?！
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