中国能源统计年鉴2017

2005年中国旅游业再创历史新高，入境过夜旅游者4681万人次，国际旅游收入293亿美元，国内旅游人数12.12亿人次，旅游总收入5286亿元，出境旅游总人数3103万人次。

县域面板数据的全量打包资源，挺适合搞区域数据的朋友。文件名叫《县域统计年鉴》面板数据.zip，解压后就是一堆带时间维度的县级指标数据，比如 GDP、人口、教育投入这些，挺全的。面板数据的好处是横向能比，纵向能看趋势，适合跑各种模型，像固定效应、GMM 这些都能用得上。 文件里的数据按年分好，清洗一下就能直接上手。你要是爱折腾pandas，做个panel结构的也不麻烦，响应也快。你还可以做些空间，结合 GIS 做成热力图，哪一块发展快，一目了然。 想可视化的，Tableau和Echarts都挺合适，尤其是 Echarts，JS 那边集成方便。挖掘规律的，可以试试Apriori或者K-means聚

云南省2018年统计数据分析，涵盖行政区划、工业、人口、教育、卫生、林业等领域。

安徽统计年鉴 2013 的资源了安徽省各类统计数据的详细信息。对于从事数据或者需要地方统计数据的开发者来说，这份年鉴挺有用的。你可以通过访问不同链接，找到和安徽省相关的各类统计资源。比如，如果你有兴趣研究安徽省的区域经济差异，可以参考多元统计的相关资源。除了年鉴本身，相关的统计年鉴也会给你带来一些有用的参考数据，像 2017 年中国能源统计年鉴、云南省 2019 年统计年鉴等，都是不错的资料。需要注意的是，有些资源内容比较专业，如果你是入门级别的用户，建议先了解下统计的基础，再深入研究。如果你需要更具体的数据，可以访问安徽省的新型农民培养研究或者各类行政区划代码等。这些资源不仅限于年份，也涵盖

2017 年中国大数据产业发展报告挺有意思的，专门从政府、全球发展、行业等多个角度来大数据市场。里面涉及的领域蛮广泛的，比如政府如何推动产业发展，全球大数据发展趋势的变化，行业如何借助大数据获得优势，应用领域也都一一覆盖，挺实用的。你要是对大数据产业感兴趣，或者想了解当前的产业动向，这份报告会给你不少启发。 如果你有时间，可以顺便看看相关的报告，比如 2020 年和 2019 年的大数据产业，内容也蛮丰富的。是大数据的应用场景，越来越多行业都在用这玩意儿，简直是“黑科技”。 你可以把这些报告当作学习资料，了解一下大数据的发展方向，未来你也能在工作中看到更多的应用机会。如果你想更深入某个特定领域

中国科学院大学的 2017 年数据挖掘期末考试题挺有意思的，虽然是考试题，但当资料用也还不错。里面提到的知识点覆盖得比较全，比如数据仓库、分类、聚类、频繁项集挖掘这些，都是咱们前端接触数据时绕不开的东西。 数据仓库的星状图和数据立方体，说白了就是让你把数据按多个维度看，像切蛋糕一样横着切、竖着切都能行。前端在做多维报表或者 BI 可视化时，这块知识就有用。 分类算法里提到的决策树、朴素贝叶斯和神经网络，前两个比较轻量，后一个适合模型复杂的场景。你在做推荐系统界面的时候，理解这些算法能帮你跟后端或算法沟通得更顺畅。 还有K-means 聚类，你总见到后台给你返回聚好类的用户群，那背后其实就是靠这

综合能源系统是指将多种能源形式进行整合、优化和协调的系统，包括电力、燃气、热力、氢能等多个领域。通过对不同能源形式的互补性利用，综合能源系统可以提高能源利用效率，降低能源消耗，同时减少对环境的影响。能源互联网则是一种以互联网技术为核心，将各种能源设备、系统和服务进行互联互通的网络体系。通过能源互联网，人们可以更加便捷地管理和使用各种能源资源，提高能源利用效率，实现能源的分布式供应和消费。综合能源系统和能源互联网各有其优点和不足之处。综合能源系统的优点在于可以充分利用各种能源资源的优势，提高能源利用效率，降低环境污染；但缺点是建设和运营成本较高，需要强大的技术支持和政策引导。能源互联网则具有强大

国家统计局发布的最新统计用区划代码数据，包括省、市、县、乡镇、街道五个级别。数据提供Excel表格和适用的SQL查询语句。

2017年，中国地方政府数据开放平台发布了关于数据提取的详细报告，详细分析了数据开放的进展和效果。该报告指出，数据开放对政府决策和公众参与具有重要意义，为信息透明和民生改善提供了坚实基础。