百度新闻测算可能提供了一些有关地级市公众金融科技发展注意力水平的数据，这些数据可以用于不同类型的研究和分析。以下是一些可能的研究方向：地级市金融科技关注度趋势分析：通过分析百度新闻测算的数据，可以跟踪不同地级市金融科技关注度的趋势。研究可以探讨这些趋势的原因，例如政策变化、市场需求等，以了解不同地区的关注度变化。地级市金融科技发展热点分析：通过查看百度新闻测算中的热门关键词或主题，可以确定不同地级市关注的金融科技领域。这可以帮助ZF、企业和研究机构了解哪些方面需要更多的关注和投资。地级市金融科技政策效果评估：如果有相关的政策数据可用，可以将百度新闻测算的数据与政策实施时间线相结合，评估政策对地级市金融科技发展关注度的影响。这有助于了解政策的实际影响和成效。地级市金融科技竞争分析：通过比较不同地级市的金融科技关注度数据，可以分析不同地区之间的竞争格局。这可以帮助金融科技企业选择适合他们业务的市场。地级市金融科技与经济指标关联研究：将百度新闻测算的数据与地级市的经济指标（如GDP增长、就业率等）进行关联分析，以了解金融科技发展与地方经济状况之间的关系。需要注意的是，这些研究方向需要进一步的数据分析和深入的研究设计，以充分理解地级市公众金融科技发展的相关情况。同时，还需要确保使用的数据和方法具有可靠性和准确性。施炳展和金祥义（2019）利用百度搜索构建了国内居民对不同国家的注意力指数，这为后来运用互联网搜索的页面数量构建地区金融科技发展指标提供了一个启示。

数据名称：地级市公众金融科技发展注意力水平基于百度新闻测算04-21年数据

数据来源：百度新闻文本挖掘

区域范围：全国304个地级市

指标说明：参考《中国工业经济》李春涛（2020）的做法，通过百度新闻高级检索搜索“地区+关键词”并选择具体年份来获得相应关键词的城市与年份的页面数量，这不仅反映了金融科技在不同地区之间的差异性，也反映了金融科技发展的过程。

关键词：

行政区划代码、年份、地区、EB级存储、NFC支付、云计算、互联网金融人工智能、亿级并发、信息物理系统、内存计算、分布式计算、区块链、商业智能、图像理解、图计算多方安全计算、大数据、差分隐私技术、开放银行、异构数据、征信、投资决策辅助系统、数字货币、数据可视化、数据挖掘、文本挖掘、智能客服、智能投顾、智能数据分析、智能金融合约、机器学习、流计算 、深度学习、物联网、生物识别技术、移动互联、移动支付、第三方支付、类脑计算、绿色计算、网联、股权众筹融资、自然语言处理、虚拟现实、融合架构认知计算、语义搜索、语音识别、身份验证、量化金融、总搜索量、金融科技水平等关键词和总指标。