上一篇我们较为系统地介绍了Python与R在系统聚类上的方法和不同，明白人都能看出来用R进行系统聚类比Python要方便不少，但是光介绍方法是没用的，要经过实战来强化学习的过程，本文就基于R对2016
有的时候，我们需要对不同国家或地区的某项指标进行比较，可简单通过直方图加以比较。但直方图在视觉上并不能很好突出地区间的差异，因此考虑地理可视化，通过地图上位置（地理位置）和颜色（颜色深浅代表数值差异）两个元素加以体现。在本文案例中，基于第三方库pyecharts，对中国各省2010-2019年的GDP进行绘制。
全球GDP和HDI的网格化数据（1990-2015） 国内生产总值（GDP）和人类发展指数（HDI）是全球发展的两个关键指标。国内生产总值衡量的是最终产品和服务的货币价值，即在一定时期内[特定地区]生产的最终用户购买的产品和服务，而人类发展指数是 "人类发展主要方面的平均成就 "的一个综合指数。
数字经济尚属新生事物，但业已成为各国支柱产业。本文以美国、英国、加拿大和澳大利亚四个英语国家为例，就其官方测度予以说明。各国数字经济增加值占GDP的比重大体在6%-10%之间，如下图所示。数字经济在美国是第四大行业（2021年），在我国是第五大行业（2020年），在加拿大（2020年）和澳大利亚（2021年）均是第七大行业。
盘点2017年优质文章，并给出传送链接，方便大家取阅回顾。文末有福利~！ 1、Python & R 代码对照速查表 文中将常用机器学习算法的Python和R代码对照整理成一个表，方便查找和对比学习 Python & R 代码 对照速查表 2、文本系列 余弦相似度思想 词频与余弦相似度 TF-IDF 常用距离/相似度 一览 哈希函数的套路 3、什么是 TPU TPU 是专门用来做机器学习的处理器，全称Tensor Processing Unit 张量处理器，与CPU和GPU有什么区别？ 懂点硬件 | Al
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 北京时间2022年4月30日（周六）晚，“股神”巴菲特掌管的伯克希尔哈撒韦公司2022年股东大会将在奥马哈市举办。这是自新冠疫情线上举办两年后，首次回归线下。91岁的巴菲特和98岁的芒格老搭档再次回归，为价值投资者奉献一场
若不是拼多多的横空出世，人们可能依旧沉浸在眼前大都市的繁华之中，迷失在当下“消费升级”的热风深处，却全然不觉：全国还有80%的人月收入不超过3000元。
2019年1月16日，世界旅游城市联合会（WTCF）与中国社会科学院旅游研究中心（TRC-CASS）共同发布了《世界旅游经济趋势报告（2019）》（以下简称“报告”）。 《世界旅游经济趋势报告（2019）》发布会现场 来自世界旅游城市联合会、中国社会科学院、巴拿马和南非驻华使馆等外国驻华机构、重庆市及国内旅游相关机构等60余位代表和100余家国内外媒体共同参加了报告的发布与论坛研讨。 中国社会科学院旅游研究中心主任、 联合会特聘专家宋瑞发布报告主要研究成果 中国社会科学院旅游研究中心主任、联合
本文估计实际GDP增长率的两状态Markov区制转换动态回归模型 （点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转换动态回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。
1.腾讯“互联网+”指数及其代表意义 在宏观经济领域，为了能客观、快速地了解经济运行及发展趋势，我们往往会采用一些指标、指数对经济现状进行描述。这些指标、指数不仅为政府制定宏观经济调控政策提供了参
宏观数据可以作为指标参数，带入训练模型。从tushare获取数据，简单、稳定，值得拥有。 官网地址https://tushare.pro/register?reg=243026 引入库 impo
数据是驱动科技发展的源泉，平时我们科研中也经常需要在各种开源数据上验证自己模型的效果。那时间序列目前可以使用的开源数据集有哪些呢？本期为大家做一次较为全面的整理汇总。
经济时间序列的分析通常需要提取其周期性成分。这篇文章介绍了一些方法，可用于将时间序列分解为它们的不同部分。它基于《宏观经济学手册》中Stock和Watson（1999）关于商业周期的章节，但也介绍了一些较新的方法，例如汉密尔顿（2018）替代HP滤波器，小波滤波和经验模式分解。
经济时间序列的分析通常需要提取其周期性成分。这篇文章介绍了一些方法，可用于将时间序列分解为它们的不同部分。它基于《宏观经济学手册》中Stock和Watson（1999）关于商业周期的章节，但也介绍了一些较新的方法，例如汉密尔顿（2018）替代HP滤波器，小波滤波和经验模态分解。
中国GDP空间分布公里网格数据集是在全国分县GDP统计数据的基础上，考虑人类活动密切相关的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度数据与GDP的空间互动规律，通过空间插值生成的空间格网数据。数据包括1995、2000、2005、2010、2015和2019年6期。该数据集反映了GDP数据在全国范围内的详细空间分布状况，数据为1Km栅格数据，每个栅格代表该网格范围（1平方公里）内的GDP总产值，单位为万元/平方千米。前言 – 人工智能教程
我们前几篇文章和大家介绍了如何读取Excel,以及如何获取行数据，列数据，以及具体单元格数据。像我们目前只读取了一个Excel表中的一个sheet的数据，这个sheet的数据通常我们在pandas中称其为DataFrame，它可以包含一组有序的列(Series), 而每个Series可以有不同的数据类型，这个等我们后面再详细说，今天和一起针对DataFrame一起做几个小练习。DataFrame后面我们简称为df。
最常用的GIS数据，也就是我在公众号后台被问到最多的数据，大部分都能在以下两个网站找到。分别是中国科学院资源环境科学数据中心、地理信息专业知识服务系统。
本文包含各种过滤器，可用于分解南非GDP的方法。我们做的第一件事是清除当前环境中的所有变量。这可以通过以下命令进行。
📷 俗话说“民以食为天”。在中国，虽然大家对“吃”有着一致的重视，但各地在食料、烹饪技法和风味上却大不相同，而“菜系”就是对这种饮食地域差异最直接的特征体现。 作为一个餐饮文化大国，中国菜式之多、味型之广、做法之精巧繁复，在世界范围内都是首屈一指。 长期以来，中国各地的菜肴由于受到当地环境、气候、物产、风俗以及饮食习惯的影响，形成了各种具有地方风味特色的流派。
图表，可以使数据更为鲜活，进而更为直观地表达出信息含义。本文针对近20年的主要城市的GDP，做简单的分析。使用了数据可视化中常见的一种方式-图形堆叠。通过图形叠加，很容易表现出数据元素之间的关系，简洁明了。文中的数据取自国家统计局官方披露数据，可视化展现使用Tableau软件。
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今天的中国迫切需要制定低碳政策，同时解决当地的空气污染问题。本研究使用差异中的差异模型来估计直接解决 CO2 排放的中国排放交易计划 (ETS) 也通过减少 PM2.5 产生协同效益的程度。利用2005年1月至2017年12月中国297个城市的月PM2.5浓度和天气数据，我们发现（1）中国ETS使PM2.5浓度降低了4.8%，而且这种降低效果在夏季最强。结果通过稳健性测试得到证实，包括倾向得分匹配、马氏距离匹配、两个安慰剂测试和控制大气策略。（2）ETS试点对试点城市300公里范围内的周边非试点城市具有积极的溢出效应，尤其是对下风的周边非试点城市，ETS的协同效益主要是企业采取减排活动和调整产业结构的结果。（3）中国碳交易试点在碳交易量大、碳交易价格高的地区协同效益更大。(4)中国ETS造成的PM2.5浓度降低，每年可能避免23363人死亡，节省413.8亿美元的GDP。
snowflake 成为年度数据库 根据 DB-engine 统计的流行度，2021 年 snowflake 成为年度数据库。年度数据库的标准很简单，就是新增流行度最多的数据库，DB-Engine 对 2021 年度数据库解读是： Snowflake is the database management system that gained more popularity in our DB-Engines 1Ranking within the last year than any of the oth
在 DB-Engines 网站，一年一度的年度数据库已经被评选出来，2017 年的年度数据库花落 PostgreSQL。 百花齐放春光好，各领风骚立潮头，最近几年的年度数据库是这样的： Microso
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) DB-Engines 宣布 Snowflake 成功卫冕，获得了 “2022 年度数据库” 称号。 DB-Engines 是全球知名的数据库流行度排行榜网站，其评选年度数据库的标准为：计算数据库当前最新流行度分数（2023 年 1 月）的同比增长量，分数增长最多的即为年度数据库。 年度 DBMS：Snowflake Snowflake 是一个基于云的数据平台，因其可扩展性、灵活性和性能而广受欢迎。它使用自定义 SQL 引擎和列式数据存储，并提供广泛
问耕 编译 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 无论你是像达康书记一样追求GDP，还是仅仅关心自己未来的工作前途，麦肯锡的这份新报告都值得一读，整个研究基于老牌工业强国德国展开。但报告中通过案例展示的逻辑，放诸其他国家、其他行业中仍然适用。 麦肯锡在最新的报告中估计，人工智能的应用，可以使德国的生产力每年提高0.8-1.4%。对于人口迅速老龄化的发达经济体而言，这一提升非常重要，因为德国没有足够的工人来维持GDP发展预期。 德国想要完成2030年的GDP目标，至少有三分之一取决于生产力的提高。而AI可以
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 论坛君 本文为光大证券首席经济学家，中国首席经济学家论坛徐高理事对中国宏观经济数据分析的深度报告。数据作为经济分析的基础，即使有严格的经济理论和预测判断，也需要详实合理的数据做支撑。宏观经济涉及多层面庞杂的数据，系统全面的掌握宏观数据体系，以及阅读、处理、分析、判断经济数据对宏观研究至关重要。 前言 数据是经济分析的基础。严格的经济理论和预测判断均需要以详实合理的数据做支撑。认识理解经济数据是进行经济研究所需的基本素质。宏观
后端接口提供月度和年度数据，同时因为是柱状图，所以每组数据又分为横轴数据(横坐标)、纵轴数据(纵坐标)；
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【新智元导读】在GDP增速的放缓的情况下，中国多数首席信息官认为，2016年的IT预算将平均增长12%，高于2015年度8.5%的预期增幅。数字化能力在未来讲深刻地影响企业，首席信息官将向首席数字官转型。 通过对全球2944位首席信息官的年度调查，全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner发现人们现已深处数字商业时代，许多企业正根据数字化能力重构业务与运营模式。本文探讨了2016年中国首席信息官议程的三项主要调查结果，此次调查包含来自中国81位首席信息官的回答。 中国首席信息官预计IT预算大幅增加
我们上篇文章中介绍了，如何加载excel和csv数据，其实除了这两种数据外，还可以从网站或者数据库中读取数据，这部分我们放到后面再和大家介绍。
比如最近火热的社会总资产，执迷于亮眼的数字，忘乎所以，不知所然；三步来理清这一个指标：社会总资产。
硅谷地区吸引的风险投资金额在持续增加，这主要是由旧金山融资金额较大的几个项目推动的。2014年硅谷地区专利注册数增长了14%。公开上市融资活动在2015年有所减少，天使投资和收购兼并活动已经超过2014年的水平。 创新是硅谷经济发展的重要推动力，也是硅谷竞争优势的重要源泉。创新能够形成新产品，工艺和服务。创业是硅谷创新系统中重要的组成部分。创业者勇于承担风险，将全新技术和现有技术，产品，服务进行商业化创造出新的价值和新的市场。一个创新繁荣发展的地区将会形成生机勃勃的生态系统推动区域经济发展，并且促进企业发
今天要跟大家分享的图表是——折线组图！ ▽▼▽ 与之前两篇的柱形图组、条形组图的制作理念相同，折线组图也是为了在表达同属性多数据的时候，能够把数据展现的更加清晰明了！ ●●●●● 想象一下，你有连续5
作为一个餐饮文化大国，中国菜式之多、味型之广、做法之精巧繁复，在世界范围内都是首屈一指。长期以来，中国各地的菜肴由于受到当地环境、气候、物产、风俗以及饮食习惯的影响，形成了各种具有地方风味特色的流派。鲁、苏、粤、川四大菜系形成历史较早，后来分化出浙、闽、湘、徽地方菜，由此形成了中国的“八大菜系”。
最近，很多人问学习数据挖掘有哪些网站和公众号可以推荐的，我结合自己的学习经验和知乎大神上的推荐，现在给大家归纳一下，希望能对大家的学习有帮助。 1.公开的数据集 UCI（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html）：加州大学欧文分校开放的经典数据集，被很多机器学习实验室采用。 Awesome Public Datasets （https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets）：这是github一大神整理的
全球知名的数据库流行度排行榜网站 DB-Engines 于今日宣布：PostgreSQL 为 2018 年度数据库管理系统。理由如下：
有非常多的小伙伴在问，是不是可以用 PowerBI 的原生功能打造更加强大的图表？包括：
来源：oschina www.oschina.net/news/92308/postgresql-is-the-dbms-of-the-year-2017 DB-Engines 网站宣布 PostgreSQL 为 2017 年度数据库管理系统。 DB-Engines 表示，PostgreSQL 在 2017 年的数据库排名中，比其他监测到的 341 个数据库管理系统都更受欢迎。因此，决定宣布 PostgreSQL 为 2017 年的年度 DBMS。 计算结果基于当前（2018 年 1 月）分数和 2017
1、第三列里的省会城市南昌、长春、乌鲁木齐、兰州、海口、呼和浩特、西宁是对人口的吸引力较弱。
DB-Engines 根据其网站的数据，宣布 Snowflake 荣获“2021 年度数据库”称号。
很多时候，我们使用pandas进行数据处理的时，并不是将数据写在脚本里，而是使用pandas读取数据文件，pandas可以很便捷地处理CSV格式的文件，本篇文章我们就来介绍一下pandas处理CSV文件的方法。
近期因工作需要，尝试使用一些数据可视化手段做产品运营分析。自己之前对可视化的理解仅仅限于excel做做图表，但深入下去发现数据可视化远不限于此，可以说很多的工作的基本功。掌握必要的数据可视化手段，可以大大提升你的工作效率。下面将通过示例，尝试使用数据可视化手段分析国家、地域经济发展状态。数据来自于国家统计局(http://data.stats.gov.cn)公开披露数据(少部分2019年数据来自于互联网)。
今天要跟大家分享的图表是柱形组图！ ▽▼▽ 今天要讲的图表与之前一篇条形组图有异曲同工之妙，都是通过在一幅图表中展示一个属性的多个数据指标，使之形成强烈对比，展现数据的整体趋势！ ●●●●● 如下所示
在因“炒币”而爆亏超五成后，萨尔瓦多总统纳伊布·布克尔（Nayib Bukele）并没有死心，仍在越跌越买。
1.能源生产总量反映某地区能源生产水平、规模、构成及发展速度。能源生产总量就是某地区一次能源生产总量，一次能源主要包括原煤、原油、天然气、一次电力及其他能源。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者：Ralph Sueppel 随着量化基本面研究的发展，很多宏观经济指标的预测，也可以使用量化模型进行建模。今年对于宏观指标的Nowcasting模型一直是很多学者和机构研究的热点。金融市场的Nowcasting主要
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