城市经济社会发展数据分析平台
中国31省市及300城市经济发展主要数据对比分析
中国31省市及300城市经济发展主要数据对比分析中国31个省市和300个城市的经济发展情况是一个庞大的话题，超过1200字的篇幅无法详尽覆盖，但可以从一些主要数据对比分析来展开。
首先，从经济总量来看，中国的东部地区经济总量远远超过中西部地区。
在31个省市中，广东、江苏和山东是经济总量最大的三个省市，占据了中国经济总量的相当大的份额。
其中，广东省的经济总量最大，其GDP已连续多年保持全国领先地位。
江苏省和山东省的经济总量也位列中国前几名。
但是，从城市的角度来看，经济总量最高的城市是上海，远超过其他城市。
这也符合上海的特殊经济地位和重要的国际金融中心身份。
其次，从人均GDP来看，东部地区的人均GDP也普遍高于中西部地区。
沿海省市和特大城市的人均GDP普遍较高，而西部地区、内陆省市和中小城市的人均GDP相对较低。
其中，北京、上海和天津的人均GDP高居前列，这与这些城市的高收入人口和高耗费水平相关。
还有一些城市，如新疆的乌鲁木齐、宁夏的银川，人均GDP也相对较高，这与原材料资源丰富以及地理位置优势有关。
另外，从产业结构来看，东部省市的产业结构更加多元化，服务业占据相对较高比重。
西部省市的产业结构仍然以传统的重工业和资源型产业为主导，相对缺乏高附加值和创新性的产业。
城市层面来看，一线城市的产业结构普遍较为多元化，包括金融、科技、文化等领域的发展，而部分二线、三线城市的产业结构仍然以制造业为主。
此外，城市间的经济发展差距也是一个突出的问题。
一线城市和部分二线城市的经济发展明显快于中小城市。
一方面，一线城市受到国际化程度高、产业发展多元化的影响，有优势产业集聚效应；另一方面，中小城市面临市场规模相对较小、产业集聚不足等问题，经济发展相对滞后。
在这种情况下，政府应加大对中小城市的支持力度，通过鼓励产业迁移、扶持新兴产业等方式来推动这些城市的经济发展。
综上所述，中国31个省市和300个城市的经济发展存在明显的区域差异。
社会经济数据报告：社会经济统计数据和社会指标的研究与分析
社会经济数据报告：社会经济统计数据和社会指标的研究与分析随着社会的不断发展，社会经济数据报告成为了人们了解社会状况、分析社会问题的重要依据。
社会经济数据包括了各种社会经济统计数据和社会指标，通过对这些数据和指标的研究与分析，我们能够更好地了解社会的现状和未来发展趋势。
本文将从六个方面进行展开详细论述。
一、 GDP与经济增长率分析Gross Domestic Product（国内生产总值）是衡量一个国家经济总量的重要指标，而经济增长率则反映了一个国家经济发展的速度。
通过对GDP与经济增长率数据的分析，可以了解一个国家经济活力的强弱、发展方向的趋势和政策的成效。
二、劳动力就业率与失业率分析劳动力就业率与失业率既关系到社会的稳定，也关系到个体的生活质量。
通过研究劳动力就业率与失业率的数据，可以了解一个国家的就业形势、产业结构的变化以及人力资源的优化利用。
三、人口结构与老龄化问题分析人口结构是一个国家社会经济状况的重要指示器，老龄化问题则涉及到一个国家的社会福利、养老制度等多个方面。
通过对人口结构与老龄化问题的数据分析，可以了解到一个国家的人口特征、老龄化程度和应对老龄化所需的政策调整。
四、教育投入与教育水平分析教育投入与教育水平是一个国家人力资源开发的重要方面。
通过研究教育投入与教育水平的数据，可以了解到一个国家的教育发展情况，以及教育对人力资源培养和社会进步的贡献。
五、城市化进程与城市发展分析城市化是当今世界社会经济发展的普遍趋势。
通过研究城市化进程与城市发展的数据，可以了解到城市化对人口、环境、资源等方面的影响，以及城市发展对经济增长和社会进步的推动作用。
六、社会福利与贫富差距分析社会福利和贫富差距问题是社会经济发展中亟待解决的难题。
通过研究社会福利与贫富差距的数据，可以了解到社会福利制度的完善程度、社会公平正义的实现情况，以及贫富差距对社会稳定和可持续发展的影响。
综上所述，社会经济数据报告是社会经济统计数据和社会指标研究与分析的重要成果，通过对不同领域的数据和指标进行综合分析，我们能够深入了解社会经济的现状和问题，以便为政府决策提供科学依据，并找出解决问题的有效途径。
余杭区经济大数据分析平台
一、城市经济运行大数据平台1.必要性-数据时代提升城市管理能力的需要一方面数据体量急剧增长。
随着信息化程度的逐步提高，无论是市场上企业的数据还是政府的数据都在快速增长。
大数据为政府管理带来了大挑战。
各机构都存储了价值很高的大数据，但部门之间的数据联通程度较低，并没有发挥出数据的价值。
数据时代急需新的手段来连接各个数据孤岛，让数据创造价值。
另一方面，新兴产业以及新的商业模式不断涌现，传统行业发展面临困境，经济形势变化多端。
政府既要监测辖区内的产业发展情况，又要根据外部环境变化及时调整本地区的产业定位及发展规划，需要全新的信息化管理工具来辅助政府决策。
杭州市经济发展较快，尤其信息化建设处于全国领先地位，但仍存在部门间信息割据、数据互不连通的情况。
以余杭区为试点，建设城市经济运行大数据平台，实时监控余杭区各产业经济运行情况，以数据为支撑来指导产业发展，将助力余杭区各战略产业健康迅速发展，不断提升余杭区乃至杭州市的战略地位。
2.余杭区经济运行大数据平台建设思路余杭区经济运行大数据平台的建设，将充分利用现有的专题数据库，根据需求也调用专题库中暂未涉及的政府各委办局数据、互联网数据等。
基于海量数据，利用数据挖掘、聚类分析等大数据技术，支撑平台应用的需求。
平台将支持按照各委办局分类进行数据管理并提供决策支持，也提供按照行业进行分类数据管理，还可以跟踪辖区内重点企业的发展。
平台支持管理层进行基于数据的实时决策，因此也将开发移动端，支持用户的多种使用需求。
图1 余杭区经济运行大数据平台建设框架（1）数据层现代化城市经济运行平台的数据来源不仅包括政府委办局的数据，还要引入包括互联网在内的外部数据。
本平台数据来源包括各委办局、企业及非企业法人、金融机构、互联网的数据，也将引入X近2500万家企业以及产业园区的数据，来构建全面信源的数据层。
（2）专题库基于数据层的数据资源，考虑社会管理以及经济运行的特点和规律，结合上层平台应用的需求，可以规划多套专题数据库。
智慧城市经济运行智能决策系统方案
系统应用案例与效果
通过实时监测交通流量，智能调整 信号灯配时，有效缓解城市交通拥 堵问题。
利用智能监控和人脸识别技术，提 高城市安全防范水平，减少犯罪事 件的发生。
实时监测空气质量，智能调控城市 绿化，为居民创造更加宜居的环境。
智慧交通
智慧安防
智慧环保
系统应用价值与优势
智能决策系统能够快速处理大量数据，为政府 和企业提供更准确的决策依据，从而提高决策
系统特点 该系统具有智能化、实时化、可视化等特点，能够 实现快速响应、精准决策，为城市经济发展提供有 力保障。
数据采集与整合
02
数据来源与类型
数据来源
政府公开数据、企业数据、社会公共数据等
数据类型
结构化数据、非结构化数据、实时数据等
数据采集技术与方法
数据采集技术
利用传感器、RFID等技术，实现数据的实时采 集和传输。
智慧城市经济运行智能决策系统方案
汇报人：xx
CONTENTS
01.
系统概述
02.
03.
04.
05.
06.
数据采集与 智能分析与 系统应用与 技术实现与 安全保障与
整合
决策支持 价值
部署
运维管理
系统概述
01
系统定义与目标
系统定义
智慧城市经济运行智能决策系统是一种利用大数据、人工智能等技术，对城市经 济运行数据进行实时监测、分析和预测，为政府和企业的决策提供科学依据的系 统。
系统稳定性与可靠性保障
01
数据备份与恢复
定期对系统数据进行备份，确 保在发生故障时能够快速恢复 数据，保障系统的正常运行。
02
安全防护
采用多种安全防护措施，如防 火墙、入侵检测系统等，确保 系统免受恶意攻击和非法入侵。
数据分析在社会经济发展中的应用研究
数据分析在社会经济发展中的应用研究在当今数字化时代，数据已成为一种重要的资源，如同石油对于工业时代的重要性。
数据分析作为从海量数据中提取有价值信息的手段，正广泛应用于社会经济发展的各个领域，对推动经济增长、优化资源配置、提升决策质量等方面发挥着关键作用。
一、数据分析在企业经营管理中的应用企业在市场竞争中，若想占据优势，必须依靠准确的决策。
而数据分析能够为企业提供有力的支持。
通过对销售数据的分析，企业可以了解不同产品在不同地区、不同时间段的销售情况，从而精准地制定营销策略，例如针对畅销产品加大推广力度，对滞销产品进行优化或淘汰。
在生产环节，数据分析有助于优化生产流程。
通过收集和分析生产线上的各种数据，如设备运行状态、原材料消耗、产品质量等，企业可以发现潜在的问题和瓶颈，及时进行调整和改进，提高生产效率，降低生产成本。
成本控制也是企业管理的重要方面。
数据分析可以帮助企业精确核算各项成本，找出成本过高的环节，并采取相应措施加以控制。
同时，通过对市场价格和供应链数据的分析，企业能够在采购环节做出更明智的决策，降低采购成本。
二、数据分析在金融领域的应用金融行业是数据分析应用的重要领域之一。
在风险管理方面，银行和其他金融机构可以利用数据分析评估客户的信用风险。
通过分析客户的个人信息、财务状况、消费习惯等数据，预测客户违约的可能性，从而决定是否发放贷款以及贷款的额度和利率。
在投资决策中，数据分析能够帮助投资者分析市场趋势、评估投资组合的风险和收益。
利用大数据分析宏观经济数据、行业发展动态以及企业财务报表等信息，投资者可以更准确地判断投资机会，优化投资组合，降低投资风险。
此外，金融监管部门也可以借助数据分析监测金融市场的异常波动，防范系统性金融风险。
通过对大量金融交易数据的实时监控和分析，及时发现违规操作和潜在的风险点，保障金融市场的稳定运行。
三、数据分析在政府公共服务中的应用政府在制定公共政策时，需要充分了解社会的需求和问题。
数据分析报告城镇化进程中的人口流动状况
数据分析报告城镇化进程中的人口流动状况数据分析报告一、人口流动概述随着城镇化进程的推进，人口流动现象日益突出。
本报告旨在通过数据分析，深入了解城镇化进程中的人口流动状况。
二、城镇人口和农村人口比例变化首先，我们来观察城镇人口和农村人口的比例变化情况。
根据最新统计数据，2010年，我国城镇人口占总人口比例为49.68%，而在2020年已增至60.62%。
这表明城镇化进程持续推进，城镇人口的比例呈现出明显的增长趋势。
三、人口流动类型分析1. 城市间人口流动随着经济的不断发展和城市间基础设施的完善，城市间的人口流动不断增加。
数据显示，大中城市之间的人口流动最为频繁，例如北京、上海、广州等一线和新一线城市成为主要的人口流入地。
2. 农村向城市的人口流动农村向城市的人口流动是城镇化进程中的重要组成部分。
从数据来看，农村人口向城市的流动呈现逐年增加的趋势。
这种人口流动主要是农村劳动力向城市转移，并且多以务工人员为主。
3. 城市向农村的人口流动与农村向城市的人口流动相对应，城市向农村的人口流动也存在一定规模。
这一现象主要是城市人口的退流现象，即一些退休人员、返乡创业者等选择迁回农村定居。
四、人口流动原因分析1. 就业机会就业机会是人口流动的主要原因之一。
城镇化进程带来了城市就业机会的增加，吸引了大量农村劳动力前往城市。
2. 教育资源城市教育资源相对农村更加丰富，很多家庭为了给子女提供更好的教育机会而选择将家庭迁往城市。
3. 生活条件城市的生活条件较农村更加便利，例如医疗、交通、文化娱乐等方面的设施更加完善，令一些人选择前往城市居住。
五、人口流动对城镇化进程的影响1. 经济发展人口流动为城市带来了劳动力的增加，促进了经济的发展。
同时，大量农民工的返乡创业也为农村经济注入了新的活力。
2. 社会问题人口流动也带来了一系列的社会问题，包括城市人口过密、社会保障不完善、居住条件恶劣等，需要相关部门加强管理和解决。
3. 城市规划人口流动的增加也对城市规划提出了新的挑战，如合理规划住房、交通、教育等基础设施，以满足不断增长的人口需求。
大数据对社会经济发展的影响分析
大数据对社会经济发展的影响分析随着信息技术的高速发展，大数据已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
大数据包含了大量的数据信息，从而可以为社会经济发展提供更加准确、全面、安全的参考。
大数据技术不仅能够帮助企业和机构分析市场、投资、预测趋势等数据，还可以为政府管理、城市规划、科学研究等领域提供支持。
一、大数据促进了经济增长在经济发展过程中，大数据可以对企业进行深度分析，帮助企业决策和发展。
通过收集数据分析精度和预测市场趋势等多方面，企业可以更加准确地了解消费者需求，制定更具针对性的市场策略，推动销售和增加收益。
同时，大数据技术的发展也为新兴产业带来了发展的契机。
近年来互联网金融、共享经济、人工智能、虚拟现实等新产业产生了广泛关注，其中一个重要原因就是它们大量应用了大数据。
大数据技术为这些新产业的发展提供了可靠的数据支持。
二、大数据加强了智慧城市建设智慧城市建设是当前城市管理中的热点问题，而大数据技术是实现智慧城市建设的重要手段之一。
大数据技术可以有效地实现城市环境过程的可视化分析和全面监控，根据数据对城市进行预测和规划，从而在资源的调配、公共服务、环境保护等方面提高城市管理的效率和水平。
例如，一些大城市利用大数据分析技术对交通拥堵、公共设施和环境污染等问题进行分析，采取合适的措施加强城市基础设施建设、环保和智慧交通管理。
通过大数据技术的应用，城市规划更加精准和有效，这样可为市民创造更优质的生活环境。
三、大数据对金融行业的影响在金融行业，大数据也已超出传统的数据收集和分析范畴，现在已经成为金融创新的重要方向。
在交易风险监控、身份验证、借贷评估等方面，大数据技术可以帮助企业实现更准确的风险管控。
尤其在个人征信领域，大数据技术更是使得信息更加完整、准确、及时，为个人互联网金融服务提供了更加广阔的空间。
另外，在金融行业中，大数据技术的应用也可以促进跨行业融合、创新，为行业发展提供新的动力。
例如互联网金融的隆起，与其成功密切相关的便是科技领域中的大数据与人工智能技术的飞速发展。
大数据对社会发展的影响
大数据对社会发展的影响随着信息技术的迅速发展，大数据已经成为当今社会不可忽视的重要资源。
大数据是指海量、高速、多样化的数据集合，通过分析这些数据可以得到有价值的信息和洞察力。
大数据的出现对社会发展产生了深远的影响，本文将探讨大数据在经济、医疗、城市规划和社交媒体等领域的应用以及其带来的益处和挑战。
一、大数据在经济领域的应用大数据在经济领域的应用已经成为企业决策的重要参考依据。
通过对海量的数据进行挖掘和分析，企业可以更准确地了解市场需求、消费趋势和竞争对手情况，从而制定出更具针对性的经营策略。
此外，大数据还可以帮助企业进行风险评估和商业预测，降低经营风险，提高市场竞争力。
例如，全球知名电商公司通过分析用户的购物历史和浏览行为，精准推送个性化的商品推荐，提高用户购买的转化率。
二、大数据在医疗领域的应用大数据在医疗领域的应用有助于提高医疗服务的质量和效率。
通过收集和分析患者的健康数据，医疗机构可以更好地了解患者的病情和治疗效果，制定出更精准的诊断和治疗方案。
同时，大数据可用于医疗机构的资源优化和排班管理，提高医疗资源的利用率。
此外，大数据还可以帮助疾病预防和监测，通过对疫情数据的分析，可以迅速掌握疾病的传播趋势，采取相应的防控措施。
三、大数据在城市规划中的应用大数据在城市规划中的应用可以提高城市交通、环境和资源的管理效率。
通过对交通流量数据的分析，可以优化交通信号灯的控制，减少交通拥堵，提高出行效率。
同时，大数据还可以用于环境监测和资源管理，通过分析环境数据和能源消耗数据，可以制定出更科学的环境保护政策和资源利用策略，推动城市可持续发展。
四、大数据在社交媒体中的应用社交媒体是当今社会人们交流的重要平台，而大数据在社交媒体中的应用带来了诸多益处和挑战。
通过对社交媒体平台上用户的行为和言论进行分析，可以了解用户的兴趣和偏好，从而为用户提供更加个性化的服务。
在市场营销领域，大数据分析可以帮助企业精准定位目标消费群体，增强市场推广效果。
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1
产品设计理念和价值
1、建立经济社会综合管理所需要的指标体系，为政府部门开展区域经济社会发展相关诊断、研究、 分析、预测、预警、运行监测提供一种决策辅助的支持手段。 2、通过系统的建设，实现宏观经济社会管理部门的互联互通和信息共享，提高业务管理信息化和科 学决策水平，促进宏观经济管理部门间的业务协同与互动。 3、从统计的整体信息来看，其涉及到的国民经济社会、文化、科技和人民生活的各个方面。可以对不 同的事物做有联系的综合性分析也可以进行横向对比，能总结过去预测未来。
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核心竞争力权值
基础竞争力权值
综合得分
环境竞争力权值
评价面得分
评价目标
核心竞争力得分
陕西省
0.2926
新疆
0.1489
甘肃
0.0318
宁夏
0.0234
青海省
0.1132
西藏
0.0177
基础竞争力得分 0.2638 0.1489 0.0342 0.0634 0.2375 0.23
环境竞争力得分 0.2987 0.1097 0.1149 0.1775 0.1709 0.0957
通用数据分析模型方法
空间数据分析模型方法
领域数据分析模型方法
数据 存储
统计资源全文 数据库
经济运行数值 知识元库
领域/行业数 值知识元库
国际行业/产 业发展对比库
自建特色库— 数值知识元库
数据 处理
全文加工与存储
ETL
统计报表 数值知识元抽取
报告文本 数值知识元抽取
关系型统计数据库 集成工具箱
数据源
外贸-海关 年度数据
内贸-年度 数据
外贸-海关 进度数据
内贸-进度 数据
行业领先企业 生产经营数
产业相关重要 文献数据
数据挖 掘基本 工具集
相关性分析 挖掘规则挖掘
相关系数 回归相关分析 动态数据相关性
预测模型 时间序列趋势外推
指数平滑 线性回归预测 多元回归预测
评价和决策模型
层析分析法
主成分分析法
宏观警情指数、总量指标、相对指标、平均指标等各项总体指标进行层层分解，使之成为一个个具体的分部指标，通过对比这些分部指标的 变动情况，分析导致变动产生的原因，从一个个不同的侧面来反映经济运行的内在规律，并根据这一规律预测未来的经济形势。
3、景气预警 景气预警,是对宏观经济进行总体的、综合的、全面的、系统的分析与判断,通过对表征经济活动过程和现状的一系列指标进行的监督和
*决策支持分析
数据挖掘与分析模型应用，深度 封装，易用化设计，演算过程与 结果报告型展示
根据客户数据需求定制项目平台
1、加工和管理数
01
据 一般见于用户非结构化数据
较多，有些甚至还是纸质版
02
03
3、数据加工处理+经统库平台
认可经统库现有平台，想将自有数
04
据加工处理后统一汇总到平台
2、裸数据 OR 数据接口
旅游统计 汽车工业统计 人口普查 国土资源统计
机械工业统计
教育统计
出版统计
橡胶工业统计
财政统计
重型工业机械统计
建材工业统计
渔业统计
电子信息产业统计
电器工业统计
17
食品工业统计
科协统计
渔业畜牧业统计
城建统计
船舶工业统计
民用航空工业统计
投入产生统计
造纸统计
政府采购统计
石油石化设备工业统计
环境统计
物流统计
量测，从监测结果出发,根据过程规律性的认识,对经济活动未来可能发生的转折和重大变化提出警报,是利用一系列经济指标建立起来的宏观 经济“晴雨表”和“报警器”。
4、预测模拟 预测模拟是利用关联分析工具，基于ARIMA、线性回归、指数平衡、趋势外推法、分布式滞后模型、季节因素模型、协整模型等算法
对宏观经济对象过去和现在的发展作了全面分析。预测模拟主要内容包括季度预测、年度预测以及政策模拟预测。用户可通过选择预测模拟 子类，便可快速观测到过去到现在的整体趋势以及未来走向，同时也可以将结果自动生成报告。
1、竞争力分析模型
一、旅游竞争力分析模型（AHP方法） 二、青海旅游收入相关系数分析 三、青海省旅游收入影响因素回归分析 四、青海省旅游收入预测 五、结论
2、旅游收入预测分析模型
旅游竞争力分析模型
选用AHP层次分析法，对青海和西部六省进行旅游竞争力模型分析。
AHP (Analytic Hierarchy Process)层次分析法是美国运筹学家T. L. Saaty教授于二十世纪70年代提出的一种实用的多方案或多目标的决策方法，是一种定性与定量相结合的决策分析方法。常被运用于多目标、多 准则、多要素、多层次的非结构化的复杂决策问题，特别是战略决策问题，具有十分广泛的实用性。 该模型方法步骤，包括：建立层次结构模型、构造判断矩阵、层次单排序、判断矩阵的一次性检验、层次总排序。
人民生活与社会保障
基本单位与人力资源
经济普查指标
林业统计
纺织工业统计
农业机械工业统计
工程机械工业统计
教育经费统计
塑科工业统计
人民生活与物价统计
海洋统计
统 计
工业企业科技活动统计
通用机械工业统计
商务统计
类
指
石油石化统计
钢铁工业统计
有色金属工业统计
标
饲料工业统计
煤炭工业统计
机床工具工业统计
人口统计 电力工业统计 酿酒工业统计
抽取
非结构化数据 处理成结构化数据
挖掘 分析
分析趋势、增强预测、 科学评价、决策支持
22
数据图表产品
24
数据图表产品
25
社会经济检索引擎
26
数据地图分析产品
27
数据地图分析产品
28
决策支持分析产品
相关分析研究模型
相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性 的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。相关性不等于因果性，也不是简单的个性化， 相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。
后台 管理
用户与权限管理 权限管理 角色管理 用户管理
信息发布管理 信息类别管理 信息内容管理
发布栏管理
数据报告分析与管理 数据报告分析撰写 数据报告文档管理 数据报告交流评价
统计指标发布管理
定义首页指标
地市对比指标
定义中国指标
区县对比指标
地区显示指标
图形类型设置
专题数据库管理 定义地区类别 定义指标类别 专题数据发布
2000+行业年鉴、数据报告
统计年鉴、分析报告、资料汇编、调查资料、普查资料、统计摘要、行业报告…
覆盖全国所有行政区域和地域区域
全国范围、长江三角洲、珠江三角洲、环渤海地区、东北地区、西部大开发省市、省、直辖市、自治区及其下区县
三级指标体系
遵循工信部、统计局、标准化院、社会研究机构等权威定义、梳理三级多位评价指标体系，覆盖行业、区域、专题
水利统计
会计统计
产品核心功能
*报表管理
>300万张数据报表的加工
与全文管理
01
02
*数据报表分析引擎
动态重组报表、数据来源钻 取、图表可视化、GIS分析
03
04
*个人数据管理
05
自有数据批量导入、自建数据库管
理、自建库与系统数据合并分析、
自有模型管理、扩展衍生指标构建
18
*数据结构化抽取
独有的面向大规模非结构化统计 数据的抽取系统，建成>4亿笔统 计数据仓库
对统计数据库的底层数据感兴趣，想直接 购买符合用户数据结构的裸数据或接口
4、数据加工处理+个性化定制平台
想个性化改造经统库平台，并开发用户新的 个性化需求，同时解决用户自有数据问题。
应用 访问层
地域数据 可视化展示
指标检索与 报表分析
决策支持分析 平台
专题数据库 定制与推送
统计数据分析共享平台
统计数据 WebGIS系统
产业数据检索与 分析
产业数据关联 文献服务
决策支持分析
数据 处理
统计指标 管理平台
信息组织 与处理
ETL
数据 挖掘
文本信 息抽取
数据集 成转换
产业链-行业（产品） 上下游关系体系
数据源
宏观经济运行数 据
国情地情人口数 据
行业经济发展 年度数据
产业生产消 费年度数据
行业经济发展 进度数据
产业生产消 费进度数据
多属性决策也称多有限方案多目标决策，是指在考虑多个属性的情况下，选择最优备选方案或进行方案排序的决 策问题，决策模型包括三类：地区决策分析、产业决策分析、企业决策分析。
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决策支持分析产品
数据挖掘与分析模型应用，深度封装，易用化设计，演算过程与结果报告型展示
3 0
30
行业大数据定制平台
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产品特点
青海旅游收入相关系数分析模型
旅游收入相关系数分析 青海旅游收入预测
旅游收入影响因素回归分析
旅游收入预测
评价结果解读
青海省旅游收入显著影响因素有旅游人数、农村家庭人均收入和人均公园绿地面积， 因此需加快基础设施建设以吸引游客前往；以往大部分牧民的旅游收入来自向游客提 供骑马、骑牦牛拍照、卖酸奶、藏餐这种较为低端的旅游接待方式，应当引导和帮助 农民围绕吃住行游购娱打造更为赚钱的旅游产业；应当加大对自然资源环境保护力度， 增加旅游环境竞争力，从而吸引更多游客，增加旅游收入。