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各国于1991年至2015年期间，各月的气温数据。

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简介：
该数据集涵盖了伊拉克、匈牙利、索马里、苏丹以及孟加拉国等多个国家于1991年至2015年间，每个月所记录的气温数据。这些数据详细地呈现了这些地区在特定时间段内的气温变化情况，为相关研究和分析提供了宝贵的资料。

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  • 1991至2015年各国每月气温数据
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    本资料集收录了自1991年至2015年间全球各主要国家与地区的月度平均气温数据，为气候变化研究提供详实的历史温录依据。 本段落包含了1991年至2015年间伊拉克、匈牙利、索马里、苏丹和孟加拉国各个月的气温数据。
     
  • 山东省2015至2017年各城市空气质量数据
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    本数据集包含山东省自2015年至2017年间各城市的空气质量记录，涵盖PM2.5、PM10、SO2等关键污染物浓度，旨在评估和比较全省各地的空气污染状况。 山东省各市2015年至2017年的空气质量指数统计数据已整理成Excel文件形式。每个年度的数据分别保存在一个单独的文件里。
     
  • 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。
     
  • 中国各省1990至2020年间每月用电量与发电量数据
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    该数据集收录了自1990年至2020年期间，中国各省份逐月的用电量和发电量信息，详尽展示了三十年间电力行业的变化趋势。 一、分省份发电量累计值（月）数据：1990-2020年 二、分省份用电量累计值（月）数据：2003.5-2020年 发电量是指发电机转换能量产出的电能数量，计量单位为“千瓦时”。它包括全部电力工业、自备电厂和农村小型电厂产生的火力发电、水力发电、核能发电及其他动力形式的发电（如地热能发电、太阳能发电、风力发电、潮汐发电以及生物能源）。统计范围涵盖厂用电量，新建设备投产前的电量及大修或改造后试运行期间生产的电量。只要被本单位或其他用户使用，则计入发电量；未使用的则不计。 用电量是指用电对象消耗的有效电能数量，计量单位为“千瓦时”。它反映的是有功功率与时间乘积之和，通常通过电表进行测量。根据不同的用电主体，可以分为单台设备的耗电量、产品生产过程中的耗电量以及企业（车间、工序等）内的耗电量（包括内部输变电损耗）。用电量主要用于衡量能源消耗情况。
     
  • 中国各省份1997-2015年碳排放数据.xlsx
    优质
    本Excel文件包含中国各省份从1997年至2015年的年度碳排放量数据，适用于研究区域经济发展与环境影响的关系。 中国各省1997年至2015年的碳排放量数据可用于科学研究和社会研究参考。这些数据经过整理后较为详细，便于使用。
     
  • 中国各地1990至2022年的能源消耗总量及1991至2021年的能源生产量
    优质
    本数据集涵盖中国自1990年至2022年各地区能源消费总量，以及从1991年至2021年间全国的能源生产情况。 资源名称：中国各地区能源消费量和能源产量 时间范围：1990-2022年 数据来源：《中国能源统计年鉴》、国家统计局 关于能源消费总量指标的变化，之前的大多数数据只提供到2019年。本次更新至2022年。虽然前期有人提供了个别省份截至2021年的数据，但大部分地区并没有提供从2020年至2021年的详细数据。 需要特别说明的是，在比对各省能源消费总量与电力消费量时发现两者之间保持了较为稳定的变化规律。因此，我们利用近三年平均变化率来估算能源消费总量在2020-2022年之间的数值。此外，由于西藏地区的相关数据缺失，考虑到其整体规模较小且可能作为异常值处理，在不影响研究结论稳健性的前提下将其排除在外。
     
  • 2020年全国各大城市天气数据集
    优质
    本数据集收录了2020年中国主要城市的全面气象信息，涵盖温度、湿度、降水量等关键指标，为气候研究与应用提供详实的数据支持。 2020年全国主要城市天气数据展示了当年各城市的气候特征与变化情况。
     
  • 北京市各监测站2013年至2021年空气质量数据的
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    本数据集收录了2013年至2021年间北京各监测站点的空气质量记录，涵盖PM2.5、二氧化硫等关键指标，详尽展现了北京市近年来空气质量的变化趋势与改善成效。 标题中的“北京市空气质量数据各个站点的2013年到2021年的”表明这是一个关于北京地区多个空气质量监测站的数据集，时间跨度从2013年3月1日至2021年，涵盖了长达8年的历史记录。这个数据集可以用于研究和分析北京地区的空气质量变化趋势，并对环境科学研究、城市规划以及公共政策制定具有重要意义。 描述简短地提到“北京市空气质量数据”，这暗示数据集中可能包含PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO等主要空气污染物的浓度数据，还有温度、湿度、风向和风速等相关气象参数。这些数据对于理解空气质量与气候条件之间的关系至关重要。 标签“大数据”表明这个数据集的数据量庞大，可能涉及数百万条记录。处理这样的数据需要使用大数据技术工具（如Hadoop或Spark）以及掌握一系列技能，包括数据清洗、预处理、存储和分析等。这通常涉及到数据科学和机器学习的知识。 在压缩包子文件的名称“PRSA_Data_20130301-20170228”中，“PRSA”可能代表“Public Environmental Quality Supervision and Analysis”，表示数据来源于官方或权威机构。日期范围从2013年3月至2017年2月，但未提及之后的数据。 为了分析这些数据，首先需要使用解压工具（如7-Zip、WinRAR）将文件解压缩。然后，可能需要用编程语言（如Python或R），配合Pandas和NumPy等库进行数据加载、清洗、转换和分析。数据分析阶段可以计算各项污染物的统计指标，并通过时间序列分析探索季节性和周期性模式。 进一步地，可能需要构建预测模型来预测未来空气质量变化并评估不同因素的影响。结果可以通过Matplotlib或Tableau生成图表以便于非专业人士理解和解读。 这个数据集提供了深入了解北京地区空气质量变迁的重要资源，涉及到的技术领域包括大数据处理、数据分析和机器学习等。通过深入研究，可以为改善城市环境及制定环保政策提供科学依据。
     
  • 2003年至2020年各省余额数据.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