London GVA

github2020-03-07 更新2024-05-31 收录

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https://github.com/datasets/london-gva

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资源简介：

该数据集是从伦敦数据网站抓取的，包含两个文件gva.csv和gva-per-capita.csv，展示了伦敦各区的GVA（总增加值）以及人均值，时间跨度为1997至2014年。

This dataset was scraped from a London data website and includes two files, gva.csv and gva-per-capita.csv, which display the GVA (Gross Value Added) and per capita values for various districts in London, spanning the years from 1997 to 2014.

创建时间：

2019-02-05

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

London GVA

数据来源

LondonData

数据内容

文件: gva.csv 和 gva-per-capita.csv
数据范围: 伦敦各区1997年至2014年的GVA（Gross Value Added）及其人均值

数据集准备

环境要求: Python 3.6或更高版本
依赖库: dataflows
更新数据步骤:
1. 安装dataflows库：pip install dataflows
2. 运行脚本：python london-gva.py

许可协议

许可证: 开放政府许可证（Open Government Licence）
使用条件: 全球范围内、免版税、永久、非独占许可，需遵守许可证中的条件
进一步信息: 开放政府许可证详情

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

London GVA数据集的构建是通过从伦敦市政府数据开放平台（LondonData）网站上抓取相关数据而完成的。该数据集包含两个文件：gva.csv和gva-per-capita.csv，分别记录了1997年至2014年间伦敦各区的Gross Value Added（GVA，即地区生产总值）及其人均值。构建过程中，研究者需使用Python 3.6或更高版本以及dataflows库来执行数据处理脚本，以确保数据的准确性和更新。

使用方法

使用London GVA数据集，用户首先需要确保其Python环境满足要求，并安装dataflows库。之后，通过在本地运行提供的脚本，用户可以更新数据集。更新后的数据可以直接用于经济分析、数据可视化等研究，或与其他数据集结合以进行更深入的综合研究。

背景与挑战

背景概述

London GVA数据集，源自伦敦市政府数据开放平台LondonData，该数据集收集了自1997年至2014年间伦敦各个区的Gross Value Added（GVA，即地区生产总值）及其人均GVA数据。该数据集的创建旨在为经济研究者、政策制定者以及公众提供关于伦敦经济发展状况的详实资料，对于理解伦敦的区域经济动态、进行经济趋势分析以及支持相关决策制定具有重要作用。

当前挑战

尽管London GVA数据集为相关研究提供了宝贵的经济数据，但在构建过程中也遇到了诸多挑战。首先，数据集的时效性问题，最新数据截至2014年，对于研究当前经济状况可能存在局限性。其次，数据收集与整合过程中，需要确保数据的质量和一致性，避免数据录入错误或遗漏。此外，数据集的开放性和许可使用虽然提供了便利，但在数据隐私保护和知识产权方面仍需谨慎处理。

常用场景

经典使用场景

London GVA数据集源自伦敦市政府开放数据网站，收集了自1997年至2014年间伦敦各自治市的Gross Value Added（GVA）及其人均GVA。该数据集的经典使用场景在于为经济地理学者提供详实的数据基础，以便于分析伦敦地区经济增长趋势和区域经济差异。

解决学术问题

在学术研究领域，London GVA数据集解决了关于城市经济增长模式、区域经济均衡发展以及经济政策效应评估等问题。它为研究者提供了一个量化分析的工具，有助于揭示城市经济结构变化和经济增长的动态过程，对于城市经济学、区域经济学等学科的发展具有重要的参考价值。

实际应用

在实际应用中，London GVA数据集被广泛应用于政府经济规划、城市发展策略制定以及企业投资决策等领域。通过对该数据集的分析，政府和机构能够更好地理解经济发展的趋势和挑战，从而制定更为有效的经济政策和规划。

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