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Australian Bureau of Statistics (ABS)|经济统计数据集|社会统计数据集
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澳大利亚统计局（ABS）提供的数据集涵盖了广泛的经济、社会和环境统计数据，包括人口普查、经济指标、劳动力市场数据、健康统计、教育统计等。这些数据集为研究人员、政策制定者和公众提供了关于澳大利亚社会和经济状况的详细信息。
提供机构：
www.abs.gov.au
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
澳大利亚统计局（ABS）数据集的构建基于广泛的政府统计和调查，涵盖了经济、社会、人口和环境等多个领域。ABS通过定期的人口普查、经济调查和专项研究，收集和整理了大量高质量的数据。这些数据经过严格的审核和标准化处理，确保了其准确性和一致性。此外，ABS还采用了先进的数据分析技术，对原始数据进行深度挖掘和多维度分析，从而构建出具有高度代表性和实用性的数据集。
特点
ABS数据集以其全面性和权威性著称，涵盖了澳大利亚社会的各个方面。其数据具有高度的时效性和更新频率，能够及时反映社会经济的变化。此外，ABS数据集还具有高度的可访问性，用户可以通过官方网站或API接口轻松获取所需数据。数据格式多样，包括表格、图表和报告等，满足了不同用户的需求。ABS数据集还注重数据的可比性和连续性，使得长期趋势分析成为可能。
使用方法
ABS数据集的使用方法多样，适用于学术研究、政策制定和商业分析等多个领域。用户可以通过ABS官方网站进行数据检索和下载，支持多种数据格式的导出。对于需要定制化数据的用户，ABS提供了API接口，方便进行数据集成和自动化处理。此外，ABS还提供了详细的数据使用指南和教程，帮助用户快速上手。用户在使用过程中应注意数据的使用许可和引用规范，确保合法合规。
背景与挑战
背景概述
澳大利亚统计局（Australian Bureau of Statistics, ABS）成立于1905年，是澳大利亚联邦政府的主要统计机构，负责收集、分析和发布有关澳大利亚社会、经济和环境状况的数据。ABS的核心研究问题涵盖了人口普查、经济指标、劳动力市场、健康与福利等多个领域，其数据对政策制定、学术研究和公众理解具有深远影响。ABS的数据集不仅为澳大利亚国内提供了详尽的统计信息，也在国际上享有高度声誉，成为全球研究者的重要参考资源。
当前挑战
尽管ABS数据集在统计领域具有重要地位，但其构建和维护过程中仍面临诸多挑战。首先，数据收集的复杂性在于需要覆盖广泛的地理区域和多样化的社会群体，确保数据的全面性和代表性。其次，数据隐私和安全问题也是ABS必须应对的关键挑战，如何在保证数据准确性的同时保护个人隐私，是ABS长期面临的难题。此外，随着数据量的不断增长，如何高效地存储、处理和分析这些数据，以满足日益增长的分析需求，也是ABS需要持续优化的方向。
发展历史
创建时间与更新
澳大利亚统计局（ABS）自1901年成立以来，一直致力于收集和发布澳大利亚的统计数据。其数据集的更新频率根据不同数据类型和需求而定，通常包括年度、季度和月度更新。
重要里程碑
ABS的重要里程碑包括1960年代引入计算机技术，极大地提高了数据处理效率；1980年代开始发布电子版统计数据，标志着数据发布方式的现代化；2000年后，ABS加强了在线数据服务，推出了多个在线数据库和工具，如Australian Data Archive和TableBuilder，这些工具极大地提升了数据的可访问性和利用率。
当前发展情况
当前，ABS继续在数据收集和发布方面进行创新，特别是在大数据和人工智能技术的应用上。例如，ABS正在探索使用机器学习算法来提高数据质量和预测能力。此外，ABS还积极参与国际统计标准的制定和实施，确保其数据在全球范围内的可比性和可靠性。这些努力不仅提升了ABS在统计领域的地位，也为澳大利亚的政策制定和学术研究提供了坚实的基础。
发展历程
- 澳大利亚统计局（ABS）成立，作为澳大利亚联邦政府的一部分，负责收集和发布全国统计数据。
- ABS首次发布澳大利亚人口普查数据，这是其最重要的数据收集活动之一。
- ABS开始发布年度经济统计数据，包括国民收入和生产账户。
- ABS引入计算机技术，开始使用电子数据处理系统进行数据分析和报告。
- ABS进行了一次全面的人口普查，这是澳大利亚历史上规模最大的一次。
- ABS开始发布季度国民账户数据，提供更及时的经济统计信息。
- ABS推出在线数据服务，公众可以通过互联网访问统计数据。
- ABS庆祝成立100周年，回顾其对澳大利亚社会和经济发展的贡献。
- ABS进行了一次创新的人口普查，采用在线和纸质相结合的方式收集数据。
- ABS继续扩展其数据服务，包括大数据分析和开放数据平台，以支持政策制定和学术研究。
常用场景
经典使用场景
在社会经济研究领域，Australian Bureau of Statistics (ABS) 数据集被广泛用于分析澳大利亚的人口统计、经济活动和社会趋势。研究者利用该数据集进行跨时间序列的比较，以揭示澳大利亚社会结构和经济发展的动态变化。例如，通过分析ABS提供的年度人口普查数据，学者们能够深入探讨人口迁移、家庭结构变化以及劳动力市场的演变。
解决学术问题
ABS数据集在解决学术研究中的多个关键问题上发挥了重要作用。首先，它为社会科学家提供了详尽的人口和经济数据，有助于研究人口老龄化、劳动力市场不平等和区域经济发展差异等复杂社会问题。其次，ABS数据集的高质量和标准化处理，使得不同研究之间的数据可比性增强，推动了跨学科和跨国界的研究合作。
衍生相关工作
基于ABS数据集，许多经典研究工作得以开展，推动了社会科学和经济学的发展。例如，有研究利用ABS数据集分析了澳大利亚的移民政策对本地劳动力市场的影响，揭示了移民与本地就业之间的复杂关系。此外，ABS数据集还被用于开发和验证多种经济模型，如预测经济增长的计量经济学模型，这些模型在政策制定和学术研究中具有重要应用价值。
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数据主题
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优质数据集
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任务类型
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热门数据集
CCDC 2152220: Experimental Crystal Structure Determination
Related Article: Yali Zhou, Gary S. Nichol, Jennifer A. Garden|2022|Eur.J.Inorg.Chem.|2022||doi:10.1002/ejic.202200134
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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
UAVDT
UAVDT是一个用于目标检测任务的数据集。
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flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集，包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、图像数量、标注信息等。
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Nexdata/chinese_dialect
该数据集包含25,000小时的中文方言语音数据，收集自多个方言区域的本地方言使用者，涵盖闽南语、粤语、四川话、河南话、东北话、上海话、维吾尔语和藏语等。数据格式为16kHz、16bit、未压缩的wav文件，单声道。句子准确率超过95%。数据集支持的任务包括自动语音识别（ASR）和音频说话人识别。
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