中国工业企业数据库与Stata简介
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中国企业,公司及产品数据信息系统
陈曦
【期刊名称】《河南科技:上半月》
【年(卷),期】1991(000)003
【摘要】中国企业,公司及产品数据库,简称CECDB(Chinese Enterprise and Companies Database),是国家科委科技情报司支持,中国科技情报研究所牵头,联合全国部分省、市情报研究所共同开发的事实性数据库。
它提供有关我国企业、公司的名称,地址、业务范围、生产能力,产品种类、规格、技术水平、投资环境等事实性数据,CECDB数据库有中、英文两种版本,分别在内外检索系统中开展检索服务,以满足国内外企业、厂商。
【总页数】2页(P32,34)
【作者】陈曦
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】TP392
【相关文献】
1.高技术产品贸易对中国企业技术创新能力的影响——省际高技术产业面板数据的实证 [J], 胡佩
2.把握市场、产品和技术的动态匹配--韩国三星电子公司产品开发战略演变的基本原则及其对中国企业的启示 [J], 桑赓陶
3.如何建立石化企业信息数据库--中石化股份有限公司巴陵分公司价格信息系统分
析 [J], 熊秀红;尹若明
4.“工业4.0”从产品数据管理变革开始——S公司产品数据管理改进探讨 [J], 谢杨;陈秉川
5.三家美国公司联手合作拓展中国企业管理信息系统市场 [J], 鲍世修
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一份不太长的Stata简介连玉君中山大学 岭南学院arlionn@2010-7-14目录1 Stata概貌 (1)2 为何选择Stata? (2)3 如何学习Stata? (4)4 最后的话 (7)参考文献 (7)附录A:一些有用的Stata链接 (9)附录B:43个不可不知的Stata命令 (12)附录C:Stata视频教程 (13)1Stata概貌自从2003年开始使用Stata以来,我一直把“Stata”读为“Stay-ta”。
有一次和一个从日本回来的朋友聊天,她把Stata读为“Star-ta”,让我甚感不适。
经查阅,方才发现,原来“Stata”并非数个单词的缩写(因此其正确拼写为Stata而非STATA),而是由“statistics”和“data”合成的一个新词,Stata公司的员工都将其读做“Stay-ta”。
从这个小小的趣闻中,可以看出Stata在问世之初(1985年)的主要功能在于统计分析和数据处理。
经历了二十余年的发展,Stata已经升级到第11.1版(表1),在不断强化上述功能的同时,Stata在矩阵运算、绘图、编程等方面的功能也在不断加强。
表1 Stata发展历程1.0 January 1985 6.0 January 19991.1 February 1985 7.0 December 20001.2 March 1985 8.0 January 20031.4 August 1986 8.1 July 20031.5 February 1987 8.2 October 20032.0 June 1988 9.0 April 20052.05 June 1989 9.1 September 20052.1 September 1990 9.2 April 20063.0 March 1992 10.0 June 20073.1 August 1993 10.1 August 20084.0 January 1995 11.0 July 20095.0 October 1996 11.1 June 2010Source: /support/faqs/res/history.htmlStata擅长数据处理、面板数据分析、时间序列分析、生存分析,以及调查数据分析,但其它方面的功能也并不逊色(表2)。
rename v1frdm rename v2qymc rename v22hylb rename v35djzclx rename v36gykgqk rename v37lsgx rename v38kysjn rename v39kysjy rename v40yyzt rename v43cyhddwshj rename v138qygmrename v136qzgy rename v52cyrs rename v59gyzczxjxgd rename v60xcpcz rename v61gyxsczxjxgd rename v62ckjhz rename v64gyzjz rename v65ldzchj rename v67yszkje rename v68chrename v69ccprename v70ldzcnpjye rename v71cqtzrename v72gdzchj rename v73gdzcyjhj rename v74scjyy rename v75ljzj rename v76bnzj rename v77gdzcjznpjye rename wxjdyzchj rename v78wxzc rename v79zczj rename v80ldfzhj rename v82cqfzhj rename v83fzhjrename v84syzqyhj rename v85sszb rename v86gjzbj rename v87jtzbj rename v88frzbj rename v89grzbj rename v90gatzbj rename v91wszbj rename v93zycb rename v97yyfy rename v94cpxssjjfj rename cpxslrrename v96qtywlr rename v98glfy rename v99sj rename v100ccbxf rename v115lddybxf rename v103cwfy rename v104lxzc rename v105yylr rename v107btsr rename v109lrze rename v110ksze rename v111lszerename v112yjsds rename 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《EPS数据库介绍》北京福卡斯特信息技术有限公司2015年1月1.世界贸易数据库(Worl d Trade Database) (2)2. 世界能源数据库(Worl d Energy Database) (2)3. 世界宏观经济数据库(World Macro Economy Database) (2)4. 世界经济发展数据库(World Economy Development Database) (2)5. 非洲经济发展数据库(Africa Economy Development Database) (3)6. 欧亚经济发展数据库(Euro-Asia Economy Development Database) (3)7. 世界教育数据库(World Education Database) (3)8. 中国宏观经济数据库(China Macro Economy Database) (3)9中国对外经济数据库(China Foreign Economic Database) (4)10中国劳动经济数据库(China Labour Economic Database) (4)11. 中国财政税收数据库(China Finance and Taxation Database) (4)12. 中国金融数据库(China Finance Database) (5)13. 中国固定资产投资数据库(China Investment in Fixed Assets Database) (5)14. 中国上市公司数据库(China Listed Company Database) (5)15. 中国商品贸易数据库(China Commodity Trade Database) (6)16. 中国地区贸易数据库(China Regional Trad e Database) (6)17. 中国行业贸易数据库(China Industry Trad e Database) (6)18. 中国贸易指数数据库(China Trad e Index Database) (6)19. 中国商品交易市场数据库(China Commodity Exchange Market Database) (7)20. 中国农林数据库(China Agriculture and Forestry Database) (7)21. 中国三农数据库(China Rural Areas、Agriculture, and Peasantry Database) (7)22. 中国农产品成本收益数据库(China Agricultural Products Cost-benefit Database) 823. 中国工业经济数据库(China Industry Economy Database) (8)24 中国工业企业数据库(China Industry Business Performance Database) (8)25 中国工业行业数据库(China Industry Database) (8)26. 中国工业产品产量数据库(China Industry Product Output Database) (9)27. 中国第三产业数据库(China Tertiary Industry Database) (9)28. 中国科技数据库(China Science and Technol ogy Database) (9)29. 中国高技术产业数据库(China High Technol ogy Industry Database) (9)30. 中国卫生数据库(China Health Database ) (10)31. 中国交通数据库(China Transportation Database) (10)32. 中国环境数据库(China Environment Database) (10)33. 中国海洋数据库(China Marine Database) (11)34. 中国教育数据库(China Education Database) (11)35. 中国旅游数据库(China Tourism Database) (11)36. 中国能源数据库(China Energy Database) (11)37. 中国国土资源数据库(China Land and Resources Database) (12)38. 中国建筑业数据库(China Construction Industry Database) (12)39. 中国房地产数据库(China Real Estate Database) (12)40. 中国城乡建设数据库(China Urban-Rural Construction Database) (13)41. 中国区域经济数据库(China Regional Economy Database) (13)42. 中国城市数据库(China City Database) (13)43. 北京社会发展数据库(Beijing Social Development Database) (14)44. 重庆社会发展数据库(Chongqing Social Devel opment Database ) (14)45. 内蒙古社会发展数据库(Inner Mongolia Social Development Database ) (14)1.世界贸易数据库(World Trade Database)世界贸易数据库,数据来源于联合国统计司(署)、中国海关,是用于进行国际贸易分析的必不可少的数据库。
中国工业企业数据库以及海关贸易数据库合并方法概述【摘要】本文主要探讨了中国工业企业数据库与海关贸易数据库合并的方法。
在介绍了合并方法的研究背景和研究意义。
接着在详细介绍了数据预处理、数据匹配与融合、数据存储与管理、数据分析与挖掘以及数据可视化与展示等关键步骤。
结论部分总结了合并方法的重要性,并展望了未来的研究方向和实际应用价值。
通过本文的内容,读者可以深入了解如何有效地合并中国工业企业数据库和海关贸易数据库,以促进数据的整合和利用,从而为企业发展和政策制定提供更有力的支持。
【关键词】中国工业企业数据库、海关贸易数据库、合并方法、数据预处理、数据匹配、数据融合、数据存储、数据管理、数据分析、数据挖掘、数据可视化、数据展示、实际应用。
1. 引言1.1 介绍中国工业企业数据库以及海关贸易数据库合并方法的研究旨在整合两者的数据资源,为企业发展和贸易监管提供更全面、准确的信息支持。
工业企业数据库记录了各类企业的生产经营信息,包括企业基本信息、经营状况、产品销售等数据;而海关贸易数据库则主要记录了进出口货物的情况,包括货物种类、数量、价值以及贸易各方信息等。
通过合并这两类数据库,我们可以实现对企业生产经营与进出口贸易的全方位监控与分析。
通过对工业企业生产与销售数据与海关进出口数据的关联分析,可以更加准确地评估企业的经营状况,发现关联性强的数据指标,为企业的战略决策提供更可靠的依据。
通过数据挖掘和分析,还可以发现企业与贸易伙伴之间的潜在合作机会,促进贸易往来的增长与优化。
值得注意的是,工业企业数据库和海关贸易数据库的数据格式和数据量可能存在较大差异,因此在合并过程中需要进行数据预处理、匹配与融合等步骤,以确保数据的一致性和完整性。
通过本研究,我们将探讨如何有效地整合两者的数据库,实现更加有效的数据管理与分析,推动企业发展与贸易监管的提升。
1.2 研究背景中国工业企业数据库以及海关贸易数据库合并方法是当前数据管理领域的热门话题之一。
STATA介绍和使用入门首先,STATA具有直观的用户界面,使用者可以通过简单的命令行界面或图形界面进行操作。
命令行界面适用于熟悉STATA语法的用户,而图形界面则更适合初学者或对语法不熟悉的用户。
用户可以通过命令行输入相应的命令来进行数据的读取、处理、分析和展示。
其次,STATA 提供了丰富的数据管理功能。
用户可以从不同类型的文件中导入数据,如Excel文件、文本文件等。
STATA 支持多种数据格式,例如面板数据、交叉数据和时间序列数据。
用户还可以使用STATA的数据处理命令对数据进行清洗、转换和衍生变量的创建。
STATA提供了多种统计分析和建模方法。
用户可以使用STATA进行描述统计、回归分析、方差分析、生存分析、聚类分析等。
STATA还提供了强大的图形功能,用户可以轻松地创建直方图、散点图、箱线图等用于可视化数据的图表。
下面是STATA的一些基本使用方法:1. 数据的导入与导出:使用`import`命令可以从外部文件中导入数据到STATA中,例如`import excel`命令可以导入Excel文件。
使用`export`命令可以将STATA数据导出到外部文件。
2. 数据的查看和描述统计:使用`browse`命令可以查看数据,`describe`命令可以生成数据的描述统计信息。
3. 数据的清洗和变量的创建:使用`drop`命令可以删除数据的行或列,`keep`命令可以选择数据的特定行或列,`generate`命令可以创建新的变量。
4. 回归分析:使用`regress`命令进行线性回归分析,使用`logit`命令进行二分类logistic回归分析。
5. 图形展示:使用`histogram`命令进行直方图展示,使用`scatter`命令进行散点图展示。
6. 命令的自动化:使用`do`命令可以批量执行命令文件,使用`log`命令可以记录命令的执行过程。
以上只是STATA的一些常用功能和命令的简要介绍,STATA还有更多的功能和命令,可以根据需要进行学习和使用。
中国工业经济统计数据来源、选择及处理一、引言但是,在实证研究中,数据起始时间的确定并未引起足够重视。
在已有的研究中,不同的学者根据自己的研究需要,采用不同的基年。
如黄勇峰等(2002)和张军(2003)把1978年作为基年,①郑玉歆和罗斯基(1993)把1979年作为基年,陈勇、李小平(2006)把1980年作为基年,②刘建国、李国平、张军涛、孙铁山(2012)把1990年作为基年,张军等(2004)、吴延兵(2008)把1993年作为资本存量折算的基年,③薛钢、陈思霞、蔡璐(2015)把2005年作为基年。
④在对工业基础数据进行全要素生产率分析时,对基础数据的来源及处理也缺乏足够的认识。
刘建国、李国平、张军涛、孙铁山(2012)运用malmquist指数模型测度了1990-2009年中国省域的经济效率和全要素生产率,并对其影响因素进行了分析;梅国平、甘敬义、朱清贞(2014)测度了我国29个省级地区2001-2011年全要素生产率的变动及其区域非均衡性;薛钢、陈思霞、蔡璐(2015)基于 2005-2012年的省级面板数据,利用dea-malmquist非参数分析方法,研究了城镇化对全要素生产率的增长效应以及公共支出政策的作用机制。
但是,以上学者在基础数据处理中或许是忽视,或许是由于篇幅的原因,并未对工业统计数据的来源、统计口径调整等数据处理问题做出详细说明。
⑤综合来讲,目前从工业经济统计数据的选择和使用来看,存在的主要问题是:(1)工业经济实证研究数据时间起点选择的一定程度的随意性。
(2)忽视了工业经济统计数据标准和口径调整变化对数据的影响和相关处理。
文章创新性贡献工作主要体现在如下三个方面:第一,对中国工业数据的来源数据库按照时间发展阶段,进行了科学、合理的划分,并给出了理论依据。
第二,提供了工业基础数据实证研究时间起点确定的方法及其理论依据。
第三,系统地对工业数据及来源数据库进行了分析。