World Inequality Database|收入不平等数据集|财富分配数据集
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- World Inequality Database首次发布,由巴黎经济学院、哈佛大学和牛津大学等机构的研究人员共同创建,旨在提供全球收入和财富不平等的详细数据。
- 数据集开始被广泛应用于学术研究和政策分析,特别是在全球不平等和经济发展领域的研究中。
- World Inequality Database发布了其首个年度报告,详细分析了全球收入和财富分配的趋势,引起了国际社会的广泛关注。
- 数据集的覆盖范围扩大,增加了对新兴市场国家和发展中国家不平等数据的收集和分析。
- 面对全球疫情的影响,World Inequality Database发布了特别报告,探讨了疫情对全球不平等的短期和长期影响。
- 数据集继续更新和扩展,增加了对气候变化和不平等之间关系的研究数据,进一步丰富了其内容和应用领域。
- 1World Inequality Report 2018World Inequality Lab · 2018年
- 2Global Inequality Dynamics: New Findings from WID.worldAmerican Economic Association · 2017年
- 3The Rise of Income and Wealth Inequality in America: Evidence from Distributional National AccountsNational Bureau of Economic Research · 2020年
- 4Inequality in the Euro Area: New Insights from Distributional National AccountsEuropean Central Bank · 2019年
- 5The Distributional National Accounts: Methods and Estimates for the United StatesNational Bureau of Economic Research · 2016年
中国劳动力动态调查
“中国劳动力动态调查” (China Labor-force Dynamics Survey,简称 CLDS)是“985”三期“中山大学社会科学特色数据库建设”专项内容,CLDS的目的是通过对中国城乡以村/居为追踪范围的家庭、劳动力个体开展每两年一次的动态追踪调查,系统地监测村/居社区的社会结构和家庭、劳动力个体的变化与相互影响,建立劳动力、家庭和社区三个层次上的追踪数据库,从而为进行实证导向的高质量的理论研究和政策研究提供基础数据。
中国学术调查数据资料库 收录
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0(1951-2024)
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 74 年(1951~2024 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 74 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。
国家青藏高原科学数据中心 收录
波士顿房价数据集
波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集,通常用于回归任务,尤其是房价预测。下方文档中有所有字段顺序的描述。
阿里云天池 收录
Materials Project 在线材料数据库
Materials Project 是一个由伯克利加州大学和劳伦斯伯克利国家实验室于 2011 年共同发起的大型开放式在线材料数据库。这个项目的目标是利用高通量第一性原理计算,为超过百万种无机材料提供全面的性能数据、结构信息和计算模拟结果,以此加速新材料的发现和创新过程。数据库中的数据不仅包括晶体结构和能量特性,还涵盖了电子结构和热力学性质等详尽信息,为研究人员提供了丰富的材料数据资源。相关论文成果为「Commentary: The Materials Project: A materials genome approach to accelerating materials innovation」。
超神经 收录
海天瑞声-超大规模中文多领域高质量多轮对话语料库
这是一个符合中国人表达习惯的自然对话数据集,共计约1,0000,000轮,上亿级token,包含正式&非正式风格对话,使用偏口语化自然表达。覆盖工作、生活、校园等场景,及金融、教育、娱乐、体育、汽车、科技等领域。在数据集构成上,DOTS-NLP-216包含了对真实场景的对话采集,及高度还原真实场景的模拟对话这两种方式,兼顾分布的代表性、多样性和样本规模。
魔搭社区 收录