点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 中国超过70个县市告别“唯GDP论”的时代，取消GDP考核，以环境和民生的考核导向取而代之。...应景的是，一季度全国31个省GDP总和仅比全国一季度GDP总量高出3.64%，较2013年高出11%大幅下降。那么，是各省GDP“干净”了，还是另有隐情？...所以明显迹象显示地方政府不再唯GDP论，数据“干净”了。是这样吗？...事实证明各省GDP总量与全国GDP之间的差受季节性模式影响。追踪过去十年的数据，一般来说，一季度的差值总是较低的，二季度和三季度会升高，然后在四季度略有回落。...这些城市的官员正是通过基于GDP的政绩考核打造成功仕途的，这使得他们很难调整政策焦点。 所以一季度的数据可能是个“烟雾弹”，暗示官方GDP数据遵循某种诡异的季节性模式。
国内生产总值（GDP）、失业率、通货膨胀以及贸易赤字等宏观经济统计数据，是经常用作宏观分析的先行指标。一段时间以来，GDP甚至成了衡量经济成败的标准。...在大数据时代，GDP等一系列传统的经济指标，真的已经“过时”了吗？ 1、传统数据“漏掉”了什么？...在发布结果时，仅仅告诉别人一个结果（如全国GDP数据）是远远不够的，还需要通过可视化、交互等方式给予用户更加方便、高效的使用方式，提供更为详尽的“意义”信息。 2、“垃圾”数据如何重新发光？...在大数据时代，我们需要的是专门为政府、企业、社区和个人的特定需求而定制指标，这在现在成为可能。 3、GDP如何“拥抱”大数据？...那么，在大数据时代，GDP统计指标应该如何完善呢？对此，专家认为，应该优化GDP核算数据的来源，保证GDP核算数据的准确性与真实性。
国内生产总值(GDP)、失业率、通货膨胀以及贸易赤字等宏观经济统计数据，是经常用作宏观分析的先行指标。一段时间以来，GDP甚至成了衡量经济成败的标准。...在大数据时代，GDP等一系列传统的经济指标，真的已经“过时”了吗? 1、传统数据“漏掉”了什么?...在发布结果时，仅仅告诉别人一个结果(如全国GDP数据)是远远不够的，还需要通过可视化、交互等方式给予用户更加方便、高效的使用方式，提供更为详尽的“意义”信息。 2、“垃圾”数据如何重新发光?...在大数据时代，我们需要的是专门为政府、企业、社区和个人的特定需求而定制指标，这在现在成为可能。 3、GDP如何“拥抱”大数据?...那么，在大数据时代，GDP统计指标应该如何完善呢?对此，专家认为，应该优化GDP核算数据的来源，保证GDP核算数据的准确性与真实性。
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。...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。...中国GDP空间分布公里网格数据集基于全国分县GDP统计数据，综合考虑了土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度等多因素，并利用多因子权重分配法将以行政区为基本统计单元的GDP数据展布到栅格单元上，从而实现了...该数据集包括1995年至2019年6个时间段的数据，每个栅格代表1平方公里范围内的GDP总产值，单位为万元/平方千米。...： 徐新良.中国GDP空间分布公里网格数据集.资源环境科学数据注册与出版系统
继续今日的GIS数据获取整理，本次为GDP等经济、社会综合数据。...~ 8 GDP、经济与社会数据 8.1 GDP数据 8.1.1 G-Econ •网址[1]：https://sedac.ciesin.columbia.edu/data/set/spatialecon-gecon-v4...其包含全球1990年，1995年，2000年，2005年市场汇率与购买力平价对应的GDP数据，空间分辨率为1°。...Id=125 中国公里网格GDP分布数据集是中国科学院生产的GDP格网空间分布数据，包括2005年，2010年的数据，空间分辨率为1 km。...dataguid=844414&docid=6666 中国公里格网GDP数据同样来自中国科学院，数据对应的年份较之前者更多，空间分辨率为1 km。
://github.com/Jannchie/Historical-ranking-data-visualization-based-on-d3.js 最后我利用大佬造的轮子，成功实现了25年间各省市GDP...于是乎，你不就对各省市的GDP了解的一清二楚。 数据来源来自国家统计局。 附上相关链接，其实里面还有好多其他的数据，非常适合拿去练手。...cn=E0103 本次的GDP数据如下，为各地区生产总值。 时间是1993年-2017年，共25年。 ? 网站提供CSV文件下载，但是还是需要规整一下数据。 因为大佬造的轮子对数据有要求。 ?...import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_csv('gdp.csv', encoding='utf-8') (names, values, dates) = ([...values, 'date': dates } # 将数据转存为新的CSV文件 frame = pd.DataFrame(data) # 设置编码格式,避免乱码 frame.to_csv('gdp_last.csv
这几天看到GDP最新的数据出炉了，我的手机瞬间就收到了好多条信息提示。 ?...我收到了三种信息： 二季度GDP同比增长3.2%， 上半年同比下降1.6% 一季度负增长6.8% 我是个较真的人，我觉得这个信息对我来说有些太模糊了。...7月16日，国家统计局公布了最新数据，2020年第二季度我国国内生产总值（GDP）同比增长3.2%，成为今年二季度全球为数不多的实现GDP正增长的国家。...从这些信息，我们是看不到整体的数据，包括数据的关联关系，只是得到了一些局部的数据。于是我上网找了下2019年的数据，有倒是有，但是比较零散。...此外，可以补充一些相关的统计数据。 国内2019~2020年GDP的一些统计图。 ? 三大经济体公布的失业率数据 ?
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。 1. 示例：GDP总量与增值速度 人生基本上就是两件事，选题和解题。...下面按年份统计了全国及典型城市，在近20年的GDP变化情况。 上图是全国GDP总量的变化情况。柱状图表示GDP按年度的总量情况，从2001年的4万多亿，到2019年的38万亿。...在2018年主动对GDP挤了水分（明显的下降），希望后续能迎头赶上。 小贴士 上面示例中，通过GDP（柱状图）与增长率（折线图）的叠加，可以很直观地看到各地在不同年份的发展情况。...作为柱状图在展示大量数据时，对数据变化的展示不直观（很难察觉不同年份的增长变化大小）。折线图很好地补充了这一点，通过折线图的变化，可以很明显看到发展变化的差异。 2.
既然我们一时之间难以分辨天猫数据的真假，那么我们可以使用其他的数据来验证下呀，比如 GDP！这个数据可是代表着一个国家经济实力的重要指标，当年我国 GDP 超越邻居的时候，还狠狠的自豪了一把呢！...数据整理 我们现在手中有一份全球各国历年 GDP 的数据文件，先来查看下2018全球 GDP 总量排行前几名 ?...我们就以前五名为研究对象吧，看看他们的 GDP 总量的分布情况是怎样的 各国GDP历年数据曲线 这前五个国家，就依次排列吧 美国 ? 中国 ? 日本 ? 德国 ? 英国 ?...哈哈哈哈，我们再来看看再符合该曲线的情况下，2019年美国的 GDP 总量应该是 20.75 万亿美元 是非成败，我们等到2019年的 GDP 数据出炉的时候再说吧。...而此时，我们先是发现了天猫双十一的交易金额符合多项式归回，现在又对比美国和我国的 GDP 总量数据，也是符合多项式归回的，而且两者都可以归结为经济类数据，且都可以在一定方面反映出这个国家的经济水平。
美股熔断已成家常便饭，在这个时候写点教程慰藉一下凉凉的心灵 人生如果没有梦想和咸鱼又有什么区别 先隨便建文件夹，建立一个c文件，随便写点垃圾代码 mkdir c...
作者：孙不熟 本文转自：城市战争 最近在网上看到一个帖子，有人问杭州经济那么强，为什么GDP始终被武汉、成都压一头？ 这个问题问得很有意思，隐约中问出了杭州的一个软肋。...然而我们又发现，杭州这些气势如虹的指标似乎没有反映到GDP上，观察中国城市的GDP排位赛，还真看不出杭州有什么特别之处，自2012年被成都、武汉反超之后，它的GDP一直在这两座城市之后。...2020GaWC世界城市排名（图片来自“城市进化论”） 有人说GDP不重要，这其实是一种矫枉过正的误解。...GDP的统计模型虽然有很多缺陷，比如它在反映“经济质量”方面有诸多不足，但在反映“经济总量”方面，仍然是全世界最公认的一个科学指标。...天津GDP这两年的缩水幅度之大，大家都知道了。 所以，杭州GDP排名迟迟不见上升，很可能和制造业的空心化有关系。要知道，制造业可是刷GDP和税收的利器啊，杭州在这个最容易得分的学科上失分，挺吃亏的。
希望读者在阅读完此篇文章后，再来阅读GDP数据，可以变得更“聪明”。 / 糟糕的设计 2011年美国总统奥巴马在国会报告上使用了下图中的数据来做演示，描述5个国家2010年GDP的比较。...如果不看数字的话，第一感觉是美国的GDP惊人的巨大。 ? 这是因为该图使用了半径来衡量数据大小，而圆的面积是π*半径的平方，二次方放大了圆的视觉效果。.../ 使用不可靠的数据 近期有一张石家庄GDP异常的图表在网上热议，很多关于“石家庄经济分析”的评论是纷纷扬扬，然而最后证明是媒体统计数字的口径有误... ?...表达同样类型的数据，我们来看另一位作者是如何处理的 (下图实际是一张动态图表，其中美国、中国的GDP增长率滑块可以拨动调整） ?...在GDP数字上，中国迟早是要成为第一大经济体的，只不过没有那么夸张的快，经济“软着陆”、稳健发展，才是数据背后的故事。 ?
通过Heatmap热图可以简单地聚合大量数据，并使用一种渐进的色带来优雅地表现，最终效果一般优于离散点的直接显示，可以很直观地展现空间数据的发展趋势、疏密程度、频率高低。...但也由于很直观，热图在数据表现的准确性并不能保证。
GDP和人口数据都是一个基于时间序列和省份的大的二维表，分析的角度有多种，横向比、纵向比、切片比、看增长率、看绝对值、看相对值、看份额等等不一而足，所以体现在图表上也是各式各样，还好本文的目标只是为了论证图表可行性...代码示例 #获取列名、行名和列值，下面主要为了获取2017年各省的GDP数据 colname=[i for i in gdpdf.columns if i not in ['区域', '地区','total
全球电力消费修订GDP 在本研究中，我们采用了粒子群优化-反向传播（PSO-BP）算法等一系列方法，统一了DMSP/OLS和NPP/VIIRS影像的尺度，获得了1992-2019年间连续的1公里×1公里网格化夜间光照数据...随后，从修正的实际增长角度，我们采用自上而下的方法，根据我们校准的夜间光照数据，计算出1992-2019年全球1公里×1公里网格化的修正实际GDP和电力消耗。...网格化人口和夜间光照数据是最受欢迎的替代工具，由于其与经济产出和用电有很强的相关性而被广泛采用。...你可以在这里阅读该论文 免责声明：该数据集的全部或部分描述由作者或其作品提供。...//var global_elc_gdp = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/GRIDDED_EC-GDP"); var imageCollection
读书笔记系列上新了，选择这本《宏观经济数据分析手册》的核心原因是，我们做企业微观数据的分析的时候其实离不开对宏观大环境的关注。...有时候我们说数据分析师难做，其实就是因为数据分析这个职业对知识面的要求是很高的。关于系列《读书笔记》系列是一个如题所示的无聊系列，主要用于自我督促——看在要更新的份上书怎么都得看完对不对。...这一章节最大的价值就是非常细致地介绍了GDP这个指标到底是怎么核算出来的，误差到底是怎么来的，调整GDP的核算又是什么背景，调整前后有什么差异等信息。...对我来说是非常有用的，至少解决了一些我对于统计数据的不理解，比如为什么某两个数据的加总值比另一个数据要高，或者这两个看起来差不多的统计指标的gap到底在哪里的问题。...其次就是，这一章节非常详细地介绍了我们在看GDP这个指标的时候主要从哪里下手看，哪些指标很重要，哪些指标没有那么重要，又有哪些指标可以用类似的数据作为参考的。
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（GDP）和人类发展指数（HDI）的网格化多年度数据集差距巨大。为了在时间和空间上提供一致的产品，次国家数据只被间接使用，对报告的国家价值进行缩放，从而保持官方统计数据的代表性。...这导致了1990-2015年25年期间全世界人均GDP（PPP）、总GDP（PPP）和HDI的年度网格化数据集，分辨率为5弧分。...免责声明：该数据集的全部或部分描述由作者或其作品提供。 数据集说明¶ 国内生产总值的单位是美元 小数点GDP：编码如下。...1-区域报告；2-区域比例；4-国家报告；5-国家内推；6-国家外推；7-无数据，使用区域平均。 文章引用： Kummu, M., Taka, M. & Guillaume, J.
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?...数据 gdp_quarter = ts.get_gdp_quarter() gdp_quarter[:5] GDP 从三大产业的支撑 gdp_for = ts.get_gdp_for() gdp_for...[:5] year :统计年度 end_for :最终消费支出贡献率(%) for_rate :最终消费支出拉动(百分点) asset_for :资本形成总额贡献率(%) asset_rate:资本形成总额拉动...[:5] year :统计年度 gdp_yoy :国内生产总值同比增长(%) pi :第一产业拉动率(%) si :第二产业拉动率(%) industry:其中工业拉动(%) ti :第三产业拉动率(%...) GDP 三大产业贡献率 gdp_contrib = ts.get_gdp_contrib() gdp_contrib[:5] 居民消费价格指数 cpi cpi = ts.get_cpi() cpi[
前段时间，我发布了《那个很酷的中国GDP快速滚动跃迁图是怎么实现的？| PBI实战》，其中比较详细地介绍了数据的处理以及图表的制作过程。...但有的朋友在自己练习复刻这个效果的时候，却出现了下面这种情况——GDP只是在不断的滚动增长，却没有不断跃迁的效果： 这里面的根本原因在于，我们使用的自定义播放图表，对GDP条形图是“突出显示”的形式...： 解决这个问题本身很简单，点击“格式”下的“编辑交互”，此时，Power BI图表进入设置互相交互方式的状态，点击其中一个图表（如这里的播放图表），即可设置该图表对其他图表（如gdp条形图）的交互方式
到了年度很多HR开始要进行年度的各模块的总结报告，在总结报告中肯定是离不开各模块的数据，对这些数据进行数据的标准化设计和数据建模分析是必不可少的工作，今天我们来分享年度的一个培训模块的数据仪表盘的建模...一、关键数据指标 在做数据分析的过程中，关键的数据指标比较重要，因为后面的数据图和模型都是围绕指标来生成的。...三、指标数据的透视建模 在有了关键指标和数据标准表后，在数据标准表的基础上，需要对关键指标做数据透视表和数据透视图，如下： 四、数据仪表盘的建模 在完成了数据透视表和透视图后，我们添加部门维度的切片器...，在对透视图进行数据的排版布局，就可以完成数据仪表盘，最后生成的仪表盘如下： 五、数据分析报告输出 针对完成的数据仪表盘，我们可以根据数据切片器上的数据聚焦和交互，来分析各个部门和各个培训类型的数据...，最后生成培训模块的年度数据分析报告。
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