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Fortune Global 500|全球500强数据集|财务数据数据集
收藏fortune.com2024-10-29 收录
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Fortune Global 500 数据集包含了全球500家最大公司的排名、收入、利润、资产和市值等财务数据。这些公司是根据其年度收入进行排名的。
提供机构：
fortune.com
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Fortune Global 500数据集的构建基于《财富》杂志每年发布的全球500强企业排名。该排名依据企业的年度营业收入进行排序，涵盖了全球范围内最具经济影响力的企业。数据集的构建过程包括从《财富》杂志官方网站和相关数据库中收集企业的基本信息、财务数据和行业分类等关键指标。通过严格的数据清洗和标准化处理，确保数据的准确性和一致性，最终形成一个全面且权威的企业排名数据集。
特点
Fortune Global 500数据集具有显著的特点，首先是其权威性和广泛性，涵盖了全球最具影响力的500家企业，为研究全球经济格局提供了重要参考。其次，数据集包含了丰富的企业信息，如营业收入、利润、资产和员工数量等，为多维度的企业分析提供了可能。此外，该数据集还具有时间序列特性，可以追踪企业的发展历程和行业动态，为长期趋势分析提供了宝贵数据。
使用方法
Fortune Global 500数据集的使用方法多样，适用于经济研究、企业战略分析和市场预测等多个领域。研究者可以通过该数据集分析全球经济结构的变化趋势，识别行业领导者和新兴市场。企业管理者可以利用这些数据进行竞争对手分析，制定有效的市场进入策略。此外，投资者也可以参考该数据集进行投资组合优化，评估潜在投资风险和回报。数据集的开放性和详细性使其成为各类用户进行深入研究和决策支持的重要工具。
背景与挑战
背景概述
Fortune Global 500数据集，源自《财富》杂志自1995年起每年发布的全球500强企业榜单，该榜单依据企业的年度营业收入进行排名。这一数据集不仅记录了全球顶尖企业的经济活动，还反映了全球经济格局的变迁。通过分析这些数据，研究者能够洞察全球经济趋势、企业竞争力以及市场动态，为政策制定者、投资者和企业管理者提供了宝贵的参考依据。
当前挑战
Fortune Global 500数据集在构建过程中面临诸多挑战。首先，数据来源的多样性和复杂性要求高度的数据清洗和整合能力，以确保数据的准确性和一致性。其次，随着全球经济环境的快速变化，数据集需要不断更新以反映最新的市场动态，这对数据维护和更新提出了持续的要求。此外，如何从庞大的数据中提取有价值的洞察，也是该数据集面临的重要挑战，这需要先进的分析技术和工具的支持。
发展历史
创建时间与更新
Fortune Global 500数据集首次发布于1995年，由《财富》杂志创建，旨在反映全球最大公司的年度排名。该数据集每年更新一次，通常在每年的7月份发布最新排名。
重要里程碑
Fortune Global 500数据集的重要里程碑包括1995年的首次发布，标志着全球企业排名进入了一个新的纪元。2000年，随着互联网和全球化的发展，该数据集开始纳入更多新兴市场的企业，进一步扩大了其影响力。2010年，数据集引入了更详细的财务和运营数据，使其成为研究全球经济趋势的重要工具。
当前发展情况
当前，Fortune Global 500数据集已成为全球商业和经济研究的核心资源。它不仅提供了全球最大企业的排名，还包含了详细的财务数据、行业分类和地理位置信息，为学者、政策制定者和企业高管提供了宝贵的洞察。随着全球经济格局的不断变化，该数据集也在不断更新和扩展，以反映新兴市场和新兴行业的崛起，进一步巩固了其在相关领域的贡献和意义。
发展历程
- 《财富》杂志首次发布美国500强企业榜单，标志着全球企业排名体系的初步形成。
- 《财富》杂志将榜单扩展至全球范围，首次发布《财富》全球500强榜单，涵盖了全球最具影响力的企业。
- 《财富》全球500强榜单进一步细化，增加了行业分类和企业详细信息，提升了数据集的实用性和参考价值。
- 《财富》全球500强榜单开始采用更严格的财务标准和数据验证机制，确保榜单的准确性和权威性。
- 面对全球经济环境的变化，《财富》全球500强榜单增加了对新兴市场企业的关注，反映了全球经济格局的演变。
常用场景
经典使用场景
在全球商业分析领域，Fortune Global 500数据集被广泛用于研究全球最大企业的财务表现、市场策略及行业趋势。通过分析这些企业的收入、利润、资产和市值等关键财务指标，研究者能够洞察全球经济的动态变化和主要行业的竞争格局。此外，该数据集还常用于比较不同国家和地区的经济实力，以及评估跨国公司在国际市场中的地位和影响力。
解决学术问题
Fortune Global 500数据集为学术界提供了丰富的研究素材，解决了多个重要的学术研究问题。例如，通过分析这些企业的财务数据，学者们可以研究企业规模与盈利能力之间的关系，探讨企业成长的动力机制。此外，该数据集还为研究全球经济一体化、跨国公司治理以及国际竞争策略提供了实证依据，推动了相关领域的理论发展和实证研究。
衍生相关工作
Fortune Global 500数据集的广泛应用催生了大量相关研究和工作。例如，基于该数据集的研究论文和报告层出不穷，涉及企业战略、国际贸易、金融市场等多个领域。此外，许多商业智能工具和数据分析平台也引入了Fortune Global 500数据，为用户提供定制化的数据分析和可视化服务。这些衍生工作不仅丰富了学术研究，也推动了商业实践的创新和发展。
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数据主题
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热门数据集
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OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库，旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合，以增加开放源代码声纳数据集的可见性，并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。
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HyperGlobal-450K - 全球最大规模高光谱图像数据集
HyperGlobal-450K数据集由武汉大学联合国内外多所知名高校及研究机构共同构建，是迄今为止全球规模最大的高光谱图像数据集。该数据集包含约45万张高光谱图像，规模等价于超过2000万张不重叠的三波段图像，远超现有的同类数据集。数据集涵盖了全球范围内的高光谱遥感图像，包括来自地球观测一号（EO-1）Hyperion和高分五号（GF-5B）两种传感器的图像，光谱范围从可见光到短波及中波红外，具有从紫外到长波红外的330个光谱波段，空间分辨率为30米。每幅图像经过精心处理，去除了无效波段和水汽吸收波段，保留了具有实际应用价值的光谱信息。HyperGlobal-450K数据集不仅支持高光谱图像的基础研究，还能够用于开发和测试各种高光谱图像处理方法，比如图像分类、目标检测、异常检测、变化检测、光谱解混、图像去噪和超分辨率等任务。
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中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集（TRIMS LST；2000-2023）
地表温度（Land surface temperature, LST）是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现，又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此，地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提，还是众多模型的直接输入参数，在许多领域有广泛的应用，如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化，学术界对卫星遥感的全天候地表温度（All-weather LST）具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是增强型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Terra/Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性，最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Terra/Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时，该数据集在白天和夜间的平均偏差（MBE）为0.09K和-0.03K，偏差标准差（STD）为1.45K和1.17K。基于19个站点实测数据的检验结果表明，其MBE为-2.26K至1.73K，RMSE为0.80K至3.68K，且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日4次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2023年；空间范围包括我国陆域的主要区域（包含港澳台地区，暂不包含我国南海诸岛）及周边区域（72°E-135°E，19°N-55°N）。本数据集的缩写名为TRIMS LST（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST），以便用户使用。需要说明的是，TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP（中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2023）V2）同步在国家青藏高原科学数据中心发布，以减少相关用户数据下载和处理的工作量。
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中国区域教育数据库
该数据集包含了中国各区域的教育统计数据，涵盖了学校数量、学生人数、教师资源、教育经费等多个方面的信息。
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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。
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