中国经济

中国经济普查的数据挖掘方法研究.nh 的内容挺实在，尤其适合想深入了解国内宏观经济数据挖掘套路的朋友。嗯，像一些用建模型、用跑统计的场景，都有具体案例配合，理论和实操结合得还不错。 智能算法的数据挖掘思路比较系统，尤其是对经济预测的部分，结合了实际的普查数据，适合拿来试验一下自己的机器学习技能。用MATLAB跑优化、用Julia写量化模型也都提到了，蛮全的。 里面的案例不少，比如 2017 年各行业的数据、各省数字经济指标这些，都能直接作为训练集用，懒得清洗数据的你应该会喜欢，响应也快，数据格式也比较友好。 建议你要是刚接触经济统计，可以先看看那篇，配套资源挺多，跑起来也不麻烦。如果你对数据库

中国省级数字经济发展指标 (2005-2020) 此数据集涵盖了中国各省份在2005年至2020年期间的数字经济发展关键指标，包括： 通信基础设施: 移动电话交换机数量 互联网上网人数 移动电话数量 长途光缆线路长度 固定电话用户局用交换机数量 公用电话长途电话交换机数量 人力资源: 中等专业学校在校学生数 IT从业人数 经济与教育投入: 技术成交额 人均工资 教育事业费 通过分析这些指标，可以洞察中国各省数字经济的发展进程、区域差异以及发展趋势。

依据2001年中国旅游统计年鉴的相关数据，运用因子分析、聚类分析和判别分析对中国大陆各地旅游企业的经济效益进行了定量评估。同时，通过典型相关分析探讨了各地旅游企业经济效益与旅游资源分布的关系，为中国旅游企业的发展提供了决策依据。

模块化设计的hesim，专门搞卫生经济建模，结构清晰，逻辑分明。R 语言为底子，加上Rcpp和data.table加持，跑大规模模拟也挺稳，响应也快。 队列建模、状态转换、PSA、患者异质性这些它都能搞定，不管你是走Markov模型路线，还是玩点儿更自由的 CTSTM，它都接得住。模型定义灵活，想通过表达式设也行，直接扔统计模型进去也行，省了不少麻烦。 而且支持概率敏感性（PSA），建模过程也贴心，参数不确定性可以直接用采样或者分布方式传播。不光稳，还能考虑现实中的患者差异，模拟出的数据也更贴地气。 最适合搞卫生经济评估的朋友，是做成本-效益的。如果你用 R 做建模，又在琢磨多状态模型或半马尔

2018年12月6日至8日，2018中国大数据技术大会在北京隆重举行。大会以“大数据技术服务实体经济”为核心，探讨热门技术在各行业的实践应用。大会设置了多个专题技术和行业论坛，涵盖大数据分析与生态系统、深度学习、推荐系统、大数据安全与政策、大数据可视分析、精准医疗大数据、数据科学与大数据技术教育、数据库、金融大数据、知识图谱、工业大数据、区块链、交通与旅游大数据等领域。

主成分分析（PCA）是多元统计分析中的一种方法，用于将可能相关的多个指标转化为少数几个互相独立的综合指标，称为主成分。这些主成分的第一个具有最大的方差，随后的每个主成分在与前面主成分正交的条件下拥有最大的方差。在中国各省经济发展综合评价研究中，PCA帮助分析者以少量变量全面反映各省市经济复杂情况。例如，选取了GDP、居民消费水平、固定资产投资、职工平均工资、货物周转量、居民消费价格指数、商品价格指数和工业总产值等8项指标，分析全国31个省市的经济发展水平，为宏观经济发展战略提供数据支持和决策参考。研究过程包括确定分析变量、标准化处理数据、计算协方差矩阵、求解特征值和特征向量，以及解释提取的主成

在MATLAB中，采用粒子群算法（PSO）和嵌套粒子群算法（Nested PSO）对经济调度进行了优化。代码结构清晰，注释详细。

史上最全的shapefile数据，涵盖香港，澳门，台湾，以及所有省、市、区、县的详细信息。

SAS系统在经济统计分析中广泛应用于数据管理、统计建模、数据可视化等方面，为经济学家和研究人员提供高效的数据分析工具。

Eviews 6.0 是一款广泛应用于经济学、金融学和统计学等领域的专业软件，以其强大的数据处理能力和直观的用户界面而备受青睐。Eviews 全称为 \"Estimation Views\"，核心功能在于时间序列数据分析。以下是关于 Eviews 6.0 的一些关键知识点： 1. 时间序列分析 Eviews 支持对按时间顺序排列的数据进行处理，提供了趋势分析、季节性调整、移动平均和滤波等工具。 2. 回归模型 Eviews 提供多种回归分析工具，如多元线性回归、非线性回归、面板数据模型、时间序列自回归模型 (ARIMA)、向量误差修正模型 (VECM) 等，适用于宏观经济政策研究和金融市场预测