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Zephyr-中国跨国并购数据（截至2024年3月8日）.zip

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简介：
该文件包含截至2024年3月8日的详细数据和分析报告，聚焦于中国企业进行的跨国并购活动。内容涵盖了交易详情、行业分布及趋势预测等信息。 Zephyr-中国跨国并购数据（1997-2024.3.8）提供关于中国自1997年以来的跨国并购相关信息。

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  • Zephyr-中国跨国并购数据（截至2024年3月8日）.zip
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    该文件包含截至2024年3月8日的详细数据和分析报告，聚焦于中国企业进行的跨国并购活动。内容涵盖了交易详情、行业分布及趋势预测等信息。 Zephyr-中国跨国并购数据（1997-2024.3.8）提供关于中国自1997年以来的跨国并购相关信息。
     
  • 1997-2023年中国企业跨国并购数据（Zephyr数据库·最新整理）
    优质
    本资料详尽收录了自1997年至2023年间中国企业进行的跨国并购交易记录，依托权威Zephyr数据库最新整理而成。 这段资源提供了一组精心整理的最新数据集，适用于学术研究中的实证分析。这些数据来自权威渠道，并确保了高度准确性的控制变量设置，避免了常见的数据造假问题。 该资料适合不同层次的学生使用，包括大学生、本科生和研究生等初学者群体，易于理解和应用。其适用课程领域涵盖经济学、地理学、城市规划与城市研究、公共政策与管理以及社会学等多个学科，并且在商业管理和相关研究中也具有重要参考价值。 数据集覆盖了1997年至2023年1月的中国企业跨国并购记录，来源于zephyr数据库。其中包含全面详细的交易信息，如时间点、金额大小、具体标的及其描述等关键要素，为深入分析提供了坚实的基础。
     
  • 中国企业在1997至2023年的跨国并购数据.dta
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    该文件包含了从1997年至2023年间中国企业进行的跨国并购交易的数据集，涵盖交易金额、行业分布及地区等关键信息。 时间跨度：1997-2023.1 数据范围：超过14,000个观测值 详细介绍及样例数据可以在相关博客文章中找到（尽管此处不提供具体链接，但原文中有提及该信息）。
     
  • 全国腾讯位置数据（截至2019年4月28日）.zip
    优质
    该文件包含截至2019年4月28日全国范围内基于腾讯平台的位置大数据，适用于城市规划、人口流动分析等领域研究。 全国腾讯位置数据（2019年04月28日）.zip 这段文字描述了一个文件的名称及其日期标识，即包含特定日期的位置数据压缩包。
     
  • 中国地铁交通数据集（至2020年12月31日）: 本数据集包含截至2020年12月31日中国主要城市...
    优质
    本数据集收录了截至2020年底，中国各大城市的地铁线路、站点及运营里程等详尽信息，旨在为交通规划与研究提供全面的数据支持。 中国大陆的地铁交通数据集涵盖了截至2020年12月31日已开通运营的城市：北京、天津、上海、广州、长春、大连、武汉、重庆、深圳、南京、沈阳、成都、佛山、西安、苏州、昆明、杭州、哈尔滨、郑州、长沙、宁波、无锡、青岛、南昌、福州、东莞、南宁、合肥、石家庄，贵阳，厦门，乌鲁木齐，济南，兰州，常州，徐州，呼和浩特和太原。数据集包括各个城市的地铁线路记录信息，并以shapefile格式提供。 本数据集为开源形式，在条件限制下可能存在一些错误或遗漏，请大家批评指正。如果使用该数据进行相关研究，请务必在研究成果中注明引用来源，谢谢！
     
  • 中国截至2022年12月31日的汽车能源消耗数据
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    本报告提供详尽分析与统计，涵盖中国截至2022年底的汽车能源消耗情况，包括各类燃料使用量、能耗分布及发展趋势。 标题《中国汽车能源消耗量数据（截至2022年12月31日）》指的是一个包含自2010年以来至2022年底中国国内汽车能源使用情况的数据集，主要用于提供关于汽车能耗的详细信息，以支持学术研究和政策制定。 描述中的关键信息包括以下几个核心字段： - **生产企业**：记录制造车辆的企业或品牌，有助于分析不同厂家在节能技术上的表现及市场趋势。 - **车型名称**：不同的车型具有不同的燃油效率特点，了解型号可以帮助评估设计对能耗的影响。 - **汽车类型**：可能涵盖轿车、SUV和MPV等多种类别，不同类型车辆的能源消耗标准与实际表现存在显著差异。 - **公告日期**：这可能关联到国家政策或技术发展的关键时间点，有助于分析能源消耗量的变化趋势。 - **排量**：发动机排量是衡量燃料使用效率的重要参数之一。通常情况下，更大的排量意味着更高的能耗。 标签“能源”表明该数据集主要关注汽车的能效和耗油情况。“乘用车燃料消耗限值”可能指的是政府设定的标准以限制平均燃油消耗水平。而车辆型号与油耗直接关联到汽车性能及环境影响的关键指标，“排量”作为决定能耗的重要参数，同样受到了重点关注。 根据文件名称可以推断： - **中国汽车能源消耗量数据.xlsx**：该Excel文档包含了上述所有字段的数据记录，便于进行统计分析和可视化。 - **中国汽车能源消耗量数据-字段表.xlsx**：此表格可能包括每个字段的详细解释或元信息，描述了其含义、单位及值范围等关键细节。 这个数据集对于研究中国国内汽车行业的能效表现、政策评估、市场趋势以及环境保护等方面具有很高的价值。例如，学者可以利用这些数据来探究不同车型之间的能耗差异，并评价制造商在节能减排方面的努力；同时政府官员也可以借助这份资料制定更加有效的能源和排放标准，推动汽车产业朝着更环保的方向发展。
     
  • 全国行政区划数据（截至2019年12月）.zip
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    本资料包包含全国最新的行政区划数据，更新至2019年12月，适用于地理信息、数据分析等领域的研究与应用。 全国行政区划信息包括三级区划代码及经纬度数据，截至2019年12月。参考民政部公布的信息，并依据《2020年10月中华人民共和国县以上行政区划代码》进行校对。
     
  • 全国腾讯位置数据（2019年5月8日）.zip
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    该压缩文件包含2019年5月8日全国范围内腾讯平台的位置大数据，适用于城市规划、交通分析及市场研究等领域。 全国腾讯位置数据（2019年05月08日）.zip
     
  • antd Cascader中国省市区数据更新（截至2020年11月）
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    本资源提供了基于Ant Design of React(Cascader组件)的最新中国省市区完整数据集，更新至2020年11月。 关于 antdCascaderDate 项目：该项目提供有关中国省市区的 Cascader 级联数据及省市二级联动数据，并基于中华人民共和国县以上行政区划代码（2020年11月版本）。所需文件包括： - Cascader级联数据； - 省市二级联动数据。 使用方法参考文档，或直接下载项目后安装依赖并运行： ``` git clone https://github.com/heerey525/antdCascaderDate.git cd antdCascaderDate npm install npm start ``` 近期该项目受到很多关注。因此，我创建了一个新的项目来公开生成这些数据的方法，欢迎支持和参与。
     
  • 截至2020年4月18日的NVD数据:
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    该文档汇总了美国国家漏洞数据库(NVD)截至2020年4月18日的安全漏洞信息，包含各类软件和系统的最新风险评估与缓解建议。 NVD（National Vulnerability Database）是美国国家漏洞数据库，在网络安全领域扮演着重要角色。它提供了软件和硬件产品安全漏洞的详细信息，并成为进行网络安全研究、风险评估及管理的重要工具之一。 截至2020年4月18日，该数据库包含了当时已知的所有公开的安全漏洞详情。NVD主要收集并整理CVE（Common Vulnerabilities and Exposures）数据，后者是一个国际公认的标准化系统，用于识别和跟踪特定的软件或硬件安全问题。每个CVE条目都有一个唯一ID号以方便业界参考讨论。 这些信息通常包括对具体漏洞的描述、其严重程度分级、受影响的产品版本及其发现日期等详细内容，并且还提供了可能采取的安全措施建议。NVD数据采用XML格式存储，这是一种广泛应用于数据交换与储存的标准可扩展标记语言。在该文件中可以找到关于每个已知安全问题的各种元信息，包括CVE ID号、漏洞描述、CVSS评分（用于量化评估特定漏洞的严重性）、受影响的产品版本以及可能的安全缓解措施等。 利用NVD XML格式的数据可以帮助进行以下活动： 1. **漏洞分析**：解析XML文件以全面了解某个产品存在的所有已知安全问题，并对其进行安全性评价。 2. **风险评估**：依据CVSS评分系统来确定系统的潜在威胁等级，从而制定优先级高的修复计划。 3. **安全研究**：通过历史数据追踪和识别攻击模式的变化趋势，为未来的防护策略提供指导建议。 4. **自动化工具开发**：编写脚本或构建应用程序自动扫描并检测NVD中列出的漏洞是否存在。 5. **合规性检查**：帮助组织机构确保其系统符合相关的安全标准要求（如PCI DSS等），并通过定期审计和修复来降低风险。 为了有效利用这些XML文件，你需要掌握一定的技术知识，例如使用Python语言中的lxml库或Java编程环境下的DOM解析器来进行数据处理。此外了解CVE及CVSS等相关概念也非常重要。在面对大规模数据集时可能还需要借助如pandas这样的工具进行高效的数据清洗和分析工作。 总之，NVD XML漏洞数据库为提高系统安全性以及开展深入的安全研究提供了宝贵的资源支持。通过对这些信息的深入了解与应用可以帮助组织更好地理解和预防潜在的安全威胁。