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中国各省市从1949年至2016年的历年国内生产总值。

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简介：
从1949年到2016年，中国各省市的历年国内生产总值（GDP）数据记录了详尽的增长情况，然而，在最初的几年里，海南省的数据却未能完整地呈现，存在缺失。

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  • 1949-2016年中国各省市的历年GDP
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    本数据集涵盖1949年至2016年间中国各省市的年度GDP记录，为研究中国经济变迁提供详实资料。 1949年至2016年中国各省市的历年GDP数据中，海南的数据在最初几年是缺失的。
     
  • 1949-2016年中国各省市的年度GDP数据
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    该资料汇集了从1949年至2016年间中国各省市每年的国内生产总值（GDP）数据，为研究中国经济变迁提供了详实的数据支持。 1949年至2016年中国各省市的历年GDP数据中，海南的数据在最初几年是缺失的。
     
  • 1949-2019年中国各省市区历年GDP数据汇总表.xlsx
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    本Excel文件汇集了自1949年至2019年间中国各省份及直辖市的年度GDP统计数据，为研究经济发展趋势提供了详实的数据支持。 1949-2019年中国各省市历年GDP数据汇总表（不含港澳台地区），适合用于数据可视化和个人学习参考。
     
  • 1949-2020年中国各省市农业全要素生产率（年度数据）.xls
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    该Excel文件包含了从1949年至2020年间中国各省市的年度农业全要素生产率数据，旨在分析和研究中国农业生产效率的变化趋势。 数据来源为中国统计年鉴及CSMAR2数据库，时间跨度为1949年至2020年，涵盖全国31个省份的数据。 全要素生产率（TFP）是衡量经济增长的一个重要指标，它反映了除资本和劳动力等传统投入因素外的技术进步和其他能力提升所带来的产出增长。由于无法直接测量，通常在研究中通过估计方法来计算其数值。本数据集采用Battese和Coelli的模型，并使用最新的随机前沿分析（SFA）技术进行估算，以确保结果尽可能精确。
     
  • 1949-2020年中国各省全要素生产率（年度数据）.xls
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    本Excel文件包含自1949年至2020年间中国各省份的年度全要素生产率数据，为研究中国经济增长提供详实的数据支持。 1949-2020年各省全要素生产率（年度）计算说明：产出采用实际GDP数据，投入要素包括从业人员数量、固定资产（使用永续盘存法）。该研究涵盖31个省份的时间跨度为1949年至2020年。
     
  • 2016年中国各省市场化指数
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    《2016年中国各省市场化指数》报告详细分析了当年中国各省份在市场环境、政策监管等方面的绩效与特点，旨在评估各地市场经济的发展水平和竞争力。 中国分省份市场化指数（2016）报告提供了各省份市场化的详细评估数据。该研究涵盖了多个维度的指标，用以衡量各地经济活动中的市场竞争程度、政府干预水平以及私营部门的发展状况等关键因素。通过这些分析，可以更好地理解不同地区在推进市场经济进程方面的表现和差异。
     
  • 中国1949年至2016年台风登陆情况统计
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    本研究对中国自1949年至2016年间台风登陆情况进行全面统计分析，涵盖次数、路径、强度及造成的灾害影响等多方面数据，旨在揭示气候变化背景下台风活动规律与趋势。 Sheet1 编号 名字 巅峰时强度 登陆时强度 登陆时间 登陆地 4904 ELAINE 强热带风暴 热带风暴 reserved-18089x1f 香港 4906 GLORIA 强台风 台风 reserved-18103x1f 浙江普
     
  • 历年的全国行政区划代码（从99年至2016年）
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    这份资料包含了自1999年至2016年中国各年度的全国行政区划代码，详细记录了这一时期内中国行政区划的变化情况。 工作中需要收集历年全国行政区划代码，为此花费了不少时间。我整理了原始的行政区划代码，并根据个人需求进行了转换处理。
     
  • 1949-2020年中国地级市全要素生产率（年度数据）.xlsx
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    该文件包含自1949年至2020年间中国各地区级市的全面生产效率统计数据，为研究中国经济增长模式和区域经济发展提供详实的数据支持。 1949-2020年421个地级市全要素生产率（年度数据）无缺失值。 区域范围：421个地级市 指标说明： 产出设定为实际GDP；投入要素包括从业人员数和固定资产（采用永续盘存法计算）。 计算方法参考Battese和Coelli的模型，使用最新的SFA方法进行全要素生产率的计算。这里仅提供最终结果，并无原始数据展示。
     
  • 1949-2020年中国各省市人口老龄化统计数据
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    本数据集提供了从1949年至2020年间中国各省份的人口老龄化统计情况，涵盖老年人口数量、占比及其变化趋势。 标题 各省市人口老龄化数据（1949-2020） 涵盖了中国各个省份和直辖市从1949年至2020年期间的人口老龄化统计数据，包括老年人口数量、老龄化率以及人口结构变化等信息。 描述中的内容虽简短，但可以推测这份数据集可能包含了每年各省市的老龄人口比例、平均寿命、出生率、死亡率等关键指标。这些数据显示了我国人口结构的变化趋势，并且随着计划生育政策的实施和医疗水平的进步，老年人口的比例逐年增加。 标签 大数据 暗示了该数据集规模庞大，包含大量记录与复杂统计信息。处理这种大数据通常需要使用Hadoop、Spark等分布式计算框架及Python、R中的Pandas、NumPy库进行清洗分析可视化操作。 说明.txt 文件可能提供了关于如何使用这些数据的信息，包括来源和格式解释等内容；而6370.zip文件则包含了实际的数据集，可能是以CSV或Excel等形式存储的。通过研究这份数据集，我们可以探讨以下知识点： 1. **人口老龄化定义**：指代的是一个国家中65岁及以上老年人口比例的增长情况及其对社会结构变化的影响。 2. **数据处理技术**：介绍如何应用Python、R等工具读取清洗预处理数据，并进行异常值去除与数据集成转换。 3. **统计分析方法**：计算老龄化率，研究各省市老龄人口增长趋势及地区间差异比较。 4. **可视化展示手段**：利用Tableau、Matplotlib和Seaborn制作图表来呈现不同年度和地区的人口老龄化状况。 5. **机器学习预测模型构建**: 利用历史数据训练出能够对未来老龄化发展趋势进行预判的算法，为政策制定提供科学依据。 6. **社会经济影响评估**：分析老龄化对劳动力市场、消费模式及经济增长等方面产生的影响，并提出相应的应对策略建议。 通过上述方法的应用与研究结果分享，我们不仅能够深入了解中国人口老龄化的现状和趋势，还能向决策者和社会公众传递重要信息。此外，这还展示了大数据技术在社会科学研究领域中的广泛应用价值。