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World Travel & Tourism Council (WTTC) Sustainable Data|可持续旅游数据集|旅游业影响数据集
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该数据集包含了全球旅游与旅游委员会（WTTC）关于可持续旅游的数据，涵盖了旅游业对环境、社会和经济的影响，以及可持续旅游实践的指标和案例研究。
提供机构：
www.wttc.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
World Travel & Tourism Council (WTTC) Sustainable Data 数据集的构建基于全球旅游与旅游委员会（WTTC）的广泛数据收集与分析。该数据集整合了来自全球各地的旅游和旅游行业的可持续性指标，包括环境影响、社会经济贡献以及企业社会责任等多个维度。通过与各国政府、行业组织和企业的合作，WTTC 确保了数据的全面性和准确性，为研究者和政策制定者提供了宝贵的资源。
特点
WTTC Sustainable Data 数据集的显著特点在于其跨领域的综合性。该数据集不仅涵盖了旅游业的传统经济指标，还深入探讨了旅游业对环境和社会的深远影响。此外，数据集的更新频率高，确保了信息的时效性，使其成为评估旅游业可持续发展的关键工具。多样化的数据类型和详尽的指标体系，使得该数据集在学术研究和政策制定中具有广泛的应用价值。
使用方法
WTTC Sustainable Data 数据集的使用方法多样，适用于不同层次的研究和决策需求。研究者可以通过该数据集进行跨国比较，分析旅游业在不同国家和地区的可持续性表现。政策制定者则可以利用这些数据，制定更具针对性的政策和措施，以促进旅游业的可持续发展。此外，企业也可以参考该数据集，评估自身的可持续性表现，并制定相应的改进策略。数据集的开放性和易用性，使得各类用户都能方便地获取和分析所需信息。
背景与挑战
背景概述
世界旅游与旅游理事会（World Travel & Tourism Council, WTTC）可持续数据集的创建，标志着旅游行业在可持续发展领域的重大进步。该数据集由WTTC主导，汇集了全球范围内的旅游与旅游相关数据，旨在为政策制定者、行业从业者及研究人员提供详实的数据支持，以推动旅游业的可持续发展。自创建以来，该数据集已成为评估旅游行业对环境、社会和经济影响的重要工具，为全球旅游业的绿色转型提供了科学依据。
当前挑战
尽管WTTC可持续数据集在推动旅游业可持续发展方面具有重要意义，但其构建与应用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据收集的广泛性和准确性是主要难题，涉及多国、多地区的数据整合，需克服数据标准不一、信息更新滞后等问题。其次，数据分析与解读的复杂性也不容忽视，如何从海量数据中提取有价值的信息，并转化为可操作的策略，是当前研究的重点。此外，数据隐私与安全问题亦需高度重视，确保在数据共享与利用过程中，保护相关主体的合法权益。
发展历史
创建时间与更新
World Travel & Tourism Council (WTTC) Sustainable Data数据集的创建时间可追溯至2000年代初期，旨在为全球旅游和旅游业提供可持续发展的数据支持。该数据集定期更新，最近一次重大更新发生在2022年，以反映全球旅游业在可持续发展方面的最新进展。
重要里程碑
WTTC Sustainable Data数据集的重要里程碑之一是其在2010年发布的全球旅游可持续发展报告，该报告首次系统性地整合了全球旅游业的可持续发展数据，为政策制定者和行业领导者提供了宝贵的参考。此外，2015年，该数据集与联合国可持续发展目标（SDGs）相结合，进一步提升了其在国际社会中的影响力和应用价值。
当前发展情况
当前，WTTC Sustainable Data数据集已成为全球旅游和旅游业可持续发展的重要参考资源。它不仅为各国政府和国际组织提供了数据支持，还促进了行业内的最佳实践分享和创新。通过持续的数据更新和分析，该数据集在推动全球旅游业的绿色转型和可持续发展方面发挥了关键作用，为实现联合国可持续发展目标（SDGs）贡献了重要力量。
发展历程
- WTTC首次发布可持续旅游数据报告，标志着该数据集的初步形成。
- WTTC在其年度报告中正式引入可持续旅游指标，进一步丰富了数据集的内容。
- WTTC与联合国世界旅游组织（UNWTO）合作，共同发布《全球旅游可持续发展报告》，提升了数据集的国际影响力。
- WTTC推出在线数据平台，使得可持续旅游数据更加易于访问和分析。
- WTTC发布《COVID-19对全球旅游业的可持续性影响》报告，利用数据集分析疫情对旅游业的长期影响。
常用场景
经典使用场景
在可持续旅游研究领域，World Travel & Tourism Council (WTTC) Sustainable Data 数据集被广泛用于评估和监测全球旅游业的可持续发展水平。该数据集涵盖了从碳排放到就业机会等多个维度的详细信息，为研究者提供了丰富的数据资源，以分析旅游业对环境、社会和经济的影响。通过这些数据，研究者能够识别出可持续旅游的最佳实践，并为政策制定者提供科学依据，以推动旅游业的绿色转型。
实际应用
在实际应用中，WTTC Sustainable Data 数据集被广泛用于制定和评估可持续旅游政策。例如，政府和非政府组织利用这些数据来设定减排目标、优化资源配置，并监测政策实施的效果。此外，旅游企业也利用该数据集来评估自身的可持续性表现，制定绿色发展战略，提升品牌形象。通过这些实际应用，WTTC Sustainable Data 数据集不仅推动了旅游业的可持续发展，还促进了全球环境和社会的共同进步。
衍生相关工作
基于 WTTC Sustainable Data 数据集，研究者们开展了一系列相关工作。例如，有研究利用该数据集开发了可持续旅游指数，用于评估和比较不同旅游目的地的可持续性。此外，还有研究通过数据挖掘和机器学习技术，预测旅游业的环境影响，并为未来的可持续旅游规划提供预测模型。这些衍生工作不仅丰富了可持续旅游研究的理论体系，也为实际应用提供了更多科学工具和方法。
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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
ROBEL
ROBEL是一个开源的低成本机器人平台，专为现实世界的强化学习设计。该平台由谷歌研究院和加州大学伯克利分校共同开发，包含两个机器人：D'Claw，一个三指手机器人，用于促进精细操作任务的学习；D'Kitty，一个四足机器人，用于促进敏捷的腿式移动任务学习。这些模块化机器人易于维护且足够坚固，能够承受从零开始的硬件强化学习，目前已记录超过14000小时的训练时间。ROBEL提供了一系列连续控制基准任务，这些任务具有密集和稀疏的任务目标，并引入了硬件安全评分指标。数据集和相关材料可在www.roboticsbenchmarks.org访问，旨在解决强化学习在真实机器人上的应用问题，特别是在处理物理限制和环境交互方面的挑战。
arXiv 收录
Subway Dataset
该数据集包含了全球多个城市的地铁系统数据，包括车站信息、线路图、列车时刻表、乘客流量等。数据集旨在帮助研究人员和开发者分析和模拟城市交通系统，优化地铁运营和乘客体验。
www.kaggle.com 收录
基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集（2000-2022）
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该数据集包含了中国知识产权局发布的专利信息，涵盖了专利的申请、授权、转让等详细记录。数据内容包括专利号、申请人、发明人、申请日期、授权日期、专利摘要等。
www.cnipa.gov.cn 收录
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THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档（2.19 GB），均为UTF-8纯文本格式。本次比赛数据集在原始新浪新闻分类体系的基础上，重新整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐。提供训练数据共832471条。
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