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樊刚指数数据汇总1997-2022

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简介：
《樊刚指数数据汇总1997-2022》是一份详尽记录并分析自1997年以来中国宏观经济数据的研究报告，涵盖经济、金融等多个领域。 樊刚指数数据合集1997-2022

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  • 樊刚指数数据汇总1997-2022
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    《樊刚指数数据汇总1997-2022》是一份详尽记录并分析自1997年以来中国宏观经济数据的研究报告，涵盖经济、金融等多个领域。 樊刚指数数据合集1997-2022
     
  • 樊刚指数数据汇总.zip
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    本资料包包含由樊刚研究团队整理发布的各类经济指标与市场分析数据，旨在为投资者和分析师提供全面的数据支持。 博客详细介绍了如何优化代码性能以及提高开发效率的方法。文章深入浅出地讲解了多种技术手段，并提供了实用的案例分析，帮助读者更好地理解和应用这些技巧。通过阅读这篇博文，开发者可以学习到一些有价值的编程经验和最佳实践，从而在日常工作中取得更好的成果。
     
  • 1997-2022年中国各省份樊纲市场化指数
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    该研究通过分析1997年至2022年间中国各省份数据，评估了经济学家樊纲提出的市场化指数变化趋势及其对中国经济区域发展的影响。 中国分省份市场化指数（简称“市场化指数”）是一个衡量全国各省、自治区及直辖市在1997年至2019年期间市场化进程的指标体系，涵盖了31个省区市在这段时期内的总体评分与排序，以及各方面和具体细分领域的评分与排名。尽管西藏地区部分年度的数据暂缺，但该指数已广泛应用于研究中。 市面上大多数数据来源于樊纲发布的中国市场化指数报告，并据此推算出未公开年份的信息。然而，由于这些纸质版报告每隔几年会更换一次计算基期的年份，导致不同时间点提供的指数不具备直接对比性。因此，在进行跨年度分析时建议使用原始数据中的可比指标。 鉴于外部治理环境的发展具有持续性和稳定性，我们可以采用历年来的平均增长率来预测未公开年度的数据（2020-2022年）。 本资源包含以下内容： 1. 初始数据 2. 计算代码 3. 参考文献 4. 最终数据 该市场化指数已根据上述方法补充了从1997年至2022年的完整数据。同时，也提供了涵盖同一时间段内的总指数和各分项指标的全面资料。
     
  • 市场指数（1997-2022）
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    《市场指数（1997-2022）》是一份详尽记录和分析自1997年至2022年期间各类金融市场表现的数据报告，涵盖股票、债券等主要投资工具的涨跌趋势与宏观经济环境的关系。 中国分省份市场化指数（简称“市场化指数”）是一个衡量全国各省、自治区和直辖市市场化相对进程的量化指标体系。该数据涵盖了1997年至2022年间，31个省、自治区及直辖市在市场化方面的总体评分与排序，以及各方面子项的详细评分和排名情况（西藏部分地区年份的数据暂缺）。具体来说，市场化指数包括总指标及其多个分项：政府与市场的关系、非国有经济的发展水平、产品市场的成熟度、要素市场的发育程度、中介组织的成长状况及法律制度环境。
     
  • 全国投入产出表与樊刚指数数据集.zip
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    本资料集包含中国历年全国投入产出表及樊氏指数数据，适用于经济研究和模型构建。 全国投入产出表数据及樊刚指数数据集.zip
     
  • 2000-2022年EPI汇总数据集.xlsx
    优质
    本数据集《2000-2022年EPI汇总数据集》包含了从2000年至2022年间，环境绩效指数（EPI）的年度评估结果和关键指标，为研究环境保护政策提供了全面的数据支持。 数据名称：世界环境绩效指数EPI 数据年份：2000-2022年 样本数量：3632条 数据格式：面板数据 数据来源：自主整理
     
  • 1997-2023年各省樊纲市场化指数及各分项指数数据包（内含原始数据、计算代码与结果）.zip
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    本资料包提供1997年至2023年间中国各省的樊纲市场化指数及其细分指标的数据集，包括原始数据、计算代码和分析结果。适合进行经济政策研究和数据分析。 1997-2023年各省樊纲市场化指数及各分项指数（包括原始数据、计算代码和结果） 时间范围：1997年至2023年 来源：樊纲市场化指数 涵盖地区：全国31个省、自治区和直辖市 指标体系： - 省份 - 年度 - 市场化程度总分 - 政府与市场关系 - 非国有经济发展水平 - 产品市场的发育状况 - 要素市场的发育情况 - 中介组织的发育情况及法律制度环境 计算说明： 分省份市场化指数（简称“市场化指数”）以量化形式衡量全国各省份1997至2019年这23年间市场化的相对发展进程。该体系包括每个省、自治区和直辖市在这段时期内整体评分与排名，以及各方面及细分指标的评分和排序情况。（注：西藏部分年度数据暂缺）。鉴于外部治理环境的发展具有持续性和稳定性特点，因此利用历年来的平均增长率来预测未公开年份的数据（即2020年至2023年的数据）。 以上便是对原描述内容进行的文字重述。
     
  • 数据集汇总数据分析数据集汇总
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    本数据集汇总提供了全面的数据分析资源集合，涵盖多个行业和领域，旨在为研究人员与分析师提供便捷的一站式访问服务。 数据集汇总是一个重要的资源集合，对于研究者、开发者和数据科学家来说是探索、学习和构建模型的关键工具。这里我们将详细探讨标题和描述中提到的数据集汇总及其相关主题。 1. **免费大数据存储库网站**： - **深度学习数据集收集网站**：提供包括CIFAR-10和CIFAR-100在内的多种训练图像，这些是计算机视觉领域常用的分类任务标准。 - **雅虎Flickr数据集**：包含大量图片资源，用于支持图像分析、识别与分类研究。其中的百万级子集常被用作测试样本。 - **大规模机器标注的数据集合**：例如ImageNet，拥有数以百万计的标记图像，适用于训练和评估视觉对象检测模型。 - **微软亚洲研究院出品的数据集**：通常品质上乘，并涵盖广泛的多媒体内容如图片及视频资料，适用于多模态研究领域。 - **Wikipedia Database**：提供维基百科所有可用信息供免费使用，非常适合语言建模与知识图谱构建任务。 - **Common Crawl**：包括互联网上的大量网页数据集，为网络分析和文本挖掘提供了丰富的素材来源。 - **EDRM File Formats Data Set**：专门针对文件格式识别及处理需求设计的数据资源库，在信息安全以及数据恢复研究中具有重要作用。 - **Apache Mahout**：提供免费与付费的语料库选项，适用于自然语言处理任务及机器学习应用开发。 - **EDRM Enron Email Data Set v2**：用于电子邮件分析和信息提取的研究项目，特别适合于企业通信模式的研究工作。 - **ClueWeb09**：为信息检索及相关语言技术研究提供多语种网页资源库支持。 - **DMOZ**：一个大型人工编辑的网站目录数据库，有助于搜索引擎优化以及网络结构方面的学术探究。 - **Project Gutenberg**：免费电子书平台，适用于文本分析和文学作品的研究工作。 - **Million Song Data Set**：音乐数据集用于歌曲及其艺术家信息的深入研究与数据分析。 - **AWS Public Data Sets**：亚马逊提供的公共数据资源库，便于云应用程序集成使用。 - **BigML big list of public data sources**：汇集了来自不同领域的公开可用的数据源目录。 - **Bioassay data**：生物测定数据集支持药物研发和虚拟筛选等相关工作。 - **Canada Open Data**：加拿大政府提供的各种开放性公共信息，包括地理空间和其他领域的重要资料。 - **Causality Workbench**：为因果关系研究提供专门的数据库资源库。 - **Corral Big Data repository**：德克萨斯高级计算中心的数据存储设施支持大规模数据处理与分析需求。 - **Data Source Handbook**：公开信息指南，帮助用户找到合适的研究资料来源。 - **Datacatalogs.org**：汇集各国政府提供的开放性公共数据资源目录服务。 - **Data.gov.uk**：英国官方的开放数据平台门户入口点。 - **Data.gov/Education**：美国教育领域的公开数据集访问与应用入口站。 - **DataMarket**：全球经济、社会和自然环境相关统计数据可视化库，适用于多领域研究需求。 - **Datamob**：提供方便利用的各种公共性信息资源集合服务。 - **DataSF.org**：旧金山市政府提供的开放数据平台门户站点。 - **DataFerrett**：美国政府政务公开的数据集访问工具与应用入口点。 - **EconData**：大量经济学时间序列数据分析所需的数据库资料库，适用于经济研究领域的需求支持。 - **Enron Email Dataset**：安然公司高管的电子邮件数据资源库，用于企业通信模式分析和网络结构的研究工作。 - **Europeana Data**：欧洲文化遗产开放元数据集合，适合文化历史领域的相关学术探究及应用开发需求。 - **FEDSTATS**：美国官方统计数据的一站式信息门户站点入口点。 - **FIMI repository for frequent itemset mining**：频繁项集挖掘工具和数据库资源库支持数据分析与模式发现研究工作。 - **Financial Data Finder at OSU**：大型财务数据目录，适用于金融领域的深入分析及应用开发需求。 - **GDELT**：全球事件、地点以及情绪的数据库资料库，为社会科学研究提供重要的信息来源基础。 - **GEO (GEO Gene Expression Omnibus)**：基因表达数据分析资源库支持生物医学研究领域的需求。 以上列举只是部分免费大数据存储网站的一部分内容，实际上还有许多其他丰富的数据集和资源可供探索。这些数据集不仅促进了人工智能、机器学习及数据科学等领域的进步和发展，也为政策制定者、商业决策人员以及学术研究人员提供了宝贵的参考信息来源。对于对数据分析感兴趣的专业人士而言，持续地探索与利用这类公开的数据集合是提升专业技能水平并激发创新思维的重要途径之一。
     
  • 2012-2022年全国各省数字经济指标数据汇总（含18项指标）
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    该资料汇集了2012年至2022年间中国各省份关于数字经济的详细统计数据，涵盖包括规模、增速等在内的18个关键指标。 2012-2022年全国各省数字经济相关指标数据合集（包含18个指标） 时间范围：2012年至2022年 主要指标： 1. 地区、year 2. 互联网接入端口数 3. 互联网宽带接入用户数 4. 互联网域名数量 5. 移动电话普及率 6. 长途光缆线路长度（以万公里计） 7. 软件业务收入占GDP比重 8. 电信业务总量占GDP比重 9. 电子商务交易活动企业比例（2012年数据缺失） 10. 企业电子商务占GDP比重（2012年数据缺失） 11. 每百人使用计算机数（2012年数据缺失） 12. 每百家企业拥有网站数量（2012年数据缺失） 13. 快递业务量 14. 数字普惠金融指数 15. 规模以上工业企业R&D人员折合全时当量（以人年计） 16. 规模以上工业企业R&D经费（以万元计） 17. 规模以上工业企业R&D项目(课题)数（2021年前的数据，单位为项） 18. 技术合同成交总额（以万元计） 19. 专利申请授权数量 数据来源：国家统计局、统计年鉴 覆盖范围：全国31个省区市
     
  • 沪深300指数年度成分股汇总（2005-2022）
    优质
    本资料汇集了自2005年至2022年期间，每年沪深300指数所包含的所有成分股票信息，为投资者提供全面的历史数据参考。 沪深300指数历年成分股数据如下： - **2022年** - 平安银行 (证券代码：00001) - 万科A (证券代码：00002) - 中兴通讯 (证券代码：00063) - 华侨城A (证券代码：00069) - TCL科技 (证券代码：157) - 中联重科（证券代码: 166） - **2022年** - 美的集团(证券代码：333) - 潍柴动力 (证券代码：8) - 藏格矿业 (证券代码：408) - 徐工机械（证券代码:425） - **2022年** - 云南白药(证券代码：538) - 泸州老窖（证券代码:568） - 古井贡酒 (证券代码：96) - **2022年** - 长安汽车 (证券代码：625) - 格力电器(证券代码：651) 以上为沪深300指数在2022年的部分成分股列表。