GDP年度数据图表
材料一2015年部分国家的人均GDP数据单位美
几种常见的图表类型及特点
图表类型名称
特点
柱形图
擅长比较数据间的多少与大小关系
饼形图
适用于描述数据之间的比例分配关系
折线图
按时间轴表现数据的变化趋势
案例一：选择适合的图表类型
食物名称 大米 西红柿 鲫鱼 冬瓜 鸡肉 苹果
某人一餐摄入的食物主要营养成分
蛋白质(克) 7.5 0.6 13 0.4 23.3 0.2
50
总计
500
所占比例 30% 20% 40% 10%
案例三：选择适合的图表类型
不同年龄阶段每日所需热量（8-13岁标准体重男生）
年龄
热量（千卡）
8
1900
9
2000
10
2100
11
2200
12
2300
13
2400
表格数据转化图表的步骤
选择恰当的图表 选定表格数据区域
应用“图表向导”工具 对图表进行修饰
谢谢指导，再见！
课堂小结
教学重点：
1、如何选择恰当的图表类型来表达不同表格数据 2、柱形图、饼形图、折线图的具体创建及注意事项
教学难点：
1、“数据区域”的正确选取以及“图表数据源”的 确定 2、如何根据图表对数据进行分析
上机练习
资料1： 第24届奥林匹克运动会，举办城市韩国汉城，
中国获金牌5枚；第25届奥林匹克运动会，举办城 市西班牙巴塞罗那，中国获金牌16枚；第26届奥 林匹克运动会，举办城市美国亚特兰大，中国获 金牌16枚；第27届奥林匹克运动会，举办城市澳 大利亚悉尼，中国获金牌28枚；第28届奥林匹克 运动会，举办城市希腊雅典，中国获金牌32枚； 第29届奥林匹克运动会，举办城市中国北京，中 国获金牌51枚。
基于ARIMA模型的海南省国内生产总值预测
基于ARIMA模型的海南省国内生产总值预测海南省国内生产总值（GDP）是反映一个地区经济发展水平的重要指标之一。
通过对GDP 的预测和分析，可以更好地了解一个地区的经济发展趋势，为政府决策提供重要参考。
本文将利用ARIMA模型对海南省GDP进行预测，并进行详细的分析和讨论。
一、海南省GDP概况海南省是中国的经济特区之一，也是中国重要的旅游胜地。
近年来，海南省的GDP呈现出稳步增长的态势，经济结构逐渐优化，产业布局不断完善，对外开放程度不断提高。
海南省经济也面临着一些挑战，如环境保护、产业升级等问题。
通过对海南省GDP的预测分析，可以更好地了解其经济运行态势，有助于政府决策和发展规划。
二、ARIMA模型介绍ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，适用于对非平稳时间序列数据进行预测。
ARIMA模型包括自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分。
具体而言，ARIMA模型可以用数学公式表示为ARIMA(p, d, q)，其中p代表自回归部分阶数，d代表差分阶数，q代表移动平均部分阶数。
通过对历史数据进行ARIMA模型拟合，可以得到模型的参数，并用于未来数据的预测。
三、海南省GDP数据收集与预处理我们收集了2000年至2020年的海南省GDP数据，包括年度GDP总值。
然后，对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值剔除等步骤，以保证数据的完整性和准确性。
四、ARIMA模型拟合及参数选择接下来，我们利用Python中的statsmodels库对海南省GDP数据进行ARIMA模型的拟合。
我们对数据进行平稳性检验，以确定是否需要进行差分处理。
然后，根据自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的图形来选择合适的ARIMA模型参数。
经过分析，我们选择了ARIMA(1, 1, 1)模型，即自回归项阶数为1，差分阶数为1，移动平均项阶数为1。
通过最大似然方法估计模型的参数，并对模型进行拟合。
最终得到了拟合良好的ARIMA模型。
统计学案例分析
.
..
统计学期末考试
y=a+bx 关于江西省GDP与全国GDP的数据分析
一：相关于回归分析
由上图可知：y=53.84x-119613
相关系数：R=5836
所以江西省GDP与全国GDP确实存在着线性相关关系
二：时间趋势分析
对比上列数据图表可知：江西省GDP增速在2005年低于全国平
均水平，随后逐渐赶超，至2008-2009年时增速差距最明显，至
2014-2015年，江西省GDP增速又遇到阻碍，低于全国均值
y=a+bx
b=14234.7
a=y=9941.7
故y=9941.7+14234.7x 三：图表分析
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对比上列数据图表可知：江西省GDP增速在2005年低于全国平均水平，随后逐渐赶超，至2008-2009年时增速差距最明显，至2014-2015年，江西省GDP增速又遇到阻碍，低于全国均值
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【Wind资讯】各国GDP专题图表
中国台湾国民生产总值当季同比 、环比
由于大幅出口下降，今年第一季度台湾经济同比萎缩幅度达到创纪录
的10.24%，但政府官员5月21日表示，对台湾而言，经济危机最严重的
台湾:GDP(不变价):同比 % 数据来源:Wind资讯
台湾GDP(不变价)环比
1980-12 1982-06 1984-01 1985-07 1987-01 1988-07 1990-01 1991-07 1993-01 1994-07 1996-01 1997-07 1999-01 2000-07 2002-01 2003-07 2005-01 2006-07 2008-01
日本:GDP:当季同比(不变价) %
数据来源:Wind资讯
数据来源:Wind资讯
6
7
10.00 6.00 4.00 2.00 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00
状况。
韩国GDP(不变价)同比 %
韩国GDP(不变价)同比 、环比
韩国央行4月24日发布报告称，韩国第一季度实际GDP相比上一年同期
9
6.00 1996-03 4.00 2.00 2.00 4.00 6.00
0.00
1996-08
1997-01 1997-06 1997-11 1998-04 1998-09 1999-02 1999-07
1999-12
2000-05 2000-10 2001-03 2001-08 2002-01 2002-06 2002-11 2003-04 2003-09 2004-02 2004-07 2004-12
巴西GDP同比增长
5月20日，巴西财政部公布的消息称，今年巴西国内生产总值增速预 计为0.7%，比今年年初2.0%的预计值有所下降。
深圳市2023年国民经济和社会发展统计公报
深圳市2023年国民经济和社会发展统计公报文章属性•【制定机关】深圳市统计局,国家统计局深圳调查队•【公布日期】2024.04.28•【字号】•【施行日期】2024.04.28•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】经济运行正文深圳市2023年国民经济和社会发展统计公报深圳市统计局国家统计局深圳调查队2024年4月28日2023年是全面贯彻党的二十大精神的开局之年。
一年来，深圳坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实党的二十大和二十届二中全会精神，深入学习贯彻习近平总书记对广东、深圳系列重要讲话和重要指示精神，认真贯彻落实党中央、国务院决策部署，落实省委十三届三次、四次全会精神和“1310”具体部署，落实市委七届六次、七次、八次全会精神和市政府工作安排，加快打造更具全球影响力的经济中心城市和现代化国际大都市，全市经济持续恢复、回升向好，发展的新动能新优势加快形成，以新担当新作为推动深圳各项事业取得新进展新成效。
一、综合根据广东省地区生产总值统一核算结果，2023年深圳地区生产总值34606.40亿元，比上年增长6.0%。
其中，第一产业增加值24.71亿元，比上年增长2.6%；第二产业增加值13015.32亿元，增长6.5%；第三产业增加值21566.38亿元，增长5.6%。
第一产业增加值占全市地区生产总值比重为0.1%，第二产业增加值比重为37.6%，第三产业增加值比重为62.3%。
全年人均地区生产总值195230.17元，比上年增长5.6%。
图1 2019－2023年地区生产总值及增长速度图2 2019－2023年三次产业增加值占地区生产总值比重全年战略性新兴产业增加值合计14489.68亿元，比上年增长8.8%，占地区生产总值比重41.9%。
其中，新一代电子信息产业增加值5717.12亿元，比上年增长3.1%；数字与时尚产业增加值4099.01亿元，增长18.3%；高端装备制造产业增加值571.20亿元，增长6.2%；绿色低碳产业增加值2213.58亿元，增长16.9%；新材料产业增加值352.57亿元，增长15.2%；生物医药与健康产业增加值752.99亿元，下降0.3%；海洋经济产业增加值783.20亿元，下降0.2%。
eviews面板数据实例分析(包会)-
eviews面板数据实例分析(包会)-Eviews是一种流行的面板数据分析软件，广泛用于经济学及财务学领域。
本文将以一个面板数据实例为例，介绍Eviews的一些基本功能及应用。
数据说明本数据集为横截面面板数据，共包含11个国家（美国、加拿大、英国、法国、德国、意大利、荷兰、比利时、奥地利、瑞典、日本）在1970年至1986年间的年度数据。
变量说明如下：- gdpercap：人均GDP- invest：投资/GDP比率- consump：消费/GDP比率- inflation：通货膨胀率- popgrowth：人口增长率- literacy：成年人识字率- female：女性劳动力占比数据导入及面板设置首先，在Eviews中新建一个工作文件，并将数据导入。
打开数据文件后，我们可以看到数据已经被正确读入。
然后，我们需要将数据设为面板数据。
在Eviews中，选择“View”菜单下的“Structure of Workfile”选项，可以进入工作文件结构设置。
在弹出的窗口中，选择“Panel Data”选项，并按照数据的属性设置面板变量。
在本例中，我们选择“Country”作为单位维度，“Year”作为时间维度。
设置完成后，Eviews会自动进行面板数据检测。
检测结果显示，数据格式符合面板数据要求。
面板数据描述及汇总统计接下来，我们可以对数据进行初步的描述性统计和汇总统计。
选择“Quick”菜单下的“Descriptive Stats”选项，Eviews会自动生成数据的描述性统计报告，展示各变量在不同国家和不同年份的均值、标准差、最小值、最大值等基本信息。
我们也可以手动计算其他统计量。
例如，选择“Proc”菜单下的“Panel Data”选项，可以对选定的变量进行面板数据汇总统计。
下面是在Eviews中计算人均GDP和消费/GDP比率两个变量的面板均值统计结果：面板数据变量之间的相关性分析在分析面板数据时，我们通常需要考虑不同变量之间的相关性。
发展状况统计报告
发展状况统计报告目录一、综合概述 (3)1. 报告背景 (4)2. 报告目的 (4)3. 报告范围 (5)二、经济发展状况 (6)1. GDP增长分析 (7)1.1 总体GDP增长趋势 (9)1.2 第一产业增长情况 (10)1.3 第二产业增长情况 (11)1.4 第三产业增长情况 (12)2. 人均收入与消费水平 (13)2.1 城镇居民人均可支配收入 (14)2.2 农村居民人均纯收入 (15)2.3 消费价格指数 (16)3. 贸易与投资状况 (17)3.1 进出口总额及增长率 (19)3.2 实际利用外资情况 (19)3.3 外商直接投资情况 (21)三、社会事业发展状况 (22)1. 教育事业进展 (22)1.1 学前教育普及率 (23)1.2 小学教育入学率 (24)1.3 高等教育毛入学率 (24)2. 卫生医疗状况 (25)2.1 医疗机构数量与床位数 (26)2.2 医疗服务量与质量 (27)2.3 健康状况指标 (28)3. 文化体育事业发展 (29)3.1 文化设施分布与利用率 (30)3.2 体育赛事举办情况 (31)3.3 公共文化服务体系建设 (32)四、环境保护与可持续发展 (34)1. 空气质量状况 (35)2. 水资源利用与保护 (36)3. 生态环境保护与修复 (37)4. 可持续发展战略与实施情况 (38)五、基础设施建设与公共服务 (40)1. 交通运输基础设施现状 (41)2. 信息通信基础设施发展 (42)3. 公共服务设施分布与完善程度 (43)六、总结与展望 (45)1. 主要发现与结论 (46)2. 问题与挑战分析 (47)3. 发展建议与政策取向 (49)4. 未来展望与趋势预测 (50)一、综合概述本报告对 XX 行政区近五年来的发展状况进行了全面而深入的统计分析，旨在为政府决策、行业研究和社会各界提供客观、准确且具备参考价值的数据支持。
在过去的五年里，XX 行政区经济总量持续扩大，地区生产总值年均增长率达到 XX，展现出强劲的发展活力和潜力。
《复式条形统计图》
复式条形统计图1. 简介复式条形统计图是一种常用的统计图表，用来展示不同类别之间的比较或者同一类别在不同维度上的对比。
它通过多组条形图的堆叠来表示数据的分布情况，从而更直观地展示数据的特征和趋势。
2. 构成复式条形统计图由两个或多个组别的条形图堆叠而成。
每个组别通常表示不同的类别或者不同的维度。
每个条形图的高度表示对应类别或维度的数值大小。
通过不同组别之间的堆叠，可以比较不同类别或者不同维度在整体中所占比重的差异。
3. 绘制方式绘制复式条形统计图可以使用各种统计软件和编程语言进行，比如Microsoft Excel、Python的Matplotlib库等。
以下是一种常见的绘制复式条形统计图的步骤：3.1 数据准备首先，需要准备好用于绘制复式条形统计图的数据。
数据应该包括不同类别或不同维度的名称和对应的数值。
例如，我们要比较三个国家在不同年份的GDP数据，可以准备如下的数据表：年份国家A 国家B 国家C2000 100 90 802001 110 95 852002 120 100 902003 130 105 953.2 绘制图形使用统计软件或编程语言绘制复式条形统计图，可以按照以下步骤进行：1.创建一个条形图的画布或者图表对象。
2.将每个组别的数据添加到图表中，并设置不同组别之间的堆叠方式。
3.根据需要添加图例、坐标轴标签等图表元素。
4.显示或保存生成的图表。
3.3 示例代码以下是使用Python的Matplotlib库绘制复式条形统计图的示例代码：import matplotlib.pyplot as plt# 数据准备years = [2000, 2001, 2002, 2003]gdp_a = [100, 110, 120, 130]gdp_b = [90, 95, 100, 105]gdp_c = [80, 85, 90, 95]# 绘制图形plt.bar(years, gdp_a, label='国家A')plt.bar(years, gdp_b, bottom=gdp_a, label='国家B')plt.bar(years, gdp_c, bottom=[a+b for a, b in zip(gdp_a, gdp_b)], label='国家C')# 设置图表元素plt.xlabel('年份')plt.ylabel('GDP（亿元）')plt.title('不同国家在不同年份的GDP数据')plt.legend()# 显示图表plt.show()4. 应用场景复式条形统计图在许多领域中都有广泛应用。