背景描述 随着市场需求的增长和残酷的竞争，超市巨头正在寻求你的知识，了解什么是最适合他们的。他们希望了解应该瞄准或避免哪些产品、地区、类别和客户细分。 你甚至可以更进一步，尝试建立一个回归模型来预测销售额或利润。 数据说明 Row ID -每一行的唯一ID Order ID-每个客户的唯一订单ID Order Date产品的订单日期 Ship Date -产品发货日期 Ship Mode-客户指定的发货方式 Customer ID-用于标识每个客户的唯一ID Customer Name-客户的名称 Segment -客户所属的段 Country-客户所在国家 City-客户的居住城市 State-客户的居住州 Postal Code-每个客户的邮政编码 Region-客户所属的区域 Product ID -产品的唯一ID Category-所订购产品类别 Sub-Category-所订购产品的子类别 Product Name-产品名称 Sales-产品销售额 Quantity-产品数量 Discount-提供折扣 Profit-所发生的利润/亏损 Row ID

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人口问题是个十分复杂的社会问题，准确的人口预测能为国家制定有效的相关人口政策提供重要依据。利用改进的logistics模型在2001年到2007人口统计数据基础上对中国人口进行预测，结果显示在2030年国家的人口数量达到一个峰值，通过与单纯logistics模型相比较，优势明显。

matlab +人口增长代码Wolf-Sheep-Grass建模与仿真 狼羊草是狼和绵羊在彼此和草存在下生长的模型。 一个物种的生长取决于其他两个物种的种群。 该代码包含在MATLAB中对该模型的仿真。

省级的数据汇总，GDP，人均gdp，城镇化率，年末人口数，人口自然增长率，省级研究可以节省很多时间

在引入指标分解和扩展的Kaya恒等式分析框架的基础上,将我国碳排放变化的驱动因素分为人口规模效应、经济发展效应、产业结构效应、技术进步效应以及能源结构效应5个部分。通过测算建立了我国长时间序列碳排放数据(2004—2016年),并从国家级、区域级和省市级3个层面分别探讨了各驱动因素的碳排放变动效应。结果表明,经济发展效应是促进我国碳排放增长最主要的驱动因素;而产业结构效应、技术进步效应是抑制我国碳排放增长的两个驱动因素;人口规模效应促进了我国碳排放的增长,能源结构效应抑制了我国碳排放的增长,但这两个驱动因素的影响力相对较小。此外,利用混合回归模型对上述结果进行了检验,验证了分析的合理性。最后,基于实证结果,提出了针对性的建议用于解决我国的碳排放问题。

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