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各省份2023年至1990年电子商务交易活动的企业数量、相关数量占比、电子商务销售额及采购额数据。

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简介:
主要数据指标包括:行政区划代码、地理区域,特别是在长江经济带区域内,以及对应的经度、纬度和年份。此外,还包含地区生产总值(单位:亿元)和年末常住人口(单位:万人),以及文件名中列出的其他相关指标。 除了列出在本数据文件名中的指标之外,本数据集还囊括了年末的常住人口以及地区生产总值(GDP)的常用指标,旨在促进相关指标与人口、经济总量(GDP)之间的深入比较和分析。数据涵盖了1990年至2023年的34年时间跨度,并包含了全国31个省级的数据,包括自治区和直辖市。为了方便用户参考,我们提供了包含三种不同填补方法的Excel数据文件包——原始数据-宽面板(由于多年度指标存在缺失值的情况,因此包含缺失值),线性插值、ARIMA填补三个版本,其中ARIMA填补版本则没有缺失值。 具体而言,线性插值的填补方法利用数据的线性趋势来填充各年份中间的缺失部分,从而生成线性插值版的数据,这是一种学者常用的插值方式。此外,ARIMA填补方法则基于自回归积分滑动平均模型(ARIMA模型),通过对同一地区的时间序列数据进行预测来填补缺失值。值得注意的是,上述三种版本的完整数据均存储在一个Excel表格中,并且保证了数据的真实性和可操作性,经过实际测试确认可用。

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    该资料包含自1990年至2022年中国各省份的电子商务发展指数数据,涵盖交易规模、用户数量及行业分布等关键指标,适合研究中国电商发展历程和趋势。 中国各省的电商指数数据基于阿里研究院从阿里巴巴平台获取的大规模数据进行分析,涵盖了网商指数与网购指数两个方面,全面直观地反映了各省份电子商务的发展水平。这些数据分析采用的是熵值法。 具体来说: 1. 一级指标包括:网商指数(权重0.5)和网购指数(权重0.5) 2. 二级指标进一步细分为: - 网商指数下的两个子项,即网商密度指数(权重0.3)、网商交易水平指数(权重0.2) - 网购指数下的两个子项,即网购密度指数(权重0.3)和网购消费水平指数(权重0.2) 计算方法如下: - **网商密度指数**:取B2B网商密度与零售网商密度的平均值。其中,B2B网商密度等于该省内的B2B网站数量除以人口总数;零售网商密度则为零售型网络商家的数量除以总人口数。 - **网商交易水平指数**:计算全年成交额超过人民币24万元的零售商占所有零售商的比例。 - **网购密度指数**:指一个地区内进行网上购物的人口比例,即该省内的网购消费者数量除以其总人口数所得的结果。 - **网购消费水平指数**:衡量每年在阿里巴巴平台上花费超过1万元人民币的消费者的占比。 以上数据经过标准化处理后,使得不同省份之间的比较成为可能,并且可以观察到这些指标随时间的变化趋势。此外,这项研究的数据来源权威、详实可靠,由中国经济研究资料室精心整理和发布。
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    该数据集汇集了电子商务平台上丰富的网购交易记录,涵盖商品类别、交易金额及时间等关键信息,适用于销售趋势分析与预测模型构建。 电子商务数据通常被视为商业机密,并不会由私人公司轻易共享。然而,这个特定的数据集来源于 Google Cloud 的 BigQuery 公开资源库中的“thelook_ecommerce”项目。该项目包含七个表格。 该数据涵盖了2019年至2024年间的所有交易信息,记录了全球范围内的消费者购买行为。这家公司在产品种类方面非常广泛,包括服装和配饰等适合所有年龄段的产品,并且其主要客户分布在美国、中国以及巴西等地。 此外,在“事件表”的基础上还创建了一个附加数据表来追踪那些在单一会话内完成购物的用户活动情况。此表格记录了关键信息,比如当一个用户首次与网站互动的时间(标记为序列号1),最终购买行为发生的具体日期和时间,还有相应的会话ID及其对应的序列号码。
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    该文件包含了自1990年至2022年中国各省份电子商务发展的详细数据和分析指标,旨在全面展示电商行业的地域发展差异与趋势。 资源内容为今年全新整理的手工数据,可放心引用且来自权威渠道,并已明确标注《数据来源》。相较于其他控制变量的数据,这些数据更为准确,适合用于撰写论文进行实证分析,不会出现数据造假问题。 该资源适用于大学生、本科生和研究生初学者使用,易于上手操作。 此资源可用于经济学、地理学、城市规划与研究、公共政策与管理以及社会学等课程中引用。
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    该资料包包含了从2008年至2023年间中国各省份的地方政府债务余额统计数据,便于研究区域经济与财政状况。 从2008年至2023年,中国各省的地方债务余额数据揭示了地方政府在这段时间内的财政状况及债务管理情况。这些数据来源于WIND金融数据库的整理,并涵盖了多个财务指标,包括政府债券的数量与余额、城投债的相关信息以及一系列关键的财政比率指标。 在此期间,中国的省级地方政府债务总额呈现出上升趋势,这主要归因于各地政府在基础设施建设和服务提供方面的投入增加。通过发行地方和城投债券筹集资金的情况直接反映了这些活动的资金规模,并且债券余额占比这一指标也揭示了各省债务在其总体负债结构中的比重,对于评估潜在的财务风险至关重要。 GDP作为衡量经济总量的重要标准,与地方政府债务总额的关系有助于分析其是否处于可接受范围内。公共财政收入和支出则能够反映政府的财政实力及其开支规模,这对于理解地方偿还能力和识别潜在的风险具有重要意义。此外,债务负担率和负债率等指标直接反映了地方政府债务占GDP或总收入的比例;而财政自给率则是衡量地方政府财政独立性的关键因素之一。 这些数据对于研究者、政策制定者以及投资者来说都极具价值,为他们提供了一个深入了解各地政府财务健康状况及可持续性问题的窗口。通过分析这些信息,各方可以更好地理解地方债务的实际影响,并据此提出有效的政策措施和投资策略。 具体而言,财政决策者能够利用这份资料来规划合理的收支计划并实施适当的债务管理措施;投资者则可以通过评估偿债能力和财政状态来进行更明智的投资选择;而学者们也可以借助于这些数据开展深入的分析研究工作。所有这一切都将有助于推动中国地方政府债务问题的研究,并为政策制定和金融治理提供坚实的理论基础。 考虑到中国的广阔地域以及各地经济发展水平的巨大差异,不同省份的地方政府债务余额也显示出了明显的区域特征。这种现象可能与地方经济发展的多样性、产业结构的不同特点以及其他因素如财政收入能力和本地化管理能力等密切相关。因此,在实施具体的债务策略时,地方政府需要充分考虑当地的实际情况来制定相应的政策。 公开透明地披露这些数据不仅有助于增强市场的信心和政府的公信力,还能促进资源的有效配置,并且有利于推动更加广泛的财政体系改革以及提升整体治理水平。通过深入分析2008年至2023年间各省的地方债务余额情况,可以及时发现可能存在的风险并采取预防措施,从而支持中国宏观经济的持续健康发展。
  • 平台
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    本文章聚焦于电子商务平台上的销售数据分析,涵盖各类商品与服务的市场表现、消费者行为趋势及影响销售的关键因素。 该数据集来源于一家在英国注册的在线电子零售公司,在2010年12月1日至2011年12月9日期间收集了541909条交易记录,包含8个字段的信息。这些数据涵盖了这段时间内的所有网络交易活动。
  • 全国发展指面板1990-2022
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    本资料汇编提供了自1990年至2022年间中国各省份电子商务发展的全面指数数据,涵盖行业成长、市场规模及政策影响等关键指标。 1. 资源内容:本段落档包含今年全新整理的资料,经过精心编排,可以放心引用。数据来源于权威渠道,在控制变量方面具有较高的准确性,适合用于撰写论文进行实证研究,并且不存在数据造假的问题。 2. 代码特点:这些资源是今年最新发布的,由人工仔细整理而成,确保了高质量和可靠性。与同类资料相比,本套材料的控制变量更为精准,非常适合用作学术写作中的实证依据,可以有效避免因数据问题而带来的困扰或风险。 3. 使用对象:无论是大学生、本科生还是研究生初学者都可以轻松上手使用这些资源进行学习研究工作。该文档涵盖经济学、地理学、城市规划与城市管理等多个领域的内容,能够满足不同层次学生的需求,并为他们提供强有力的支持和帮助。
  • 2008-2020地方债(Wind)
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    本数据集涵盖了2008年至2020年间中国各省份的地方政府债务余额情况,来源于金融信息服务提供商Wind。 时间跨度为2008年至2020年。在2008年只有24个省,其中包括了除天津、甘肃、黑龙江、山西、青海、西藏和贵州之外的其他省份。 到2009年时增加到了29个省,但仍然没有包括西藏和贵州两个地区。 从那之后直到整个统计期间结束(即至2020年末),所有年度均涵盖了31个省市自治区的数据。然而,在此时间段内,西藏的部分数据缺失:地方政府债的债券数量、余额及其占比;城投债的相关指标如债券数量与金额等信息也未被记录。 特别地,对于西藏而言,从2013年到2020年的GDP总量、公共财政收入和支出情况以及债务负担率(%)、负债率(%)及财政自给率(%)均无数据可查。
  • 20032020.xls
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    本Excel文件收录了2003年至2020年间中国各省份的财政余额数据,涵盖每年度的财务状况变化,是研究地方经济发展的重要资料。 2003年到2020年各省余额.xls