有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
FRED (Federal Reserve Economic Data)|经济数据数据集|金融数据数据集
收藏fred.stlouisfed.org2024-10-26 收录
下载链接：
https://fred.stlouisfed.org/
下载链接
链接失效反馈资源简介：
FRED（Federal Reserve Economic Data）是一个由美国联邦储备银行圣路易斯分行维护的经济数据库，提供超过80万种经济指标数据，包括国内生产总值（GDP）、失业率、通货膨胀率、利率等。数据涵盖了美国和国际的经济、金融和社会指标，时间跨度从1776年至今。
提供机构：
fred.stlouisfed.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
FRED（Federal Reserve Economic Data）数据集由美国联邦储备银行构建，涵盖了广泛的经济指标和时间序列数据。该数据集通过整合来自多个官方和学术资源的数据，确保了其全面性和权威性。构建过程中，数据经过严格的清洗和标准化处理，以确保数据的准确性和一致性。此外，FRED还提供了API接口，方便用户进行数据获取和集成。
特点
FRED数据集以其广泛的经济指标覆盖和高质量的数据著称。该数据集包含了从宏观经济指标到特定行业数据的多种类型，满足了不同研究需求。其时间序列数据的连续性和更新频率高，使得研究人员能够追踪经济变化的动态过程。此外，FRED的开放性和易用性，使其成为经济学和金融学领域的重要研究工具。
使用方法
FRED数据集的使用方法多样，用户可以通过其官方网站直接访问和下载数据，也可以通过API接口进行编程访问。对于学术研究者，FRED提供了丰富的数据可视化工具和分析功能，帮助用户快速生成图表和报告。商业用户则可以利用FRED的数据进行市场分析和预测。总体而言，FRED的灵活性和强大功能，使其在经济研究和决策支持中具有广泛的应用价值。
背景与挑战
背景概述
FRED（Federal Reserve Economic Data）数据集，由美国联邦储备银行创建，旨在为经济研究提供全面且高质量的数据资源。自其创建以来，FRED已成为全球经济学家、政策制定者和学术研究者的重要工具。该数据集涵盖了广泛的经济指标，包括但不限于国内生产总值（GDP）、失业率、通货膨胀率等，为深入分析和预测经济趋势提供了坚实基础。其核心研究问题在于如何通过精确的数据收集和分析，为宏观经济政策的制定提供科学依据，从而对全球经济领域产生深远影响。
当前挑战
尽管FRED数据集在经济研究中具有重要地位，但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据的质量和及时性是关键问题，确保数据的准确性和更新频率对于经济分析至关重要。其次，数据集的多样性和复杂性要求研究人员具备高度的专业知识和技能，以正确解读和应用这些数据。此外，随着全球经济环境的快速变化，如何持续更新和扩展数据集以反映最新的经济动态，也是FRED面临的重要挑战。
发展历史
创建时间与更新
FRED（Federal Reserve Economic Data）数据集由美国联邦储备银行于1991年创建，旨在提供全面的经济数据资源。该数据集自创建以来，持续进行更新和扩展，以反映最新的经济指标和趋势。
重要里程碑
FRED数据集的重要里程碑包括其于2008年推出的在线平台，使得全球用户能够方便地访问和分析数据。此外，2013年，FRED引入了API接口，进一步提升了数据的可访问性和应用性。这些创新不仅增强了数据集的功能性，也极大地促进了经济学研究和政策制定的效率。
当前发展情况
当前，FRED数据集已成为全球经济学研究的重要工具，涵盖了超过816,000个经济时间序列数据。其广泛的数据覆盖和便捷的访问方式，为学术界、政策制定者和商业分析师提供了宝贵的资源。FRED的不断更新和扩展，确保了其能够及时反映全球经济动态，对经济学领域的研究和实践产生了深远的影响。
发展历程
- FRED首次发布，作为圣路易斯联邦储备银行的经济研究部门的一部分，旨在提供经济数据的可访问性。
- FRED开始提供在线数据访问，用户可以通过互联网直接访问和下载经济数据。
- FRED API发布，允许开发者通过编程方式访问和集成FRED数据。
- FRED推出移动应用程序，使用户能够通过移动设备访问经济数据。
- FRED开始提供实时数据更新，确保用户能够获取最新的经济指标。
- FRED引入数据可视化工具，增强用户对经济数据的理解和分析能力。
- FRED扩展其数据集，涵盖更多国家和地区的经济数据，以应对全球经济研究的需求。
常用场景
经典使用场景
在宏观经济研究领域，FRED（Federal Reserve Economic Data）数据集被广泛用于分析和预测经济指标。其丰富的经济时间序列数据，涵盖了从国内生产总值（GDP）到失业率、通货膨胀率等多个关键经济变量，使得研究人员能够深入探讨经济周期、政策效果及市场动态。通过FRED，学者们可以构建复杂的计量经济模型，以揭示经济现象背后的深层次关系。
解决学术问题
FRED数据集在解决宏观经济研究中的多个学术问题上发挥了重要作用。例如，它为研究货币政策传导机制提供了详实的数据支持，帮助学者们评估不同政策工具对经济的影响。此外，FRED还为研究经济周期波动、金融危机的成因及后果提供了丰富的历史数据，推动了相关理论的发展和实证研究的深化。
衍生相关工作
FRED数据集的广泛应用催生了大量相关的经典研究工作。例如，基于FRED数据的货币政策研究，推动了新凯恩斯主义经济学的发展。同时，FRED数据在金融危机研究中的应用，促进了金融稳定理论的进步。此外，FRED还为大数据分析在经济学中的应用提供了基础，推动了经济预测模型的创新和发展。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
rpi_test
该数据集为HuggingFace LeRobot格式机器人数据集。
huggingface 收录
Wind Turbine Data
该数据集包含风力涡轮机的运行数据，包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态，适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。
www.kaggle.com 收录
猫狗分类
## 数据集描述 ### 数据集简介 本数据集是简单的猫狗二分类数据集，共2个类别，其中训练集包含275张带注释的图像，验证集包含70张带注释的图像。整个数据集共10.3MB，可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。 ### 数据集支持的任务 可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。 ## 数据集的格式和结构 ### 数据格式 数据集包括训练集train和验证集val，train和val文件夹之下按文件夹进行分类，共有2个子文件夹，同类别标签的图片在同一个文件夹下，图片格式为JPG。同时包含与标注文件中label id相对应的类名文件classname.txt。 ### 数据集加载方式 ```python from modelscope.msdatasets import MsDataset from modelscope.utils.constant import DownloadMode ms_train_dataset = MsDataset.load( 'cats_and_dogs', namespace='tany0699', subset_name='default', split='train') # 加载训练集 print(next(iter(ms_train_dataset))) ms_val_dataset = MsDataset.load( 'cats_and_dogs', namespace='tany0699', subset_name='default', split='validation') # 加载验证集 print(next(iter(ms_val_dataset))) ``` ### 数据分片 本数据集包含train和val数据集。 | 子数据集 | train | val | test | |---------|-------------:|-----------:|---------:| | default | 训练集 | 验证集 | / | ### Clone with HTTP ```bash git clone https://www.modelscope.cn/datasets/tany0699/cats_and_dogs.git ```
魔搭社区 收录
广州市平均工资情况
该数据集包含了广州市平均工资情况的相关统计数据，并按照国民经济行业、隶属关系、执行会计制度等分类依据展示为更多细分指标。
开放广东 收录
日食计算器
此日食计算器能够查询公元前3000至后3000年范围内的日食信息，生成每次日食的覆盖区、中心区范围数据，展示日食带的地图；并可根据用户在地图上点击的坐标在线计算该地日食各阶段时间、食分等观测信息。
国家天文科学数据中心 收录