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2024-07-21

全国31个省份2023-1990普通高等学校数招生数校学生数毕业生数授予学位数城市农村应届生往届二学位实践青年职教师资汉藏族朝鲜维吾尔蒙古族民族体育运动高职班GDP常住人口无缺失值填补

主要指标:

全国31个省份2023-1990普通高等学校数招生数校学生数毕业生数授予学位数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)        普通高等学校数(所)        普通高等学校招生数(万人)        普通高等学校本科招生数(万人)        普通高等学校专科招生数(万人)        普通高等学校在校学生数(万人)        普通高等学校本科在校学生数(万人)        普通高等学校专科在校学生数(万人)        普通高等学校预计毕业生数(万人)        普通高等学校本科预计毕业生数(万人)        普通高等学校专科预计毕业生数(万人)        普通高等学校毕(结)业生数(万人)        普通高等学校本科毕(结)业生数(万人)        普通高等学校专科毕(结)业生数(万人)        普通高等学校本专科授予学位数(万人)

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全国31个省份2023-1990普通高等学校招生城市农村应届生往届生报名数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)        普通高等学校招生城市应届报名总数(人)        普通高等学校招生普通高中应届毕业生报名总数(人)        普通高等学校招生农村应届报名总数(人)        普通高等学校招生普通高中应届毕业生报名总数(人)        普通高等学校招生城市往届报名总数(人)        普通高等学校招生农村往届报名总数(人)

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全国31个省份2023-1990普通高等学校招生二学位实践青年职教师资报名数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)        普通高等学校招生二学位报名总数(人)        普通高等学校招生实践青年报名总数(人)        普通高等学校招生职教师资报名总数(人)

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全国31个省份2023-1990普通高等学校招生汉藏族朝鲜维吾尔蒙古族报名数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)        普通高等学校招生汉族报名总数(人)        普通高等学校招生蒙古族报名总数(人)        普通高等学校招生维吾尔族报名总数(人)        普通高等学校招生朝鲜族报名总数(人)        普通高等学校招生藏族报名总数(人)        普通高等学校招生其他民族报名总数(人)

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全国31个省份2023-1990普通高等学校招生民族体育运动高职班其他报名数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)        普通高等学校招生民族体育运动训练报名总数(人)        普通高等学校招生高职班报名总数(人)        普通高等学校招生其他考试类型报名总数(人)

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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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