楼主: yusb
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[经管数据集] 省份住宅别墅高档公寓办公楼商业营业用房地产开发企业住宅竣工套数平均销售额价格面积 [推广有奖]

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yusb 在职认证  发表于 2024-7-21 21:30:53 |AI写论文

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全国31个省份2023-1990住宅别墅高档公寓办公楼商业营业用房地产开发企业住宅竣工套数平均销售额价格面积GDP常住人口无缺失值填补

主要指标:

全国31个省份2023-1990住宅别墅高档公寓办公楼商业营业用房地产开发企业住宅竣工套数GDP常住人口无缺失值填补

行政区划代码        地区        长江经济带        经度        纬度        年份        地区生产总值(亿元)        年末常住人口(万人)        房地产开发企业住宅竣工套数(套)        房地产开发企业别墅、高档公寓竣工套数(套)        房地产开发企业住宅销售套数(套)        房地产开发企业别墅、高档公寓销售套数(套)        固定资产投资(不含农户)_比上年增长(%)

全国31个省份2023-1990住宅别墅高档公寓办公楼商业营业用房地产开发企业住宅竣工套数G.xlsx (433.98 KB, 需要: RMB 29 元) 3a49b59b4905232c9e8bac2b2c6cb2c.png


全国31个省份2023-1990住宅别墅高档公寓办公楼商业营业用商品房平均销售价格GDP常住人口无缺失值填补

行政区划代码        地区        长江经济带        经度        纬度        年份        地区生产总值(亿元)        年末常住人口(万人)        商品房平均销售价格(元/平方米)        住宅商品房平均销售价格(元/平方米)        别墅、高档公寓平均销售价格(元/平方米)        办公楼商品房平均销售价格(元/平方米)        商业营业用房平均销售价格(元/平方米)        其他商品房平均销售价格(元/平方米)

全国31个省份2023-1990住宅别墅高档公寓办公楼商业营业用商品房平均销售价格GDP常住人.xlsx (462.25 KB, 需要: RMB 29 元) 646dbfacd9f58e561e1a9084c5d653c.png


全国31个省份2023-1990住宅别墅高档公寓办公楼商业营业用商品房销售额GDP常住人口无缺失值填补

行政区划代码        地区        长江经济带        经度        纬度        年份        地区生产总值(亿元)        年末常住人口(万人)        商品房销售额(亿元)        住宅商品房销售额(亿元)        别墅、高档公寓销售额(亿元)        办公楼销售额(亿元)        商业营业用房销售额(亿元)        其他商品房销售额(亿元)

全国31个省份2023-1990住宅别墅高档公寓办公楼商业营业用商品房销售额GDP常住人口无缺.xlsx (459.76 KB, 需要: RMB 29 元) 97e84ec7aa833421ab50b93f6ae5f6f.png


全国31个省份2023-1990住宅别墅高档公寓办公楼商业营业用商品房销售面积GDP常住人口无缺失值填补

行政区划代码        地区        长江经济带        经度        纬度        年份        地区生产总值(亿元)        年末常住人口(万人)        商品房销售面积(万平方米)        住宅商品房销售面积(万平方米)        别墅、高档公寓销售面积(万平方米)        办公楼商品房销售面积(万平方米)        商业营业用房销售面积(万平方米)        其他商品房销售面积(万平方米)

全国31个省份2023-1990住宅别墅高档公寓办公楼商业营业用商品房销售面积GDP常住人口无.xlsx (470.71 KB, 需要: RMB 29 元) 1adbc13d8a6b986a6848f8409f2d662.png

除了相关指标外,本数据还包含年末常住人口、地区生产总值GDP常用指标,便于相关指标与人口、经济总量的分析比较

数据年度:1990-2023,时间跨度34年
数据范围:全国31个省级的数据,含自治区、直辖市


本数据为中国统计年鉴、各省统计1991-2024面板数据,经数据处理软件与相关代码分析得来。因为数据年度=统计年鉴年度-1,所以为数据年度是1990-2023年各个省级的统计数据
excel数据文件包原始数据-宽面板(由于多年度指标不同存在缺失值)、线性插值、ARIMA填补三个版本,提供您参考使用。
其中,ARIMA填补无缺失值。
填补说明:
    线性插值。利用数据的线性趋势,对各年份中间的缺失部分进行填充,得到线性插值版数据,这也是学者最常用的插值方式。
    ARIMA填补。基于ARIMA模型,利用同一地区的时间序列数据,对缺失值进行预测填补。
上述三个版本的数据在一个excel表中,数据真实可靠,亲测可用。


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关键词:房地产开发 地产开发 办公楼 房地产 销售额

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