产品应用场景

1. 全球发展研究与政策分析：用于对比各国人类发展指数（HDI）、基尼系数与经济指标（人均 GDP、购买力平价）的关联性，分析贫富差距与经济发展水平的关系，为国际组织制定减贫、教育普及等政策提供数据支撑。
2. 学术研究与教学：支持经济学、社会学等领域的跨国比较研究，例如通过人均 GDP 与 HDI 的相关性分析，探讨不同发展模式对人类福祉的影响；或在课堂上用于讲解国家发展差异的案例教学。
3. 商业与投资决策：帮助企业评估目标市场的经济潜力，如结合人口规模、人均 GDP 购买力平价判断消费能力，或通过面积、人口密度分析供应链布局可行性。

产品信息

• 人类发展指数（HDI）
• 基尼系数（收入不平等指标）
• 人均 GDP（美元）、人均 GDP 购买力平价（待更新）
• 国土面积（平方公里）、人口数量
  ● 数据来源：世界银行公开数据、维基百科权威词条，部分缺失值标注为 “N/A”。
  ● 格式与更新：CSV/Excel 格式，计划下次更新补充 GDP 购买力平价、面积（平方英里）等单位换算数据。

使用方法

1. 基础数据分析：
   python

   # 示例：按HDI排序并可视化Top10国家
   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt
   df = pd.read_csv("un_countries_data.csv")
   top10 = df.sort_values("HDI", ascending=False).head(10)
   plt.bar(top10["country"], top10["HDI"])
   plt.xticks(rotation=45)
   plt.title("2024年HDI排名前十国家")
   

2. 跨国对比分析：
   • 绘制散点图：以人均 GDP 为横轴、基尼系数为纵轴，观察经济水平与贫富差距的关系（如北欧国家高人均 GDP 与低基尼系数的相关性）。
   • 分组统计：按大洲划分，计算各区域平均 HDI、人均 GDP，分析发展不平衡问题（如非洲与欧洲的指标差异）。
3. 可视化应用：结合 Tableau 制作交互式仪表盘，动态展示国家面积、人口与经济指标的关系，例如用气泡图表示人口规模（气泡大小）、人均 GDP（颜色深浅）与 HDI（横轴）的多维对比。

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注意事项

1. 数据时效性：部分指标（如人均 GDP）为 2023 年统计值，2024 年预测数据需结合世界银行最新报告调整，避免因时间差导致分析误差。
2. 缺失值处理：对于 “N/A” 数据（如部分小国的基尼系数），建议采用插值法（如均值填充）或在分析时排除，避免影响整体统计结果。
3. 单位换算注意：面积单位当前为平方公里，后续更新平方英里时需注意单位一致性，例如 1 平方公里≈0.3861 平方英里，换算时需保留精度。
4. 版权与引用：数据整合自世界银行与维基百科，商业用途需遵循原数据源的版权声明，学术引用建议标注 “数据源自世界银行及维基百科，经整理后使用”。