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IMF World Economic Outlook|全球经济数据集|经济指标数据集
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https://www.imf.org/en/Publications/WEO/weo-database
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该数据集包含国际货币基金组织（IMF）发布的全球经济展望报告，涵盖全球各国的经济指标、预测和分析。数据包括GDP增长率、通货膨胀率、失业率等关键经济指标。
提供机构：
www.imf.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
IMF World Economic Outlook数据集的构建基于国际货币基金组织（IMF）的全球经济展望报告。该数据集通过系统地收集和整理来自全球各国的经济指标，包括国内生产总值（GDP）、通货膨胀率、失业率等关键经济变量，形成了一个全面且结构化的全球经济数据库。数据来源包括各国政府发布的官方统计数据、IMF的内部研究以及国际组织的合作数据。通过严格的筛选和验证流程，确保数据的准确性和可靠性。
特点
IMF World Economic Outlook数据集以其全球覆盖和多维度分析著称。该数据集不仅涵盖了发达国家和发展中国家，还包括了不同经济体在不同时间段的详细经济表现。其特点在于数据的实时更新和预测性分析，能够为政策制定者、经济学家和研究人员提供及时且深入的经济洞察。此外，数据集的结构化设计使得用户可以轻松进行跨国家和跨时间段的比较分析。
使用方法
IMF World Economic Outlook数据集的使用方法多样，适用于多种研究目的。用户可以通过数据集提供的API接口或直接下载数据文件，进行自定义的数据分析和可视化。该数据集常用于宏观经济研究、政策模拟和预测模型构建。例如，研究人员可以利用该数据集分析全球经济趋势，评估不同经济政策的效果，或预测未来经济走势。数据集的灵活性和全面性使其成为全球经济研究的重要工具。
背景与挑战
背景概述
国际货币基金组织（IMF）的世界经济展望（World Economic Outlook, WEO）数据集自1990年代初创建以来，已成为全球经济研究的重要资源。该数据集由IMF的经济学家和研究团队定期更新，涵盖了全球主要经济体的宏观经济指标，包括国内生产总值（GDP）、通货膨胀率、失业率等。WEO的核心研究问题在于提供对全球经济趋势的准确预测和分析，以支持政策制定和国际经济合作。其影响力不仅体现在学术研究中，还对各国政府、国际组织和私营部门的决策产生了深远影响。
当前挑战
WEO数据集在解决全球经济预测和分析领域问题时面临多项挑战。首先，数据收集的复杂性在于需要从多个国家和地区的官方统计机构获取及时且准确的数据，这要求高度的协调和信任。其次，全球经济环境的快速变化，如金融危机、地缘政治冲突等，增加了预测的不确定性。此外，数据集的构建过程中，如何处理和整合不同国家和地区的统计方法差异，确保数据的国际可比性，也是一个重要挑战。最后，随着新兴经济体的崛起，如何准确评估其经济表现和潜力，对WEO的分析框架提出了新的要求。
发展历史
创建时间与更新
IMF World Economic Outlook数据集首次发布于1990年，此后每半年更新一次，通常在每年的四月和十月发布最新数据。
重要里程碑
IMF World Economic Outlook数据集的重要里程碑包括1997年亚洲金融危机期间的数据更新，提供了对全球经济动态的深入分析；2008年全球金融危机期间，该数据集成为政策制定者和学者的重要参考，帮助理解危机的全球影响；2020年新冠疫情期间，数据集迅速更新，提供了对全球经济复苏路径的预测和分析。
当前发展情况
当前，IMF World Economic Outlook数据集继续在全球经济研究中发挥核心作用，为政策制定、学术研究和市场分析提供了关键数据支持。其定期更新和深入分析使得该数据集成为全球经济趋势和政策效果评估的重要工具。此外，数据集的国际化视角和多维度分析方法，进一步增强了其在国际经济合作和全球治理中的影响力。
发展历程
- 国际货币基金组织（IMF）首次发布《世界经济展望》（World Economic Outlook）报告，标志着该数据集的正式诞生。
- IMF开始每年发布两次《世界经济展望》报告，分别在4月和10月，以提供更及时的经济分析和预测。
- 《世界经济展望》报告开始包含更多关于新兴市场和发展中经济体的详细分析，扩大了数据集的覆盖范围。
- 全球金融危机期间，IMF加强了《世界经济展望》报告的发布频率和内容深度，以应对全球经济的不确定性。
- IMF在《世界经济展望》报告中引入了更多关于气候变化和可持续发展议题的分析，反映了全球经济的新挑战。
- 新冠疫情爆发后，IMF迅速调整《世界经济展望》报告的内容，重点关注疫情对全球经济的短期和长期影响。
常用场景
经典使用场景
在国际经济研究领域，IMF World Economic Outlook（WEO）数据集被广泛用于分析全球经济趋势和预测。该数据集提供了各国宏观经济指标的详细数据，包括国内生产总值（GDP）、通货膨胀率、失业率等，为经济学家和政策制定者提供了宝贵的参考。通过分析这些数据，研究者能够识别经济周期中的关键转折点，评估不同经济政策的效果，并为未来的经济决策提供依据。
解决学术问题
IMF World Economic Outlook数据集在解决全球经济研究中的多个学术问题上发挥了重要作用。首先，它为研究者提供了跨国家和跨时间段的宏观经济数据，有助于深入探讨经济增长的驱动因素和影响机制。其次，该数据集支持了对经济危机和复苏过程的系统性分析，为理解金融危机的成因和应对策略提供了实证基础。此外，通过对比不同国家和地区的经济表现，研究者能够提出更具普适性的经济理论和政策建议。
衍生相关工作
IMF World Economic Outlook数据集的发布和更新催生了大量相关的经典研究工作。许多学者利用该数据集进行跨国比较研究，探讨不同经济体的发展路径和政策效果。例如，有研究通过分析WEO数据，揭示了新兴市场经济体的增长模式和挑战。此外，该数据集还为全球经济模型的发展提供了基础数据，支持了多国宏观经济模拟和预测研究。这些衍生工作不仅丰富了国际经济学的理论体系，也为实际经济政策的制定提供了科学依据。
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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
HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集，专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例，收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果，以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型，确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测，旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
arXiv 收录
中国空气质量数据集（2014-2020年）
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI，包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录，通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
国家地球系统科学数据中心 收录
RAVDESS
情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性，12位男性)，以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情，歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常，强烈) 下产生的，另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位，48kHz .wav)，音频-视频 (720p H.264，AAC 48kHz，.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意，Actor_18没有歌曲文件。
OpenDataLab 收录
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。
github 收录
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录