学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

中国工业企业数据库 | 特殊样本统计

在对中国工业企业数据库进行数据清洗之后,一个伴随而来的问题是:数据清洗本身会否影响估计结果? 数据清洗的本意是为了规避问题,但数据清洗本身可能带来新的不可忽视的问题。 比如,原始数据集中某企业存续期为1998年-2013年,且存续年份不中断(不包括2010年,下同),但是数据清洗之后观察发现该企业样本存续期变为2003-2011年,且2005年-2008年的数据缺省。 贸易壁垒下降与环境污染改善——来自中国企业污染数据的新证据J. 经济研究, 2020, 55(12): 98-114. 剔除这部分特殊样本的前提是识别出这些样本,下面的代码是可供参考的识别方案。 .,15年的企业个数 preserve bys idcode: keep if _N == 1 tab year restore // 分年度统计单期观测样本数目 *- 跨行业转移样本(四位数行业

40100

全球CCIE人数统计(中国)(352

cisco CCIE人数统计网址:http://www.cisco.com/web/learning/le3/ccie/certified_ccies/worldwide.html 2010年3月5日统计 :全球CCIE人数为20881,中国大陆占3613 人 Total of Worldwide CCIEs: 20881  (last updated 3/5/2010) Total of Routing

1.3K10
  • 广告
    关闭

    腾讯云图限时特惠0.99元起

    腾讯云图是一站式数据可视化展示平台,旨在帮助用户快速通过可视化图表展示大量数据,低门槛快速打造出专业大屏数据展示。新用户0.99元起,轻松搞定数据可视化

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    数据统计

    23510

    数据分析统计

    by OI.AMNT desc group by to_char(OI.CRETE_DATE,'yyyy-mm-dd hh24') order by c desc 按小时统计数据

    13920

    CNNIC:中国互联网发展状况统计报告

    中国互联网络信息中心(CNNIC)于7月23日发布《第36次中国互联网络发展状况统计报告》。 1997 年,国家主管部门研究决定由中国互联网络信息中心(CNNIC)牵头组织有关互联网单位共同开展互联网行业发展状况调查,自1997 年至今CNNIC 已成功发布了35 次全国互联网发展统计报告,本次报告是第 小编为大家摘取关键数据,让大家在几分钟内直观了解中国互联网发展现状。 网民数据 总体网民规模 截至2015 年6 月,我国网民规模达6.68 亿,半年共计新增网民1894 万人。 与此同时,大专及以上人群占比下降0.8个百分点,中国网民继续向低学历人群扩散。 ? 互联网资源 域名 截至2015年6月,中国域名总数为2231万个,其中“.CN”域名总数为1225万个,占中国域名总数比例为54.9%,“.中国”域名总数为26万个。 ? ?

    56860

    考勤数据统计

    读取考勤数据 import pandas as pd myKq = pd.read_excel("kq.xlsx") myKq[u'打卡日期'].values array([u'2017-12-29 17

    64030

    【PPT】国家统计局:大数据统计

    【热门下载】 2015中国数据分析师行业峰会精彩PPT下载(共计21个文件) 关注PPV课微信菜单栏回复“2015数据分析师”即可下载 转自:数据观 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

    94640

    Django 数据统计查询

    原文链接:https://www.cnblogs.com/jingqi/p/7425423.html Django 数据库抽象 API 描述了如何创建、检索、 但是在输了的数据中只会包含作者名和 average_rating 的统计。 你可以注意到 average_rating 在例子中显示地定义了。 缺省排序或 order_by() 子句的副作用 一个查询集中 order_by() 子句中的字段(或一个模型中缺省排序字段)会对输了数据产生影响,即使在 values() 中没有这些字段的定义时也同样会影响 但是在输了的数据中只会包含作者名和 average_rating 的统计。 你可以注意到 average_rating 在例子中显示地定义了。 缺省排序或 order_by() 子句的副作用 一个查询集中 order_by() 子句中的字段(或一个模型中缺省排序字段)会对输了数据产生影响,即使在 values() 中没有这些字段的定义时也同样会影响

    1.2K20

    使用Hadoop统计日志数据

    用户行为日志概述 用户行为日志: 用户每次访问网站时所有的行为数据 访问、浏览、搜索、点击... 用户行为轨迹、流量日志(用户行为日志的其他名称) 为什么要记录用户访问行为日志: 进行网站页面的访问量的统计 分析网站的黏性 训练推荐系统 用户行为日志生成渠道: web服务器记录的web访问日志 ajax 离线数据处理流程: 数据采集 例如可以使用Flume进行数据的采集:将web日志写入到HDFS 数据清洗 可以使用Spark、Hive、MapReduce等框架进行数据的清洗,清洗完之后的数据可以存放在 HDFS或者Hive、Spark SQL里 数据处理 按照我们的需求进行相应业务的统计和分析 数据处理结果入库 结果可以存放到RDBMS、NoSQL数据数据的可视化展示 通过图形化展示的方式展现出来 ---- 项目需求 需求: 统计网站访问日志中每个浏览器的访问次数 日志片段如下: 183.162.52.7 - - [10/Nov/2016:00:01:02 +0800] "POST /api3/getadv

    71420

    统计02:怎样描绘数据

    统计最开始的主要任务就是描述数据。正如我们在统计概述中提到的,群体的数据可能包含大量的数字,往往让人读起来头昏脑涨。电影《美丽心灵》中,数学家纳什不自觉地沉浸在一串数字中。 把上面的数据绘制成饼图: ? 从图中可以看到,在这场“分大饼”的游戏中,美国和中国占了大的份额。不过,人们从饼图中读到的只是比例,没办法获得成员的具体数值。 时间序列是随着时间产生的一组数据,比如上海去年每一天的气温,再比如中国最近50年的GDP。趋势图会把相邻时间点的数据用直线连接起来,从而从视觉上体现出数据随时间变化的特征。 下面是中国1960-2015年GDP的趋势图: ? 在这个趋势图中很容易看到,中国的GDP随着时间快速增长。 总结 在这一篇文章里,我主要用参数和绘图呈现群体的数据。类似的方法还经常用于呈现样品数据。由于在描绘样品时需要涉及到统计推断,所以我把样品描绘的方法放在将在统计推断的相关文章中讲解。

    53670

    Python——大数据词频统计

    今天来讲一个词频统计的方法,说高大上一点,就是大数据分析;看完以后,也不过数行代码而已。 用途倒是很广泛,比如我们统计某篇文章中的用词频率,网络热点词汇,再比如起名排行榜呀、热门旅游景点排行榜呀什么的,其实也都可以套用。 1 coding #! 2 补充一个Counter函数用法 python内置模块collections中有个Counter函数,功能也极为强大,做实验设计可能会到,不过跟上面的单词统计不太一样。

    89210

    pandas入门①数据统计

    导入数据 pd.read_csv(filename):从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename):从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename ):从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object):从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_string):从JSON格式的字符串导入数据 df.columns 查看列名 df.values 查看矩阵 df.shape():查看行数和列数 df.info():查看索引、数据类型和内存信息 df.describe():查看数值型列的汇总统计 1':'3',['A','B']] Out[23]: A B 1 1.0 2013-01-02 2 1.0 2013-01-02 3 1.0 2013-01-02 数据统计 df.describe():查看数据值列的汇总统计 df.mean():返回所有列的均值 df.corr():返回列与列之间的相关系数 df.count():返回每一列中的非空值的个数 df.max(

    51720

    select 统计数据

    select e.emp_name workID, sum(case when i.status = 'New' THEN 1 ELSE 0 END) bu...

    12030

    统计、概率和数据挖掘

    统计、概率、数据挖掘,这几个词经常伴随出现,尤其是统计和概率两个概念,几乎就像自然界的伴生矿一样分不了家,有很多出版社都出版过叫做《概率统计》的书籍。 我们这本书本身也不准备从学术的角度给统计和概率做严格的区分,在平时工作中我们用的统计大多为计数功能,例如使用SQL语言对数据库的某些字段进行计数(count)、求和(sum)、求平均(avg)等。 当然,概率的用法远其实不止这些,在数据挖掘中同样用到大量概率相关的算法,我们后面会有相当的篇幅进行说明。 数据挖掘这个词很多时候是和机器学习一起出现,现在网上众人对这个两个词的关系说法也是莫衷一是。 有的说数据挖掘包含机器学习,有的说机器学习是数据挖掘发展的更高阶段云云。数据挖掘和机器学习这样的词汇命名应该是信息科学自然进化和衍生出来的,带有一定的约定俗成的色彩,人们的看法见仁见智也在情理之中。 数据挖掘——首先是有一定量的数据作为研究对象,挖掘顾名思义,说明有一些东西并不是放在表面上一眼就能看明白,要进行深度的研究、对比、甄别等工作,最终从中找到规律或知识,“挖掘”这个词用的很形象。

    43640

    统计02:怎样描绘数据

    统计最开始的主要任务就是描述数据。正如我们在统计概述中提到的,群体的数据可能包含大量的数字,往往让人读起来头昏脑涨。电影《美丽心灵》中,数学家纳什不自觉地沉浸在一串数字中。 把上面的数据绘制成饼图: ? 从图中可以看到,在这场“分大饼”的游戏中,美国和中国占了大的份额。不过,人们从饼图中读到的只是比例,没办法获得成员的具体数值。 时间序列是随着时间产生的一组数据,比如上海去年每一天的气温,再比如中国最近50年的GDP。趋势图会把相邻时间点的数据用直线连接起来,从而从视觉上体现出数据随时间变化的特征。 下面是中国1960-2015年GDP的趋势图: ? 在这个趋势图中很容易看到,中国的GDP随着时间快速增长。 总结 在这一篇文章里,我主要用参数和绘图呈现群体的数据。类似的方法还经常用于呈现样品数据。由于在描绘样品时需要涉及到统计推断,所以我把样品描绘的方法放在将在统计推断的相关文章中讲解。

    37310

    统计02:怎样描绘数据

    统计最开始的主要任务就是描述数据。正如我们在统计概述中提到的,群体的数据可能包含大量的数字,往往让人读起来头昏脑涨。电影《美丽心灵》中,数学家纳什不自觉地沉浸在一串数字中。 把上面的数据绘制成饼图: ? 从图中可以看到,在这场“分大饼”的游戏中,美国和中国占了大的份额。不过,人们从饼图中读到的只是比例,没办法获得成员的具体数值。 时间序列是随着时间产生的一组数据,比如上海去年每一天的气温,再比如中国最近50年的GDP。趋势图会把相邻时间点的数据用直线连接起来,从而从视觉上体现出数据随时间变化的特征。 下面是中国1960-2015年GDP的趋势图: ? 在这个趋势图中很容易看到,中国的GDP随着时间快速增长。 总结 在这一篇文章里,我主要用参数和绘图呈现群体的数据。类似的方法还经常用于呈现样品数据。由于在描绘样品时需要涉及到统计推断,所以我把样品描绘的方法放在将在统计推断的相关文章中讲解。

    31920

    互联网+物联网:中国统计学的风口

    这几个问题就是:中国统计学未来发展的大方向是什么?背后的逻辑是什么?套用一句时髦的互联网语言就是:中国统计学的风口在哪里? 人说以史为鉴! 这是我个人看待中国统计学发展方向的基本逻辑。那么,在中国这片土地上,面对当下的产业基础,政策环境,我们的大势在哪里?统计学的风口在哪里?要当飞起来的猪?还是被打趴下的鹰?或者更好:顺势而为的鹰? 它们产生了什么样的数据?首先是网络结构数据,用于刻画了用户之间的社交关系。对于统计分析,这会带来什么样的变化?最根本的变化就是让信息沿着网络结构开始流通。 第一、中国是全世界的制造中心,但是亟待产业升级,进入工业4.0时代。第二、与世界制造中心相对应的是,对中国制造业的数据,我们却极其无知,远远落后于互联网。 过去的历史已经很清楚地说明:统计学的发展,一定要顺势而为。要顺应产业变革,技术进步,以及制度环境。在中国,互联网和物联网就是大势所趋,这就是风口所在。统计学从这里出发,想不飞都难!

    37950

    数据的误区:数据统计≠大数据

    “新处理模式”是一个很关键的词汇,这也是我所理解的“大数据”区别于传统统计分析等最关键的特征之一。 除了上面的“新处理模式”上的区别,个人认为还有一个最主要的区别是:数据统计分析是基于已有数据的纵向归类,而大数据是基于对已有海量数据的处理,对还未产生的数据作出预测和推荐。 数据统计是已经发生的事情,而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中。 预测和推荐是如何实现的 目前主要的推荐算法大致可以分为两类。一个是基于行为,一个是基于内容。 图2、出租车每天的分布图 这也是我眼中大数据主要与普通的数据统计分析最大的不同:数据统计可以帮助你发现疾病,但大数据可以不但帮助你发现,且帮助你治疗疾病。 如今,行业内不少人打着“数据统计和分析”的旗号来做大数据,让很多外行人陷入了误区:数据统计并非等于大数据。无论数据统计也好,大数据也罢,其实都是为了使我们的工作变得更为有效,让决策更为理性而准确。

    25820

    互联网+物联网:中国统计学的风口

    论坛君:作为一名统计学教员(王汉生教授谦虚了),每天绞尽脑汁做完研究,难得空闲的时候,教授就琢磨琢磨中国统计学的风口在哪里(果然是高大上的问题)。 他认为:统计学的发展,一定要顺势而为,要顺应产业变革,技术进步,以及制度环境。在中国,互联网和物联网就是大势所趋,就是风口所在。 ? 这几个问题就是:中国统计学未来发展的大方向是什么?背后的逻辑是什么?套用一句时髦的互联网语言就是:中国统计学的风口在哪里? 人说以史为鉴!所以,首先简单回顾一下某些统计学领域的发展史,例如实验设计。 这是我个人看待中国统计学发展方向的基本逻辑。那么,在中国这片土地上,面对当下的产业基础,政策环境,我们的大势在哪里?统计学的风口在哪里?要当飞起来的猪?还是被打趴下的鹰?或者更好:顺势而为的鹰? 第一、中国是全世界的制造中心,但是亟待产业升级,进入工业4.0时代。第二、与世界制造中心相对应的是,对中国制造业的数据,我们却极其无知,远远落后于互联网。

    62770

    数据的误区:数据统计≠大数据

    “新处理模式”是一个很关键的词汇,这也是我所理解的“大数据”区别于传统统计分析等最关键的特征之一。 除了上面的“新处理模式”上的区别,个人认为还有一个最主要的区别是:数据统计分析是基于已有数据的纵向归类,而大数据是基于对已有海量数据的处理,对还未产生的数据作出预测和推荐。 数据统计是已经发生的事情,而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中。 预测和推荐是如何实现的 目前主要的推荐算法大致可以分为两类。一个是基于行为,一个是基于内容。 图2、出租车每天的分布图 这也是我眼中大数据主要与普通的数据统计分析最大的不同:数据统计可以帮助你发现疾病,但大数据可以不但帮助你发现,且帮助你治疗疾病。 如今,行业内不少人打着“数据统计和分析”的旗号来做大数据,让很多外行人陷入了误区:数据统计并非等于大数据。无论数据统计也好,大数据也罢,其实都是为了使我们的工作变得更为有效,让决策更为理性而准确。

    26120

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券