GDP数据

提供93-2006年全国地市县的GDP数据，建立数据仓库后，可用于数据挖掘与分析，涉及属性较多，数据以Excel文件形式呈现。

使用R语言分析2021年地区生产总值数据，了解经济表现。

2005年至2021年间，美国国内生产总值（GDP）呈现出多样化的增长模式。这一时期内，经济活动的不断演变影响着国家经济的发展轨迹。

本示例使用马来西亚GDP、美国GDP和马来西亚/美国外汇汇率对VAR模型进行建模，参考自MATLAB文档。 流程 从FRED加载数据并转换以获得平稳性。 将转换后的数据划分为预采样、估计和预测区间。 制作多个模型，并将模型拟合到数据。 使用各种回测技术确定最佳模型。 根据最佳模型进行预测。 产品重点：- MATLAB DataFeed工具箱（计算金融套件）- 计量经济学工具箱（计算金融套件） [注：不提倡任何特定的策略、因素或方法。]

这份数据包含了截至2019年中国城市的GDP和人口信息，以Excel格式呈现，适用于数据分析。 数据格式如下： | ID | 省份 | 地市 | GDP | 人口 | 人均GDP ||---|---|---|---|---|---|| 1 | 江苏 | 苏州 | 18597.00 | 1068.40 | 17.41 || 2 | 江苏 | 南京 | 12820.00 | 8335.00 | 1.54 || 3 | 江苏 | 无锡 | 11438.00 | 655.30 | 17.45 || 4 | 江苏 | 南通 | 8427.00 | 730.50 | 11.54 || 5 | 江苏 | 常州 | 7050.00 | 4771.70 | 1.48 |

件包含2023年中国大陆31个省级行政区域GDP数据，并利用热点图形式进行可视化呈现，直观展示各地区GDP差异。

此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

深入浅出解析大数据与数据挖掘，了解数据分析领域前沿技术。

使用 Python pandas 和第三方包演示功能的数据集，包含于《利用 Python 进行数据分析》中。