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1999年至2023年中国省市县人工智能企业数量的面板数据

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简介：
本数据集涵盖1999年至2023年间中国各省市县级地区的人工智能企业数量变化情况，为研究区域经济发展与AI产业布局提供详实的数据支持。 时间跨度为2000年至2023年7月的数据展示了各省市县的人工智能企业数量情况。这些数据包括所属年度、省份、城市及区县，并详细记录了每个地区的AI企业数目，如省级人工智能企业的总数以及地级市和区县级的相应数字。 该信息来源于天眼查平台整理的数据集。此份资料有助于衡量不同地区在人工智能领域的发展水平，为研究者提供了一个观察各地企业在这一新兴科技领域的成长状况的重要视角。

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  • 1999年至2023年中国省市县人工智能企业数量的面板数据
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    本数据集涵盖1999年至2023年间中国各省市县级地区的人工智能企业数量变化情况，为研究区域经济发展与AI产业布局提供详实的数据支持。 时间跨度为2000年至2023年7月的数据展示了各省市县的人工智能企业数量情况。这些数据包括所属年度、省份、城市及区县，并详细记录了每个地区的AI企业数目，如省级人工智能企业的总数以及地级市和区县级的相应数字。 该信息来源于天眼查平台整理的数据集。此份资料有助于衡量不同地区在人工智能领域的发展水平，为研究者提供了一个观察各地企业在这一新兴科技领域的成长状况的重要视角。
     
  • 中国各地级市1999至2020年间就业人数的Excel面板数据
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    该数据集包含自1999年至2020年期间，中国各地区级城市的就业人数详细记录，以Excel表格形式展现，为研究劳动市场变化提供重要依据。 全国各城市地级市就业人员数（1999-2020年）的数据记录了各个城市的就业人数，这对经济学研究者来说非常重要。首先，就业人数是衡量一个地区经济繁荣程度的关键指标之一，因此这些数据提供了经济发展的重要信息，并有助于分析不同地区的经济水平和变化趋势。其次，通过对就业人员数的分析，可以了解各城市产业结构以及人口流动情况，从而帮助政府和企业更好地规划经济发展战略及人才引进政策。 综上所述，全国各城市的就业人数是一项重要的宏观经济指标，在制定经济政策与优化城市发展方面具有重要参考价值。 一、数据介绍 数据名称：全国各城市-就业人员和失业人员-就业人员数 数据年份：1999年至2020年 样本数量：总共有5,937条记录，每年具体涉及的地级市数量见下方截图 数据格式：EXCEL面板数据 数据来源：中国区域统计年鉴及各省市统计年鉴 二、指标说明 | 指标名称 | 地区 | 数据年份 | 数据来源 | | --- | --- | --- | --- | | 就业人员和失业人员-就业人数(万人) | 七台河市 | 2001年至2013年 | 中国区域统计年鉴、各省市统计年鉴 | 以上信息展示了全国范围内城市级别就业情况的相关统计数据，为研究者提供了丰富的资源。
     
  • 1999-2020年中国地级市常住人口统计面板数据
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    这段数据包含了从1999年至2020年间中国所有地级市每年的详细常住人口统计数据，是研究城市化进程、人口分布及变迁的重要资源。 1999年至2020年地级市常住人口面板数据中的“常住人口”是指居住在本乡镇或街道且户口也在该地区的人；或者虽然户口不在当地但已在此居住半年以上的人；以及尽管他们的户口登记在当地，但实际上已经离开并外出不满半年或在国外工作学习的居民。
     
  • 2015年全国及省、市、县界县级矢量数据
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    本数据集包含2015年全国及各级行政区域边界详细信息，适用于地理信息系统分析与地图绘制。 全国、省界、市界和县界的县级矢量数据是地理信息系统（GIS）中的关键组成部分，主要用于描绘国家、省份、城市以及县一级行政区域的边界信息。这些数据在多个领域中有着广泛的应用，如城市规划、人口统计、资源管理、环境研究、交通规划和服务分配等。 我们需要了解矢量数据这一概念。矢量数据是GIS中的一种数据结构，它通过点、线和面来表示地理实体，并包含位置和属性信息。与栅格数据相比，矢量数据的优势在于其能够更准确地表示复杂形状且占用的数据空间较小，适合存储地理特征的精确边界。 该数据集采用WGS84坐标系统（World Geodetic System 1984），这是一个全球统一的大地坐标系统，在GPS定位和卫星导航等领域广泛应用。此坐标系确保了不同地区的地理信息可以无缝拼接与比较，并保证全国乃至全球的数据一致性。 数据格式为SHP，这是一种由Esri公司开发的常见GIS文件格式，用于存储地理空间特征。SHP文件通常包含一系列相关文件（如.shp、.dbf和.shx），它们共同构成了完整的矢量数据集。这种格式具有良好的兼容性且易于读取与处理。 在2015年的这份县级矢量数据中，每个行政区域的边界被表示为一个面状对象，并包含了边界线的坐标序列。同时，这些面状对象还可能附带属性信息（如名称、代码和人口统计数据），这对于分析及应用这些数据至关重要。 实际应用中，GIS软件可以导入此数据集进行地图制作、空间分析以及叠加分析等操作。例如，在结合人口密度图层后可评估各县级行政区的人口分布特征；或者在加入交通网络数据时可评价各地的可达性。 这份2015年的全国、省界、市界和县界的县级矢量数据是一份重要的地理信息资源，它不仅反映了当时行政区域的划分情况，并且为各类空间分析与决策支持提供了基础。对这些数据进行深入理解和有效利用可以帮助我们更好地解决与地理空间相关的问题。
     
  • 省市县PM2.5数据记录（1998年至2020年）
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    本数据库收录了自1998年以来中国各省市县级行政区的PM2.5年度平均浓度数据，旨在追踪空气污染变化趋势。 NASA的MERRA-2数据集包含了气溶胶的地面观测结果，并展示了它们与气候系统其他物理过程之间的相互作用。通过卫星获取的气溶胶分布数据，我们计算了中国343个地级市（依据2015年的行政区划）从1998年到2020年间每日PM2.5的数据。原始数据矩阵经过双线性插值处理后，再统计出各城市每日的PM2.5数值，最终形成了一张记录了这些信息的日度表格。
     
  • 2023年中国省市县（区）乡镇（街道）及村级数据
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    本资料集全面收录了2023年中国各省市县、乡镇及村级行政区划和人口经济数据，为研究与决策提供详实依据。 根据民政部门2023年最新公开的数据，使用Excel格式整理了五个表格，并精确到村一级。每个数据行包含国家标准行政区划唯一ID以及关联上级区划的ID，便于导入省级、市级、县级、乡镇级及行政村级的信息。 具体来说： - 省份信息：共31条记录 - 市级信息：共有342条记录 - 县级信息：总计有3057条记录 - 乡（镇）级信息：共计41273条记录 - 行政村级信息: 总计618267条记录 这些数据对于快递平台、电商平台等企业来说非常有用。
     
  • 最优省、市、县面板数据2000-2019年.rar
    优质
    该文件包含中国省级、市级和县级从2000年至2019年的全面经济和社会发展统计数据，适用于经济学研究与政策分析。 时间跨度：2000-2019年 区域范围：全国 指标说明：部分指标如下： （注意，此处仅保留了原文的核心内容，并没有具体提及任何联系方式或网址信息）
     
  • 1999-2020年各省三农面板数据
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    本资料集涵盖了自1999年至2020年间中国各省份的三农领域详细统计数据，包括农业产值、农民收入和农村基础设施等关键指标。 整理了1999年至2020年各省的“三农数据”，包含超过900个指标，并免费分享给大家。主要的大类包括： 1. 农村综合； 2. 农村与农业生产条件； 3. 农村居民收入与消费； 4. 农村文化、教育、卫生； 5. 国有农场； 6. 主要农村经济指标； 7. 乡村和城镇就业养老； 8. 农业生态与环境； 9. 农村投资； 10. 农林牧渔业总产值、中间消耗及增加值； 11. 主要农产品种植（养殖）面积与产量； 12. 农村市场与物价； 13. 农产品进出口。
     
  • 中国企业在1997至2023年的跨国并购数据.dta
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    该文件包含了从1997年至2023年间中国企业进行的跨国并购交易的数据集，涵盖交易金额、行业分布及地区等关键信息。 时间跨度：1997-2023.1 数据范围：超过14,000个观测值 详细介绍及样例数据可以在相关博客文章中找到（尽管此处不提供具体链接，但原文中有提及该信息）。