中国经济

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。

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。

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。

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分。主成分分析在理解各省市经济背景、促进区域均衡发展中具有重要意义。

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。

量化经济建模讲义这份由 Thomas J. Sargent 和 John Stachurski 设计编写的讲义， 使用 Python 和 Julia 语言， 深入讲解了量化经济建模。

随着计算工具的进步，MATLAB正日益成为经济分析中不可或缺的工具。

MATLAB在经济动态学中的应用_上财lib版，是探讨MATLAB在经济动态学编程应用方面的一本优秀著作。

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。