1990-2019年城市维度区域创新创业指数面板数据/地级市创新创业指数面板数据

本文主要是介绍1990-2019年城市维度区域创新创业指数面板数据/地级市创新创业指数面板数据,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1990-2019年城市维度区域创新创业指数面板数据/地级市创新创业指数面板数据

1、时间:1990-2019年

2、范围:地级市(290)

3、指标:序号、年份、城市码、城市、总维度:总量指数得分、人均得分、单位面积得分;

子维度:新建企业进入、外来投资笔数、vcpe投资数目、发明专利授权数目、实用新型专利公开数目、外观专利公开数目、商标授权数目

4、来源:北大企业大数据研究中心

5、数据说明:

中国创业创业区域指数是北京大学企业大数据研究中心主导,北京大学国家发展研究院与龙信数据研究院联合开发,客观反映中国城市层面创新创业活动的一套指数。

这套指数的特点有以下三点:

一,考察地区内部企业创新创业的实际产出,而非投入,从而形成更加客观、真实的创新创业评价;

二,采用企业大数据库的“全量”数据,包括中国大陆全部行业、全部规模的企业,特别是覆盖了创新活跃度高的中小微企业、创业期企业;

三,将原本分散的技术、人、投资等几个领域数据有机联系起来,统一用“企业”的角度进行划分,涵盖能够体现创新创业不同侧面的多维度综合评价指标。

注: 1.已公布的历年地级市数据不含自治州、区(直辖市)。 2.2020年发布的2019年地级市指数中不含三沙市(人口数据缺失)。

6、下载链接:

1990-2019年城市维度区域创新创业指数面板数据/地级市创新创业指数面板数据icon-default.png?t=N7T8https://download.csdn.net/download/m0_71334485/88681936

这篇关于1990-2019年城市维度区域创新创业指数面板数据/地级市创新创业指数面板数据的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/646004

相关文章

MyBatis-plus处理存储json数据过程

《MyBatis-plus处理存储json数据过程》文章介绍MyBatis-Plus3.4.21处理对象与集合的差异:对象可用内置Handler配合autoResultMap,集合需自定义处理器继承F... 目录1、如果是对象2、如果需要转换的是List集合总结对象和集合分两种情况处理,目前我用的MP的版本

GSON框架下将百度天气JSON数据转JavaBean

《GSON框架下将百度天气JSON数据转JavaBean》这篇文章主要为大家详细介绍了如何在GSON框架下实现将百度天气JSON数据转JavaBean,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录前言一、百度天气jsON1、请求参数2、返回参数3、属性映射二、GSON属性映射实战1、类对象映

C# LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案

《C#LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案》LiteDB作为.NET生态下的轻量级嵌入式NoSQL数据库,一直是时间序列处理的优选方案,本文将为大家大家简单介绍一下LiteDB处理时间序列数... 目录为什么选择LiteDB处理时间序列数据第一章:LiteDB时间序列数据模型设计1.1 核心设计原则

Java+AI驱动实现PDF文件数据提取与解析

《Java+AI驱动实现PDF文件数据提取与解析》本文将和大家分享一套基于AI的体检报告智能评估方案,详细介绍从PDF上传、内容提取到AI分析、数据存储的全流程自动化实现方法,感兴趣的可以了解下... 目录一、核心流程:从上传到评估的完整链路二、第一步:解析 PDF,提取体检报告内容1. 引入依赖2. 封装

MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结

《MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结》在MySQL中LONGBLOB是一种二进制大对象(BLOB)数据类型,用于存储大量的二进制数据,:本文主要介绍MySQL中查询和展示LO... 目录前言1. 查询 LONGBLOB 数据的大小2. 查询并展示 LONGBLOB 数据2.1 转换为十

使用SpringBoot+InfluxDB实现高效数据存储与查询

《使用SpringBoot+InfluxDB实现高效数据存储与查询》InfluxDB是一个开源的时间序列数据库,特别适合处理带有时间戳的监控数据、指标数据等,下面详细介绍如何在SpringBoot项目... 目录1、项目介绍2、 InfluxDB 介绍3、Spring Boot 配置 InfluxDB4、I

MySQL按时间维度对亿级数据表进行平滑分表

《MySQL按时间维度对亿级数据表进行平滑分表》本文将以一个真实的4亿数据表分表案例为基础,详细介绍如何在不影响线上业务的情况下,完成按时间维度分表的完整过程,感兴趣的小伙伴可以了解一下... 目录引言一、为什么我们需要分表1.1 单表数据量过大的问题1.2 分表方案选型二、分表前的准备工作2.1 数据评估

Java整合Protocol Buffers实现高效数据序列化实践

《Java整合ProtocolBuffers实现高效数据序列化实践》ProtocolBuffers是Google开发的一种语言中立、平台中立、可扩展的结构化数据序列化机制,类似于XML但更小、更快... 目录一、Protocol Buffers简介1.1 什么是Protocol Buffers1.2 Pro

Python实现数据可视化图表生成(适合新手入门)

《Python实现数据可视化图表生成(适合新手入门)》在数据科学和数据分析的新时代,高效、直观的数据可视化工具显得尤为重要,下面:本文主要介绍Python实现数据可视化图表生成的相关资料,文中通过... 目录前言为什么需要数据可视化准备工作基本图表绘制折线图柱状图散点图使用Seaborn创建高级图表箱线图热

MySQL数据脱敏的实现方法

《MySQL数据脱敏的实现方法》本文主要介绍了MySQL数据脱敏的实现方法,包括字符替换、加密等方法,通过工具类和数据库服务整合,确保敏感信息在查询结果中被掩码处理,感兴趣的可以了解一下... 目录一. 数据脱敏的方法二. 字符替换脱敏1. 创建数据脱敏工具类三. 整合到数据库操作1. 创建服务类进行数据库