产品应用场景

1、政策制定与经济规划：政府部门和政策研究者可通过家的 GDP 增长、通货膨胀等指标，评估现有政策效果，制定财政与货币政策，优化资源分配，推动经济可持续发展。

2、学术研究与教学：经济、金融领域的学者和学生利用该数据集开展宏观经济趋势分析、国家间经济对比研究，构建计量经济模型，为学术论文和教学案例提供权威数据支撑。

3、商业决策与市场分析：企业战略部门和金融机构借助数据集分析目标国家的经济健康状况，如失业率、公共债务等，制定投资策略、跨国业务规划，降低商业风险。

4、经济预测与模型开发：数据科学家运用机器学习算法，如时间序列分析、随机森林等，基于历史经济指标预测未来经济走势，为金融市场分析和经济预警系统提供模型支持。产品信息

● 核心功能：包含 2010-2025 年 200 + 国家的 13 项关键宏观经济指标（GDP、通胀、失业率等），支持经济趋势可视化、国家对比分析、政策效果评估及预测模型构建，数据已清洗结构化，可直接用于分析。

● 技术参数：

● 数据来源：世界银行 Open Data API，通过 Python 编程提取；

● 格式：CSV（UTF-8），约 40,000 + 行（200 + 国家 ×15 年 ×13 指标）；

● 指标覆盖：GDP、人均 GDP、通胀率、失业率、实际利率、公共债务等。

● ● 特色优势：权威性：数据源自世界银行，全球政策制定者公认的权威数据源；

● 全面性：覆盖超 200 个国家和 15 年时间跨度，指标体系完整；

● 易用性：预处理为结构化 CSV，兼容 Python、R 等主流分析工具，降低使用门槛。

使用方法

1.  数据获取与导入：下载 CSV 文件后，使用 Pandas（pd.read_csv()）或 Excel 导入数据，检查country_name、year等关键字段完整性。

2.  探索性分析（EDA）：按国家 / 年份分组统计，使用 Seaborn 绘制趋势图（如 GDP 增长曲线）、热力图（指标相关性）；

a.  通过groupby分析不同地区（如亚太、欧洲）的经济指标差异。

3.  建模与预测：时间序列模型：使用 Statsmodels 构建 ARIMA 预测各国 GDP 增长；

a.  机器学习：用 Scikit-learn 的 RandomForest 预测失业率，特征包括通胀、政府支出等；

b.  可视化：通过 Tableau 制作交互式仪表盘，对比各国经济健康度。

4.  定制化分析：政策影响评估：筛选实施特定政策的国家，分析政策前后指标变化（如减税对 GDP 的影响）；

a.  风险预警：设定债务 / GDP 阈值，标记高风险国家。

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注意事项

1、数据时效性：部分 2024-2025 年数据为预测值（世界银行估算），实际应用时需结合最新官方报告验证。

2、国家统计差异：发展中国家的 GDP、失业率等指标可能存在统计口径差异（如非正式经济纳入度），对比分析时需注明局限性。

3、引用规范：使用数据时需注明 “数据来源：世界银行 Open Data API”，遵循世界银行数据使用条款。

4、隐私与合规：数据集不涉及个人数据，但用于商业报告时需确保不涉及国家机密或敏感分析（如对制裁国家的深度解读）。

5、模型局限性：经济指标受地缘政治、自然灾害等突发因素影响，机器学习模型需定期更新以适应结构变化。