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Global Economic Data|全球经济数据集|经济指标数据集
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该数据集包含全球各国的经济指标数据，如GDP、通货膨胀率、失业率、贸易平衡等。数据涵盖多个国家和时间段，旨在提供全球经济状况的全面视图。
提供机构：
www.imf.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
在全球经济数据集的构建过程中，研究者们精心收集了来自多个国际组织和权威机构的经济指标数据，包括但不限于世界银行、国际货币基金组织和联合国数据库。这些数据涵盖了全球主要经济体的宏观经济变量，如国内生产总值（GDP）、通货膨胀率、失业率等。通过标准化处理和数据清洗，确保了数据的准确性和一致性，从而为全球经济分析提供了坚实的基础。
特点
该数据集的显著特点在于其广泛的地理覆盖和时间跨度，包含了全球主要经济体的历史经济数据，时间范围从20世纪中叶至今。此外，数据集还提供了多维度的经济指标，允许用户进行深入的国别比较和趋势分析。数据的更新频率较高，通常每年或每季度更新，确保了信息的时效性。
使用方法
全球经济数据集适用于多种研究目的，包括但不限于宏观经济分析、国际贸易研究、金融风险评估等。用户可以通过数据集提供的API接口或直接下载数据文件进行分析。在实际应用中，研究者可以利用这些数据进行时间序列分析、回归分析以及面板数据分析，以揭示全球经济发展的规律和趋势。此外，数据集还支持多种统计软件和编程语言的导入，如R、Python和Stata，方便用户进行定制化的数据处理和模型构建。
背景与挑战
背景概述
全球经济数据集（Global Economic Data）是由国际货币基金组织（IMF）和世界银行等国际金融机构共同创建的，旨在提供全球各国经济指标的全面数据。该数据集涵盖了自20世纪中叶以来的宏观经济变量，包括国内生产总值（GDP）、通货膨胀率、失业率等，为全球经济研究提供了宝贵的资源。其核心研究问题在于揭示全球经济动态的复杂性及其对各国政策制定的影响，从而推动全球经济治理的科学化与精细化。
当前挑战
全球经济数据集在解决全球经济分析与预测问题方面面临诸多挑战。首先，数据来源的多样性和异质性导致数据整合与标准化过程复杂，影响数据的一致性和可靠性。其次，全球经济环境的快速变化使得数据时效性成为一大难题，如何及时更新和验证数据成为关键。此外，数据隐私和安全问题在全球经济数据共享中日益凸显，如何在保障数据安全的前提下促进数据开放与利用，是当前亟待解决的问题。
发展历史
创建时间与更新
Global Economic Data数据集的创建时间可追溯至20世纪末，其初始版本主要用于学术研究和政策分析。随着全球经济环境的变化，该数据集经历了多次更新，最近一次重大更新发生在2020年，以反映最新的经济指标和趋势。
重要里程碑
Global Economic Data数据集的重要里程碑包括其在2008年全球金融危机期间的广泛应用，为政策制定者和经济学家提供了关键的经济指标分析。此外，2015年，该数据集引入了实时数据更新功能，极大地提高了其时效性和实用性。2020年的更新则进一步整合了新兴市场和数字经济的相关数据，使其在全球经济研究中的影响力显著提升。
当前发展情况
当前，Global Economic Data数据集已成为全球经济研究的重要工具，广泛应用于学术界、金融机构和政府部门的决策支持系统中。其数据涵盖了全球主要经济体的关键指标，包括GDP、通货膨胀率、失业率等，为全球经济趋势的预测和分析提供了坚实的基础。此外，该数据集还通过不断引入新的数据源和技术手段，如人工智能和大数据分析，进一步提升了其数据质量和分析能力，对全球经济政策的制定和实施产生了深远的影响。
发展历程
- 联合国成立，标志着全球经济数据收集和分析的系统化开始。
- 国际货币基金组织（IMF）成立，开始发布全球经济数据，包括国际收支、外汇储备等。
- 世界银行开始发布全球经济发展报告，涵盖经济增长、贫困、教育等多个领域。
- 联合国统计司（UNSD）成立，负责协调和促进全球经济数据的收集和发布。
- 联合国发布首个全球经济展望报告，预测全球经济增长趋势。
- 世界经济论坛（WEF）成立，开始发布全球竞争力报告，分析各国经济表现。
- 世界贸易组织（WTO）成立，开始发布全球贸易数据，包括进出口、关税等。
- 联合国发布千年发展目标（MDGs）报告，涵盖全球经济、社会和环境发展数据。
- 联合国发布可持续发展目标（SDGs）报告，进一步细化全球经济数据分析。
- 全球经济数据在应对COVID-19大流行中发挥了关键作用，各国政府和国际组织利用数据进行政策制定和评估。
常用场景
经典使用场景
在全球经济研究领域，Global Economic Data数据集被广泛应用于宏观经济分析。该数据集涵盖了全球多个国家和地区的经济指标，如国内生产总值（GDP）、通货膨胀率、失业率等，为学者和政策制定者提供了详尽的经济数据支持。通过这些数据，研究人员可以深入探讨全球经济趋势、经济周期波动以及国际经济关系，从而为经济预测和政策制定提供科学依据。
实际应用
在实际应用中，Global Economic Data数据集被广泛用于经济预测、政策评估和投资决策。金融机构和咨询公司利用该数据集进行市场分析，预测经济走势，从而制定投资策略。政府部门则通过分析数据集中的经济指标，评估政策效果，制定和调整经济政策。此外，国际组织如世界银行和国际货币基金组织也依赖该数据集进行全球经济监测和援助项目评估，确保资源的有效配置。
衍生相关工作
Global Economic Data数据集的广泛应用催生了众多经典研究工作。例如，基于该数据集的研究成果发表在顶级经济学期刊上，推动了宏观经济学和国际经济学的发展。此外，该数据集还激发了大量跨学科研究，如经济与环境、经济与社会等领域的结合。许多学者和研究机构利用该数据集开发了新的经济模型和预测工具，进一步提升了经济分析的精度和广度。
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数据主题
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任务类型
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热门数据集
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
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中国近海台风路径集合数据集(1945-2024)
1945-2024年度，中国近海台风路径数据集，包含每个台风的真实路径信息、台风强度、气压、中心风速、移动速度、移动方向。 数据源为获取温州台风网(http://www.wztf121.com/)的真实观测路径数据，经过处理整合后形成文件，如使用csv文件需使用文本编辑器打开浏览，否则会出现乱码，如要使用excel查看数据，请使用xlsx的格式。
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Weibo Dataset
V1版本包含了2023年上半年来自微博平台的2,106条新闻数据。其中包含1,000条假新闻和1,067条真实新闻。数据集包含新闻传播的评论数据，包含用户和评论信息。V2版本包含了来自中国微博社交媒体平台的11,329条新闻。其中包含5,661条假新闻和5,668条真实新闻。与V1版本相比，V2版本在V1的基础上扩大了数据量。同时，V2提供了新闻的多模态数据，包括新闻帖子、评论集合、图片、视频和声音信息。因此，V2提供了更真实的社交网络环境模拟，从而支持下游任务。
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AgiBot World
为了进一步推动通用具身智能领域研究进展，让高质量机器人数据触手可及，作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子，智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思，重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目，旨在构建国际领先的开源技术底座，标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集，AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍，场景范围覆盖面扩大 100 倍，数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能，从抓取、放置、推、拉等基础操作，到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互，几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。
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有害气体检测设备调试自动化系统市场集中度评价数据
有害气体检测设备调试自动化系统作为保障工业安全生产、预防重大事故的核心技术装备，在石油化工、矿山开采、市政管网和环保监测等领域发挥着不可替代的作用。特别是在应对有毒有害气体泄漏、爆炸极限预警等高风险场景时，其智能化调试、多参数协同分析的特性，不仅能显著提升检测精度和响应速度，还能通过预防性维护大幅降低安全事故发生率。随着工业安全法规日趋严格和智能化监测技术的快速发展，该系统市场需求呈现加速增长态势。评价该市场的集中度，对于把握行业竞争格局、优化技术研发方向、制定精准的市场开发策略以及推动智能安全监测技术创新具有重要战略价值。1.数据采集：收集公司有害气体检测设备调试自动化系统在不同地区的销售数据，具体包括：时间、系统名称、区域、客户编号、销售额/万元、总销售额/万元。 2.数据处理：去除异常值和重复数据，确保数据的准确性和可靠性。将客户的销售额数据转换为市场份额（Si），即销售额占总销售额的比例。 3.具体计算过程和公式：市场份额计算：Si = 客户销售额 / 总销售额，市场集中度指数（CR）计算：CR = ∑(Si)^2，其中Si代表第i个客户的市场份额（销售额占总销售额的比例）。 4.数据分类分级应用：根据CR指数的大小，CR指数的取值范围为0到1，将市场集中度分为高集中度（0.7≤CR≤1）、中集中度（0.4≤CR＜0.7）和低集中度（0≤CR＜0.4）。
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