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Economic-Forecasting 包含 Python 代码，用于从 Quandl 获取社会经济数据，并利用这些数据来预测各国的经济指标...

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简介：
利用 Python 编写的经济预测系统，能够从 Quandl 平台获取丰富的社会经济数据集。随后，这些数据将被用于构建预测模型，从而对各国未来的实际 GDP 增长率进行准确的估算。

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  • 经济预测：利用Python代码从Quandl下载社会经济数据，并进行国家预测...
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    本教程介绍如何运用Python编程语言及Quandl数据库资源，获取并分析社会经济数据，从而开展精准的国家层面经济预测。 经济预测使用 Python 代码从 Quandl 下载社会经济数据，并利用这些数据来预测各国的实际 GDP 增长率。
     
  • 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
     
  • 中国宏观经济关键指标数据
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    中国宏观经济关键指标数据提供了包括GDP、CPI、PPI等在内的核心经济统计数据，全面反映中国经济运行状况和发展趋势。 全球宏观经济数据包括单独打包的1988年至2018年的GDP数据。
     
  • 人口经济指标数据Shapefile.zip
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    人口经济指标数据Shapefile.zip包含各类人口与经济发展相关的地理空间数据，适用于学术研究、城市规划及市场分析等领域。文件内含多个地区的详细统计数据和矢量地图层。 人口经济指标数据是研究社会经济发展的重要参考依据，而GIS（地理信息系统）技术为这种数据的深入理解和应用提供了强大的工具。一个包含多个与人口经济指标相关的GIS文件的数据包shp.zip中，这些文件类型各异，在GIS分析中扮演着不同的角色。 `.cpg` 文件定义了字符集，确保不同系统间文字信息正确显示，对于地区名称和描述等文本内容至关重要。 `.dbf` 文件是数据库格式的属性数据存储文件，包含具体的人口经济指标数值。每个地理位置都有相应的属性记录，这些记录可以通过 `.dbf` 文件进行查询、编辑和分析。 `.prj` 文件定义了地图坐标系统（即空间参考系），确保地理定位准确无误。这使得人口经济指标可以在地球上特定的位置上展示和分析。 `.sbn` 和 `.sbx` 文件是 Shapefile 的索引部分，加速对大型 Shapefile 数据的访问速度，并允许快速查找和加载特定地理对象。 `.shp` 文件存储了地理形状数据（如区域边界、点状数据等），并与其他文件中的属性信息相对应。在这个案例中，可能表示各行政区域的边界。 `.shx` 文件提供了对 `.shp` 文件中几何记录的快速访问，提高了数据检索和操作效率。 通过 GIS 软件如 ArcGIS 或 QGIS 集成这些文件，可以实现人口经济指标的可视化展示和空间分析。例如，制作热力图来找出人口密集区或经济活跃区域；使用空间统计方法探究人口增长与经济发展之间的关系；或者进行叠加分析将人口数据与其他因素结合为政策制定提供科学依据。 GIS 技术的应用使得静态的人口经济指标变为生动的地图故事，帮助我们更好地理解社会经济的动态变化，预测未来趋势，并为决策提供有力支持。
     
  • 数字经济测算指标常用数据（2009-2021年）.xls
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    该Excel文件包含了从2009年至2021年的数字经济关键指标及常用统计数据，旨在为研究和分析提供全面的数据支持。 数字经济的测算主要包括产值、就业、投资、利润和税收等多项指标，其中最为关键的是数字经济的产值。这一产值通过评估信息与通信技术相关行业及其在数字化转型中对其他行业的经济贡献来确定，从而反映整体数字经济发展规模及增长趋势。进行这样的测算有助于制定相关政策以促进数字经济增长，并评价其对于社会经济发展的影响力以及推动创新和结构升级的作用。
     
  • 2017-2022年新经济指数及2013-2020年各省数字经济测算
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    该报告涵盖了2017年至2022年间的新经济指数，并基于数据对2013至2020年中国各省份的数字经济发展状况进行了深入分析和量化评估。 1. 新经济指数 2. 时间跨度：2017-2022 1. 各省数字经济测算 2. 时间跨度：2013-2020
     
  • 各省数字经济水平测算数据集.dta
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    该数据集包含了中国各省份的数字经济相关统计数据，旨在提供一个全面的视角来评估和分析各地数字经济发展状况与差异。 数据年份：2011-2022年 样本范围：31个省份 数据样本：372条，无缺失值 数据整理：自主整理，包含熵值法和主成分测算两个版本 详细介绍可参考相关文章。
     
  • 2012-2018年中国各省份数字经济指数面板数据.xlsx
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    该文件包含从2012年至2018年间中国各省份数字经济发展的量化指标，涵盖多个维度的数据，为研究者和决策者提供详实的分析依据。 2012年至2018年这段时间里。