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搜索资源列表

  1. GDP-Analysis:使用NITI Aayog进行GDP分析-源码

  2. GDP分析 使用NITI Aayog进行GDP分析 NITI Aayog：背景 NITI Aayog（印度国家转型研究所）是印度政府的政策智囊团；它为中央和州政府提供战略投入，以实现各种发展目标。过去，NITI Aayog在诸如“数字印度”，“ Atal创新使命”和各种农业改革等计划中发挥了重要作用，并在教育，技能开发，水管理，医疗保健等方面设计了各种政策。 NITI Aayog的成立是为了取代印度计划委员会，该委员会过去一直遵循自上而下的政策制定模式，即通常在中央层面设计政策（例如5年计划

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    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：755kb
    • 提供者：weixin_42128015

  1. GCAM-LAC:拉丁美洲和加勒比（LAC）的全球变化分析模型（GCAM）-源码

  2. GCAM-LAC 拉丁美洲和加勒比海全球变化分析模型（GCAM-LAC） 接触 托马斯· Thomas ， 布林达（ Yarlagadda）， 莱昂·克拉克（Leon Clarke）， 介绍 GCAM-LAC是GCAM v5.3（ ）的公开可用“发行版本”的一个分支。 GCAM-LAC包括几个其他输入文件，这些文件改善了LAC区域的EWL投影的保真度。尽管GCAM 5.3包括32个地缘政治地区（包括阿根廷和哥伦比亚），但GCAM-LAC还将乌拉圭列为一个单独的地区，代表了总共33个地

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    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：156mb
    • 提供者：weixin_42097819

  1. 458-essay-economies:泰勒·黑伍德（Tyler Hegwood）（http://www.tylerhegwood.com/-源码

  2. 美国大都会经济体网络地图-批判和分析 科林·扎科夫斯基（Corin Zarkowski） 概述 泰勒·黑伍德（Tyler Hegwood）的美国大都市经济网络地图的存在既突出了经济生产的主要手段，又强调了其在全国的地理分布。 乍看之下，由于使用了鲜艳的色彩和底图的遗漏，因此用户在视觉上将其引向了自己的地图，他对原始数据的比较在美学上具有吸引力，同时也有效地表示了数据。 比他的地图更重要的是他的侧边栏。 屏幕左半部的面板包含有用的工具和文档，可让您选择要比较的各个行业（他可以一次查看两个行业），有

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    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：208kb
    • 提供者：weixin_42118056

  1. un_gdp_and_internet_usage_python:使用Python探索GDP和互联网使用情况（2004年至2014年）-源码

  2. GDP和互联网使用率 目录 一般信息 这个单独项目的目的是探索联合国的数据，特别是在十年时间范围内（2004-2014年）查看人均GDP和人口互联网访问百分比。 将两个数据集合并并使用Python进行了分析。 技术领域 使用以下项目创建项目： Python 包裹：pandas，numpy，matplotlib，seaborn Jupyter笔记本 该存储库中的文件 所有python脚本都在Notebooks文件夹中的UN-data-gdp-internet-usage.ipynb文件中。

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    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：135kb
    • 提供者：weixin_42131890

  1. Programming_2020-:2020年数值经济学编程项目-源码

  2. 编程_2020- A）首期项目： 1.0使用numpy，scipy和matplotlib的宏观经济模型的基本劳动力供给问题1.1：定义目标函数，定义税收和预算约束，定义消费者选择并使用优化最小标量来定义最大化以获得结果。 1.2：从问题2绘制的Usine范围绘制图1.3：解决税收1.4计算消费和劳动力价格的效用，也找到最佳的劳动力供应选择〜计算方法与1.1相同 B）数据分析项目： 项目描述：1990年以来不同性别的失业率如何变化，以及与人均GDP的关系 数据处理，数据获取和数据合并：我首先使

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    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：409kb
    • 提供者：weixin_42161450

  1. ETL-project-源码

  2. ETL项目 团队成员：郑琦，许家Hui，乍得·梅勒纳尔，乔·奎因 概述 该项目旨在帮助游戏玩家和游戏发行商通过SQL / MongoDB访问数据，以更好地理解和/或分析诸如游戏销售/类型流行度等信息。 该项目将分为两个部分。 第一部分着重于发行商的流行信息/类型/不同游戏的价格。 第二部分着眼于博弈区域价格与区域GDP之间的关系。 该程序应按以下顺序运行： Part_One_GameGenres_and_Feedback-DataExtraction Part_One_GameGenre

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  1. final_project:机器学习的自杀率-源码

  2. project_2 自杀率与幸福感及其他指标 概述：•每年有80万人死于自杀。 这约占全球总死亡人数的1.4％。•在许多发达国家，这一趋势正在下降。•在某些国家，自杀是禁忌和/或非法行为，这似乎有点荒谬。 对未遂自杀有惩罚的国家往往在亚洲和非洲。 尽管在世界其他地区仍然存在一些自杀现象•由于对自杀和未遂自杀的负面看法，致死率被掩盖或从未报告过，因此发病率往往被低估了•各国是否由于发展而自杀率下降了？ ？ •该项目的目的是研究不同的全球指标，并查看这些不同指标与全球自杀率之间是否存在相关性。 这

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  1. GDPDATA：分析美国经济数据并建立仪表盘-源码

  2. GDP数据 分析美国经济数据并建立仪表盘

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    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_42176612

  1. 预测数据分析-源码

  2. 预期寿命 过去已经对影响预期寿命的几个因素进行了研究。 以前从未考虑过使用某些功能根据国家状况（发展/发达，GDP，百分比支出），​​生活方式（BMI，酒精，教育，资源收入构成），疾病（艾滋病毒/艾滋病）预测所有国家/地区预期寿命的准确性艾滋病，白喉等） 数据集已从收集。 我已经在R上完成了这个项目，并且在Tableau上创建了不同类型的有意义的可视化。 清理数据，可视化数据，缩放比例的特征，进行统计分析，创建相关矩阵，检查变量之间如何正/负相关以及它们之间的相关性如何，为每个特征创建简单的（

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    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：354kb
    • 提供者：weixin_42127937

  1. Valle-DATS-6401-个人项目：2013年至2017年G20论坛的军事，教育和医疗保健支出趋势分析-源码

  2. G20：军事，教育和医疗保健的观点 欢迎！ 您现在正在以可视化演示文稿的形式浏览，该演示文稿分析了G20论坛成员中所选国家的数量。 收集的数据涵盖以下国家：澳大利亚，巴西，中国，法国，德国，意大利，日本，墨西哥，俄罗斯，韩国，英国（UK）和美国（US）。 在本演讲过程中，您将有机会探索这些国家在2013年至2017年期间的军事，教育和医疗保健支出趋势，并掌握这些变量与各自经济体的关系。 准备数据 我们关于2013年至2017年GDP，人口以及军事和医疗保健支出的数据可在世界银行的指标文件中找到。

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  1. 地理信息系统GIS技术-源码

  2. 地理信息系统GIS技术 2020年第一季度，美国的就业率急剧下降。随着全球大流行的Covid-19流行，美国的失业率继续上升。 州的封锁导致混乱，许多人发现自己失业，甚至小企业也受到影响。 通过使用地理信息系统和技术，可以更聪明地应对日冕病毒大流行。 可以根据影响区域制定更智能和动态的策略。 本文旨在分析问题并开发可用于传播意识，制定更具体政策的地图。 生成的地图可用于更好地解释数据，并可视化美国各州的失业问题。 对生成的图进行更深入的分析后发现，该病毒的传播与裁员直接相关。 占GDP和就业人数

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    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：77mb
    • 提供者：weixin_42131261

  1. 大气CO2浓度的多元线性回归：基于全球能源消耗的大气CO2浓度水平的统计分析-源码

  2. 多元线性回归：大气中的二氧化碳浓度 作者：亚特兰大刘，Maruthi Mutnuri，格雷格·卡梅伦，埃德温·阿奎尔 日期： 2020年秋季 基于全球能源消耗，人均GDP和全球人口的大气CO2浓度水平的统计分析。 该分析的主要目标之一是捕获与线性回归有关的模型选择和假设测试过程。 整个项目通过RStudio完成。 程序 变量选择 假设： 线性度 独立 常态 等方差 多共线性 影响点和异常值 解释系数 预测未来大气中的二氧化碳水平

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  1. 气候变化：该项目是利兹大学MATH5747M模块的一部分-源码

  2. 气候变化 该项目是利兹大学MATH5747M模块的一部分。 该项目的中心主题是研究二氧化碳排放对全球变暖的影响。 采取了一种数据驱动的方法，通过诸如全球温度升高和海平面上升等现象来确认全球变暖的真实性。 进行了分析，以了解各国在全球二氧化碳排放量中的绝对数量和累计百分比。 我们还使用多元线性回归，以人均GDP，预期寿命，城市人口比例和失业率作为预测变量来模拟人均二氧化碳排放量。 此项目中使用了该存储库中包含的数据集。

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  1. Maldives_Default_Risk：由IMF创建的数据库，用于分析来自马尔代夫的关键经济指标及其目前债务困扰的高风险-源码

  2. 马尔代夫默认风险 这是对2000年至2021年以来国际互助基金数据库中有关马尔代夫的数据集（未来日期为估计）的分析，我个人还提供了其他统计值以获得更好的见解。 该项目的灵感来自6月27日由Mariyam Malsa撰写的The Edition中的文章“来自中国的高债务风险的马尔代夫：世界银行”。 2020年。该数据库分别包括以下表格和标题：•RealGPD o年o YTYchange：代表马尔代夫每年实际GDP的百分比变化（十进制）。 •名义GPD o年份o名义GDP：显示每年的名义GDP。 o

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    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：49kb
    • 提供者：weixin_42121058

  1. GDP分析-源码

  2. GDP分析 背景-NITI Aayog NITI Aayog（印度国家转型研究所）是印度政府的政策智囊团，为中央和州政府提供战略投入，以实现各种发展目标。 过去，NITI Aayog在数字印度，Atal创新使命，各种农业改革等倡议中发挥了重要作用，并设计了教育，技能开发，水管理，医疗保健等各种政策。 NITI Aayog的成立是为了取代印度计划委员会，该委员会过去一直遵循自上而下的政策制定模式，即通常在中央层面设计政策（例如各种5年计划）。 另一方面，NITI Aayog设计了针对不同国家或

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  1. 数据分析可视化：这是表格中道路事故数据的可视化，以识别导致所有可能事故的趋势。 可视化将有助于查找数据中的隐藏模式，以查找事故之间的标准特征-源码

  2. 数据分析可视化 世界上导致死亡和重伤的主要原因是道路交通事故。 在印度，事故的发生率超过了临界限值。 仅在2018年，该国就报告了因道路交通事故造成的约15.1万人死亡。 它可能不会完全停止，但是可以减少。 世界银行的一项研究发现，如果印度要在2014年至2038年之间成功将道路上的伤亡人数减半，则有可能使其人均GDP增长14％。 本文涉及道路事故数据的可视化，以识别导致所有可能事故的趋势。 可视化将有助于查找数据中的隐藏模式，以查找事故之间的标准特征。

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    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：541kb
    • 提供者：weixin_42165980

  1. nyc-marathon-capstone：Nashville软件学校-数据分析Bootcamp Capstone项目-源码

  2. 纽约马拉松分析 纳什维尔软件学院数据分析训练营-Capstone项目 目录 动机： 我已经跑了18年多了，这对我是很重要，也是我一生的动力所在。 我在2016年参加了纽约马拉松比赛，希望分析过去五年的结果数据，以查看结果随时间的变化。 另外，我将看看是否与年龄段和性别相关。 我还将在结果背后探索更多内容，并提取其他数据集，以发现有关跑步者的见解以及与比赛日天气和跑步者所在国经济相关的潜在趋势。 数据问题： 在过去的五年中，纽约市的马拉松成绩有何变化？ 年龄段和有表现的性别有趋势吗？ 比赛

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  1. 社会数据的知识发现—使用异构数据的经济增长的详细分析-源码

  2. 社会公益知识发现：使用异构数据集的经济增长详细分析 抽象 教育是一个国家增长的最重要指标之一。 它还极大地取决于特定地区及其经济增长的各种因素。 该项目的重点是分析各种行业的教育，经济发展指标，失业率，性别和年龄差异的数据，以找到有助于更好地了解各国经济增长的趋势和相关性。 在我们的研究过程中，我们从联合国和世界银行收集的数据中考虑了全球15多个国家的各种指标。 我们观察到，教育是直接和间接经济增长的重要积极指标，因为教育质量的提高可带来更好的就业机会，并最终增加一个国家的国内生产总值（GDP）

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  1. covid_gdp：国家COVID-19与GDP相关性的统计和制图分析-源码

  2. covid_gdp：国家COVID-19与GDP相关性的统计和制图分析

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  1. 分析美国经济数据并构建仪表板：IBM数据科学专业证书的一部分-源码

  2. 分析美国经济数据并建立仪表盘 关键概念 创建一个仪表板，以显示来自特定数据集的关键经济指标。 1.创建一个包含GDP数据的数据框，并使用head（）方法显示并进行截屏 2.创建一个包含失业数据的数据框。 使用head（）方法显示数据帧的前五行，并进行屏幕截图。 3.显示失业率大于8.5％的数据框。 截屏 4.使用功能make_dashboard制作一个仪表板，然后进行屏幕截图。 5.输入从Watson Studio生成的笔记本的链接。 链接到我的笔记本： :

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    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：12kb
    • 提供者：weixin_42122986
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