1. 引言 1.1 研究背景 采购经理指数(pmi)是衡量制造业和非制造业经济活动的重要指标,对于监测宏观经济走势、判断经济发展态势具有重要意义。pmi 涵盖了生产、新订单、原材料库存、从业人员、供应商配送时间等多个方面,通过对这些指标的综合分析,可以全面了解企业的生产经营状况和市场需求变化。 1.2 研究目的 本研究利用多元统计分析方法,深入挖掘中国制造业和非制造业 pmi 数据中的信息,分析各指标之间的关系,提取主要影响因素,探讨不同行业在经济运行中的特点,为经济政策制定和企业决策提供参考依据。 1.3 数据来源 本研究数据来源于中国国家统计局发布的中国制造业和非制造业采购经理指数各指标情况(经季节调整),数据涵盖了 2023 年 11 月至 2024 年 11 月的月度数据。 2. 研究方法 2.1 数据整理与预处理 对原始数据进行整理,检查数据的完整性和准确性。由于各指标数据的量纲和数量级可能不同,为了消除量纲影响,使数据具有可比性,对数据进行标准化处理。 2.2 描述性统计分析 计算各指标的均值、标准差、最小值、最大值等统计量,了解数据的集中趋势、离散程度和分布范围


1. 制造业PMI数据特点 - 制造业PMI涵盖生产、新订单、原材料库存等关键指标,反映制造业活动水平。数据具有及时性和前瞻性,能快速反映经济变化,为政策制定和企业决策提供依据。 2. 非制造业PMI数据特点 - 非制造业PMI涵盖商务活动、新订单和从业人员等指标,主要反映服务业和建筑业的经济活动。该指数对监测服务业景气度和预测宏观经济趋势有重要意义。 3. 季节性调整与数据可比性 - 由于PMI数据受季节因素影响较大,需进行季节调整以消除季节波动影响,确保数据的连续性和可比性。调整后的数据能更准确地反映经济的真实状况。 4. 数据来源与可靠性 - 本研究数据来源于中国国家统计局发布的官方PMI报告,经过严格审核和验证,具有高度的权威性和可靠性,为分析提供了坚实的数据基础。 5. 数据标准化处理 - 为消除量纲影响,使各指标数据具有可比性,对原始数据进行标准化处理。标准化后的数据有助于准确评估各项指标的变化趋势和相对重要性。 [2024-12-17 09:25:13 | AI写代码神器 | 235点数解答]
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- 1.使用pandas库读取数据“data.csv”,展示其前5行数据。 2.对数据进行探索,查看数据类型、缺失值以及数据基本的数值统计详细信息。 3.对数据data日期格式数据做日期转换。 4.查看data**信息统计情况。 (1)查看发布**信息中所在城市city的岗位数量统计信息,统计**信息较多的前五名城市。 (2)保留学历是本科和大专的**信息. 0618220232 061822( (3)修改“district”列,如“高新区”,需要改成“成都-高新区” (4)找出"positionadvantage”职位优势这一列中有“双休”条件的**信息,在所有发布的**信息中的占比,保留2位小数。(5)根据“salary”工资列,新增最低工资和最高工资两列,列名分别设置为“最低工资”和“最高工资”,(如10k-30k,则最低 工资为10k,最高工资为20k) 5.对数据data作统计分析(1)统计分析各城市**数量分布图(2)**学历占比图 **学历占比图(3)通过**学历分析图,给出你对**发布情况的分析结论.(4)统计每一天发布的**数量图,按天来统计(提示:需要先将时间按每天来统(1539点数解答 | 2024-06-30 15:56:50)242