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2005-2018年全球幸福指数变迁

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简介：
本报告深入分析了2005至2018年间全球各国幸福指数的变化趋势，探讨影响幸福感的主要因素。 2005年至2018年世界各国的幸福指数数据来源于《世界幸福报告》的相关研究。这些数据基于盖洛普世界民意调查中的生活评价问题收集而来。

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  • 2005-2018年全球幸福指数变迁
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    本报告深入分析了2005至2018年间全球各国幸福指数的变化趋势，探讨影响幸福感的主要因素。 2005年至2018年世界各国的幸福指数数据来源于《世界幸福报告》的相关研究。这些数据基于盖洛普世界民意调查中的生活评价问题收集而来。
     
  • 全球幸福感
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    《全球幸福感》是一份综合研究报告，探讨了世界各地人民的生活满意度、健康状况和经济条件等因素对幸福感的影响，并提出了提升国民幸福指数的策略。 《世界幸福报告》是一项里程碑式的全球幸福感调查研究，涵盖了约156个国家的公民对其自身幸福感的评价。该报告自2012年首次发布以来，每年都会更新新的数据内容。 根据2015年至2019年的报告结果，我们发现了一些国家在这五年间一直保持着较高的幸福水平。那么问题来了：是什么让这些国民感觉自己是快乐和满足的呢？金钱真的是驱动幸福感的主要因素吗？ 在我们的分析中，我们将探讨六个与个人幸福感相关的量化指标，并考察它们之间的关联性以及行业专家对其他生活状况评估的影响。此外，我们还将指出那些国家被公认为最幸福或不那么幸福的地方，并且还会列出这些类别中的佼佼者。 这份世界幸福报告的数据由可持续发展解决方案网络提供支持。
     
  • 2005-2020年农村劳动力数量变迁
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    该研究分析了2005至2020年间中国农村劳动力的数量变化趋势，探讨其背后的社会经济因素及其对农业发展的影响。 2005年至2020年期间的农村劳动力人数数据涵盖了这段时间内的变化趋势。这段时期内，中国的农村劳动力经历了显著的变化和发展。由于没有提供具体的数字或详细的数据来源，在这里我们仅概述了这一时间段的大致情况。如果您需要具体的数据和分析，请查阅相关的统计报告或者学术研究文献以获取更详尽的信息。
     
  • 2005至2020年间3A、4A、5A级景区数量变迁
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    本研究探讨了从2005年至2020年期间，中国3A、4A及5A级旅游景区的数量变化趋势，并分析其背后的原因和影响。 表格数据包括31个省份从2005年至2020年的5A、4A、3A景区数量以及3A级及以上景区合计数量（即3A+4A+5A）。这些数据来源于旅游统计年鉴、文化文物和旅游统计年鉴，以及其他各省份的公报等资料。
     
  • 1960年至2018年全球各国GDP数据
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    该资料集包含从1960年至2018年间世界各国和地区按年度统计的GDP总量及人均值，涵盖全球经济变迁史。 1960-2018年世界各国GDP数据及排名变化的Python动图实现。
     
  • 2005年FAO全球森林生物量数据
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    该数据集由联合国粮食及农业组织（FAO）于2005年发布，提供了全球各地森林植被的生物量分布情况和估算值，是研究林业资源、碳循环与气候变化的重要资料。 这项工作介绍了一种将FRA2005的国家级聚合结果细化为全球半度空间数据集的技术。该数据集包含森林生长量、地上地下生物量、死木及总森林生物量，以及地上、地下、死木、凋落物和土壤中的碳含量信息。 此细化方法基于净初级生产力（NPP）与生物量的关系，以及人类活动影响下的生物量变化假设。随着人类活动的增加，预计生物量会减少。 该研究结果构成了首次尝试生成一个在全球半度分辨率下具有连贯性的森林生长量、生物量和碳储量空间数据库的努力之一。 Kindermann, G.E., McCallum, I., Fritz, S. & Obersteiner, M. 2008. 基于FAO统计数据的全球森林生长量，生物量及碳含量地图。《芬兰林业》42(3): 387–396。 所有数据以ESRI ASCII网格格式提供，分辨率为0.5度经纬度。
     
  • 数据集-幸福感
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    本数据集聚焦于幸福感研究，涵盖个人生活满意度、心理健康及社会关系等多个维度的数据，旨在深入探究影响个体幸福感的因素。 标题中的“幸福感-数据集”表明这是一个与人们幸福感相关的数据集合。这个数据集可能是为了研究、分析或预测个体或群体的幸福感水平。在社会科学研究、心理学、经济学等领域，幸福感是衡量生活质量和社会福祉的重要指标。 具体的数据结构、变量定义和样本量等信息需要通过实际查看数据文件来获取。然而，可以根据提供的文件名推测一些可能的内容： 1. **happiness_train_complete.csv** 和 **happiness_test_complete.csv**：这通常是机器学习或数据分析项目中的训练集和测试集。训练集用于构建模型，而测试集则用来评估模型的性能。这些数据集中可能包含各种与幸福感相关的特征，如个人收入、教育程度、健康状况和社会支持等。 2. **happiness_train_abbr.csv** 和 **happiness_test_abbr.csv**：这两个文件可能是简化版的数据集，包含了较少的特征或对原始数据进行了某种程度的处理。这些版本适合快速原型设计和教学用途。 3. **happiness_submit.csv**：这个文件通常用于提交预测结果，在数据竞赛或项目评估中使用，要求参赛者将预测的幸福感分数输入到该文件中。 4. **happiness_survey_cgss2015.pdf**：这个文档很可能包含了幸福感调查的具体细节，比如中国综合社会调查（CGSS）2015年的问卷内容。CGSS是一个长期进行的社会科学调查项目，它收集的数据涵盖了广泛的经济社会指标，包括幸福感。 5. **happiness_index.xlsx**：这是一个Excel文件，可能包含幸福感指数的计算结果或汇总数据形式，例如按地区、年龄和性别等分类的幸福感平均值或分布情况。 基于这些文件，我们可以执行以下操作： - 分析幸福感的影响因素：通过探索数据找出与幸福感正相关或负相关的特征。 - 建立预测模型：使用机器学习算法来预测个体或群体的幸福感水平。 - 社会研究：比较不同群体间的幸福感差异，如城乡、性别和年龄段等。 - 数据可视化：创建图表展示幸福感的时空变化或其他社会经济指标的关系。 为了深入理解数据集内容，我们需要进一步打开文件查看变量说明，并了解数据收集的方法以及任何可能存在的缺失值或异常值处理方式。此外，对CGSS2015调查的具体细节进行详细了解可以帮助我们更好地解读数据和构建假设。在分析过程中，遵循数据伦理、尊重隐私并确保合法合规的数据使用是非常重要的。
     
  • 城市幸福指数的数学建模.pdf
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    本论文探讨了通过数学模型评估和提高城市居民幸福感的方法，结合社会经济数据与个人满意度调查，旨在为城市规划提供科学依据。 数学建模-城市幸福指数这篇文档探讨了如何通过数学模型来量化和分析影响城市居民幸福感的各种因素。报告涵盖了数据收集、变量选择以及建立预测模型的过程，并提出了改善城市幸福感的建议。
     
  • 2005-2020年中国全球投资数据追踪
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    本报告详尽记录并分析了中国自2005年至2020年在全球范围内的直接投资动态，涵盖各主要经济体的投资流量与存量变化。 2005-2020年中国全球投资追踪数据显示了中国在这段时间内的对外投资情况。
     
  • 2005-2023年中国全球投资数据追踪
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    该报告详尽记录并分析了中国自2005年至2023年期间在全球范围内的投资动态与趋势，涵盖各主要经济体的投资流向、行业分布及政策影响。 《中国全球投资追踪》是一份关于中国在全球范围内投资活动的综合报告。该报告主要通过收集和分析各种数据，提供有关中国海外投资的趋势、规模、主要领域和地区的信息。这份报告是政策制定者、学者、企业和公众理解中国在全球经济中角色的重要资源。通过对这些数据进行分析，可以更好地了解中国的全球战略和经济目标。 相关数据显示包括以下字段：年份（Year）、月份（Month）、投资者名称（Investor）、投资金额（以百万计）（Quantity in Millions）、股份比例（Share Size）、交易方信息（Transaction Party）、行业分类（Sector及Subsector、所在国家/地区（Country及其所属大洲Region），是否涉及“一带一路”倡议项目(BRI)以及绿地投资项目(Greenfield)。