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想快速完成中国产业经济数据挖掘分析?一个云平台帮你搞定!

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2016-11-30

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位和科技量子数聚布的中国业经济数据挖掘分析云平台服务,依托位和在线(https://services.wayhe.com)的数据分析服务平台和量子数聚的中国企业级数据,为用户提供:

  • 基于多经济特征分布-关化分析、

  • 自动经济特征分区、

  • 企业互投流动结构分析(基于经济活动关联的城市群分析)、

  • 区域经济关联分析、

  • 投资流分析、

  • 城市创新能力探索分析、

  • 企业创新能力与风险的关联分析等服务。




该平台提供各种不同行业分类:

企业经济总量、

注册资本、

企业知识产权(新增/累计专利软著商标数量)、

在营/死亡/新设企业数量、

企业区域互投(新增/累计资本总额和被投户数)、

企业总分关联(新增/累计分支企业数量和总部数量)、

资本集聚程度等数据。



可任选区域(省/市/区县/街道/公里网格/路网多边形)和时间(年/月)。数据最早可追溯至1985年。行业分类包括20大类,400+中类,1000+小类。行业分类表见文末。




下面以中国各省不同产业的企业数量数据(2005年、2010年、2014年)和2013年中国300+城市间的企业投资流数据为例,介绍平台部分企业数据挖掘分析功能。




业经济特征分析

用户选择多个维度的企业指标(并可为各个指标设定权重),通过神经网络计算、多元色彩认知、最优线性排序、多视角协调互动等,揭示研究区域的经济特征分布(基于用户所选择的多个指标)和各个指标之间的关联关系。





选择2014年中国各省第一产业(农业)、第二产业(工业)和第三产业企业总数占比三个指标,设定分类精度,提交神经网络计算;得到以上中国产业结构特征分析交互可视化界面。


平行坐标轴从左到右分别为第一产业、第二产业和第三产业的企业总数占比。颜色相似的区域产业结构相似。图中可看出红色系省份是中国第一产业企业占比最大的地区,第二产业和第三产业企业占比相对落后;绿色系省份是第二产业企业占比最大的地区,第一产业和第三产业企业占比相对落后;蓝色系省份是第三产业企业占比最大的地区,第一产业和第二产业企业占比相对落后。


第一产业、第二产业和第三产业的整体结构在平行坐标轴上有明显的体现。分类柱状图则从另一个角度揭示了每个分类三种产业之间的相关关系。

 

中国化分析

在多维数据分析的基础上集成空矩,可对区域特征变化进行交互可视化分析。


第一第二第三产业企业总数占比在2005-2010-2014年间的时空变化:

平行坐标轴从左到右分别为第一产业、第二产业和第三产业的企业总数占比。企业总数体现产业活力。从图中,可直观看出东部沿海省份的颜色逐渐从深红变成浅红(红色分类表示第二产业企业总数占比很高);这说明中国第二产业企业总数占比很高的省份在逐渐减少,体现了中国第二产业的活力呈下降趋势。北部地区颜色从绿色变成蓝色再变成紫色,表明这一地区的第一产业活力上升而第三产业活力下降。




制造业占比在2005-2010-2014年间的时空变化,从全国范围看,呈下降趋势。红色表示占比高,蓝色表示占比低。

 

业经济构分区

下图为按照中国第一产业、第二产业和第三产业企业个数占比三个特征的相似性计算出来的中国产业经济结构层次分区。从上到下依次为2005年、2010年和2014年。2005年,产业经济结构的东中西格局明显;到2010年,变成南北东格局。



中国投

2013年300+城市间的20个产业的原始投资流,如下图所示。



经过资金流过滤和分类,显示如下图。从蓝色到红色,资金流量递增。



接下来我们通过机器学习计算,挖掘出资金流里隐藏的信息;请看以下示例。

 

构分析

根据原始资金流构造空间网络,并计算出分层次的中国资金流动结构(如下图所示)。它体现了经济活动联系所形成的城市群结构。也可对分产业的资金流进行分析,找出各个产业的资金互投结构特征。



中国金流向

在资金流动结构分析基础上,挖掘出中国总的资金流向(包括所有产业)。北京是中国的资金输出中心,资金流向全国各个区域;其中流向东部沿海的资金流最大。



制造与房地金流向呈的地域分布差异

从总的资金流分析深入到分产业的资金流分析,发现制造业与房地产行业的资金流呈现明显的地域分布差异。蓝色系为制造业占比高的资金流,分布在中西北部地区;黄绿色系为房地产业占比高的资金流,主要分布在东部和东南部。



制造业金往来对

以下三张图为京津冀地区、珠三角地区和长三角地区与其它地区的制造业资金往来对比。线的颜色代表资金量,从蓝色到红色,资金量递增。线的粗细代表资金互投次数,互投次数越多,线越宽。从图中看出,制造业最强劲的资金流动是从长三角地区到中西北部。



城市间金流

以下三张图分别为海南省、齐齐哈尔、重庆与其它城市的资金联系。




以上只是部分示例;围绕不同的数据和数据组合,可实现不同的数据挖掘分析。虽然案例偏宏观,但是数据库是非常微观的企业数据库,可以根据用户的需要聚合到不同的尺度。



行业分类


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