【专题】2024年中国低空经济报告——蓄势待飞，展翅万亿新赛道报告合集PDF分享（附原数据表）
发展低空经济对于拓展市场、扩大内需具有积极意义，同时也能够推动创新、丰富供给，促进不同领域的融合发展。
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R语言聚类分析、因子分析、主成分分析PCA农村农业相关经济指标数据可视化
随着农业和农村经济的快速发展，各地区之间的经济差异日益显著。
【专题】2023中国经济高质量发展中的商业地产趋势与机遇专题报告PDF合集分享（附原数据表）
在摆脱了三年的新冠疫情后，2023年的中国经济开始复苏，但步伐仍显蹒跚。
【视频】因子分析简介及R语言应用实例：对地区经济研究分析重庆市经济指标
WeChat Tencent QQ email print 由Li Yu撰写 进而起到降维的目的，还可检验变量
【专题】探索人工智能新前沿： 中国经济再迎 6000亿美元机遇报告PDF合集分享（附原数据表）
到2030年，中国的人工智能（Al）将会改变交通等重要行业的发展格局，产生不可估量的经济效应，而要抓住这个机会，就必须开展多个层面的战略合作与能力建设。
美光科技股票基本分析：经济背景、行业分析财政状况（盈利、EBITDA、PP&E、D&A等）预测计算DCF
本文收集信息和数据，从多方面评估分析美光科技的市场走向，商业前景。
R语言多元线性回归、ARIMA分析美国不同候选人对经济GDP时间序列影响
近段时间，美国总统大选引起了世界各国的关注。
R语言主成分pca、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标
建立重庆市经济指标发展体系，以重庆市一小时经济圈作为样本，运用因子分析方法进行实证分析
R语言多维数据层次聚类散点图矩阵、配对图、平行坐标图、树状图可视化城市宏观经济指标数据
本文通过一些指数对散点图矩阵和平行坐标显示中的面板进行排序，并根据其数值水平对面板进行着色。
R语言计量经济学：工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据和回归诊断
两阶段最小二乘法（2SLS）回归拟合的线性模型是一种常用的工具变量估计方法。
R语言计量经济学：虚拟变量(哑变量)在线性回归模型中的应用
然而，诸如性别、季节、地点等变量则不能用数字来衡量。相反，我们使用虚拟变量来衡量它们。
Python用时变马尔可夫区制转换（Markov regime switching）自回归模型分析经济时间序列
本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子，来复现Kim和Nelson（1999）中提出的一些结果。
R语言使用ARIMAX预测失业率经济时间序列数据
在大数据的趋势下，我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。
R语言经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油价格时间序列
简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较。希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。
R语言使用灰色关联分析中国经济社会发展指标
灰色关联分析包括两个重要功能。
第一项功能：灰色关联度，与correlation系数相似，如果要评估某些单位，在使用此功能之前转置数据。第二个功能：灰色聚类，如层次聚类。
R语言用向量自回归（VAR）进行经济数据脉冲响应研究分析
自从Sims（1980）发表开创性的论文以来，向量自回归模型已经成为宏观经济研究中的关键工具。
R语言从经济时间序列中用HP滤波器，小波滤波和经验模态分解等提取周期性成分分析
经济时间序列的分析通常需要提取其周期性成分。
热烈祝贺 拓端tecdat荣获经济日报创业企业观察点认证
2018年，清华大学启迪创新研究院调研组受经济日报委托，开展了“创新创业企业成长指数”调研，杭州拓端数据科技有限公司受邀作为调研对象，积极配合参与了此次调研活动，并受到了调研组在创新创业方面的高度肯定，特此被授予经济日报创业企业观察点的荣誉称号。
