有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
China Data Center - China City Statistical Yearbook|城市统计数据集|社会研究数据集
收藏www.chinadataonline.org2024-10-31 收录
下载链接：
http://www.chinadataonline.org/city_statistical_yearbook.php
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据集包含中国各城市年度统计数据，涵盖人口、经济、教育、卫生等多个领域。
提供机构：
www.chinadataonline.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
中国数据中心（China Data Center）构建的《中国城市统计年鉴》数据集，是通过系统收集和整理全国各城市年度统计数据而成。该数据集涵盖了人口、经济、社会、环境等多个维度的详细信息，确保了数据的全面性和准确性。数据来源包括各级政府统计部门、研究机构以及公开发布的统计报告，经过严格的审核和校对，确保了数据的高质量。
特点
《中国城市统计年鉴》数据集具有显著的特点，包括数据的广泛覆盖和深度分析。该数据集不仅提供了各城市的基本统计数据，还包含了区域差异、发展趋势等深入分析，为研究者提供了丰富的信息资源。此外，数据集的更新频率高，能够及时反映城市发展的最新动态，具有较高的时效性和实用性。
使用方法
使用《中国城市统计年鉴》数据集时，研究者可以根据需要选择特定的城市或时间段进行数据提取和分析。数据集支持多种数据处理和分析工具，如Excel、SPSS、R等，方便用户进行数据挖掘和模型构建。此外，数据集还提供了详细的数据字典和使用指南，帮助用户快速上手并充分利用数据资源。
背景与挑战
背景概述
中国数据中心（China Data Center）发布的《中国城市统计年鉴》数据集，自其创建以来，已成为研究中国城市化进程和区域经济发展的重要资源。该数据集由国家统计局主导，汇集了全国各城市在经济、社会、环境等多方面的年度统计数据。核心研究问题涵盖城市经济增长、人口流动、基础设施建设及环境可持续性等。其影响力不仅限于学术界，还为政府决策、企业战略规划及国际比较研究提供了关键数据支持。
当前挑战
尽管《中国城市统计年鉴》数据集具有广泛的应用价值，但其构建和使用过程中仍面临若干挑战。首先，数据收集的全面性和准确性依赖于地方政府的配合，可能存在数据缺失或不一致的问题。其次，随着城市化进程的加速，数据更新频率需进一步提升，以反映快速变化的城市动态。此外，数据隐私和安全问题亦需重视，确保在数据共享和分析过程中保护个人和企业的敏感信息。
发展历史
创建时间与更新
China Data Center - China City Statistical Yearbook数据集的创建时间可追溯至20世纪80年代，旨在系统收集和整理中国各城市的年度统计数据。该数据集自创建以来，每年定期更新，确保数据的时效性和准确性。
重要里程碑
该数据集的重要里程碑之一是1990年代初期的全面数字化转型，这一举措极大地提高了数据的可访问性和分析效率。此外，2000年后，数据集引入了更多维度的城市统计数据，包括经济、社会、环境等多个方面，进一步丰富了研究内容。近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，该数据集开始整合更多实时数据和预测模型，为政策制定和学术研究提供了更为强大的支持。
当前发展情况
当前，China Data Center - China City Statistical Yearbook数据集已成为中国城市研究领域的重要资源，广泛应用于城市规划、经济发展、社会政策等多个领域。数据集不仅提供了详尽的历史数据，还通过与现代技术的结合，如云计算和机器学习，实现了数据的高效处理和深度分析。这不仅提升了数据的使用价值，也为相关领域的研究者和决策者提供了宝贵的参考依据，推动了中国城市发展的科学化和智能化进程。
发展历程
- 中国数据中心首次发布《中国城市统计年鉴》，标志着中国城市统计数据系统化的开始。
- 《中国城市统计年鉴》首次引入计算机辅助数据处理技术，提高了数据处理的效率和准确性。
- 年鉴内容扩展，涵盖更多城市经济、社会和环境指标，数据覆盖范围进一步扩大。
- 《中国城市统计年鉴》开始采用在线数据库形式发布，便于公众和研究者实时访问和分析数据。
- 年鉴数据集整合了大数据和人工智能技术，提升了数据分析的深度和广度，为政策制定提供更科学的依据。
常用场景
经典使用场景
在城市规划与经济研究领域，China Data Center - China City Statistical Yearbook数据集被广泛用于分析中国各城市的经济发展趋势与社会变迁。研究者通过该数据集，能够深入探讨城市间的经济差异、人口流动模式以及基础设施建设的成效，从而为政策制定者提供科学依据。
解决学术问题
该数据集解决了城市经济学中的多个关键问题，如城市化进程中的经济不平等、区域发展不平衡以及环境可持续性等。通过提供详尽的城市级统计数据，研究者能够量化分析这些复杂的社会经济现象，推动相关理论的发展与实证研究的深化。
衍生相关工作
基于该数据集，许多学者和研究机构开展了大量相关研究，如城市经济模型的构建、区域经济一体化的评估以及城市可持续发展策略的制定。这些研究不仅丰富了城市经济学的理论体系，也为实际政策提供了有力的数据支持。
以上内容由AI搜集并总结生成
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
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 收录
FER2013
FER2013数据集是一个广泛用于面部表情识别领域的数据集，包含28,709个训练样本和7,178个测试样本。图像属性为48x48像素，标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性。
github 收录
AISHELL/AISHELL-1
Aishell是一个开源的中文普通话语音语料库，由北京壳壳科技有限公司发布。数据集包含了来自中国不同口音地区的400人的录音，录音在安静的室内环境中使用高保真麦克风进行，并下采样至16kHz。通过专业的语音标注和严格的质量检查，手动转录的准确率超过95%。该数据集免费供学术使用，旨在为语音识别领域的新研究人员提供适量的数据。
hugging_face 收录
中国高分辨率高质量PM2.5数据集（2000-2023）
ChinaHighPM2.5数据集是中国高分辨率高质量近地表空气污染物数据集（ChinaHighAirPollutants, CHAP）中PM2.5数据集。该数据集利用人工智能技术，使用模式资料填补了卫星MODIS MAIAC AOD产品的空间缺失值，结合地基观测、大气再分析和排放清单等大数据生产得到2000年至今全国无缝隙地面PM2.5数据。数据十折交叉验证决定系数R2为0.92，均方根误差RMSE为10.76 µg/m3。主要范围为整个中国地区，空间分辨率为1 km，时间分辨率为日、月、年，单位为µg/m3。注意：该数据集持续更新，如需要更多数据，请发邮件联系作者（weijing_rs@163.com; weijing@umd.edu）。 数据文件中包含NC转GeoTiff的四种代码（Python、Matlab、IDL和R语言）nc2geotiff codes。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国1km分辨率年平均气温数据（1901-2023年）
中国1km分辨率年平均气温数据（1901-2023年）根据西北农林科技大学彭守璋研究员团队研制的1901-2023年中国1km分辨率逐月平均气温数据集进行年度均值合成后除以10将单位换算为℃得到。数据包含多个TIF文件，每个TIF文件为对应年份的年平均气温，平均气温单位为℃。彭守璋研究员在《Earth System Science Data》以论文形式发布了1 km monthly temperature and precipitation dataset for China from 1901 to 2017数据。论文链接https://doi.org/10.5194/essd-11-1931-2019。
国家地球系统科学数据中心 收录