一些领域价格显现积极变化 当前物价温和回升的态势没有改变-乐享数科

2月物价有降有升,温和回升态势未改

国家统计局发布的最新数据显示,2月份,居民消费价格指数(CPI)环比下降0.2%,同比下降0.7%;工业生产者出厂价格指数(PPI)环比下降0.1%,同比下降2.2%。

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国家统计局城市司首席统计师董莉娟解读2025年2月份CPI和PPI数据表示,这主要是受春节错月、假期和部分国际大宗商品价格波动等因素影响。从结构看,一些领域价格显现积极变化,CPI中部分工业消费品和服务价格稳中有涨,PPI降幅有所收窄,当前物价温和回升的态势没有改变。

春节错月等因素影响CPI同比由涨转降,扣除春节错月影响CPI同比仍保持上涨

2月份CPI同比由涨转降主要有以下三方面原因:

一是春节错月导致上年同期对比基数较高。上年2月份受春节因素影响,食品和服务价格上涨较多,抬高了今年2月份的对比基数,导致今年2月份同比受上年价格变动的影响为负。据测算,在2月份-0.7%的CPI同比变动中,上年价格变动的滞后影响约为-1.2个百分点,今年价格变动的新影响约为0.5个百分点,扣除春节错月影响2月份CPI同比上涨0.1%,当前物价温和回升的态势没有改变。从春节影响的类别看,食品价格同比下降3.3%,影响CPI同比下降约0.60个百分点,占CPI总降幅八成多,是带动CPI由涨转降的主要因素;飞机票和旅游价格同比分别下降22.6%和9.6%,合计影响CPI同比下降约0.27个百分点。

二是今年2月份的天气有利于鲜菜生长运输。2月份全国雨雪冰冻天气较少,而上年同期部分地区出现两轮雨雪冰冻天气,对农业生产和运输产生较大影响。2月份鲜菜价格同比下降12.6%,影响CPI同比下降约0.31个百分点。

三是汽车等商品降价促销。2月份燃油小汽车和新能源小汽车价格同比分别下降5.0%和6.0%,合计影响CPI同比下降约0.16个百分点。

生产淡季、部分国际大宗商品价格波动等多因素影响PPI下降,但降幅略有收窄

2月份PPI环比、同比降幅均收窄0.1个百分点。PPI下降主要有以下原因:

一是春节前后为工业生产淡季,多数建筑项目停工影响建材需求。受假日及低温天气等因素影响,建筑项目停工较多,建材等需求偏弱,黑色金属冶炼和压延加工业价格同比下降10.6%,非金属矿物制品业价格同比下降3.5%。

二是春节期间煤炭供应充足、保障有力。煤炭生产整体稳定,电厂、港口存煤充足,煤炭加工价格同比下降24.7%,煤炭开采和洗选业价格同比下降12.5%。

三是国际油价波动传导带动国内石油相关行业价格下行。受国际原油价格波动传导影响,国内石油相关行业价格下降,其中石油开采价格同比下降5.1%,有机化学原料制造价格同比下降4.5%,精炼石油产品制造价格同比下降1.6%。与此同时,随着宏观政策效果逐步显现,部分行业生产需求增加,推动PPI降幅收窄。

从分项结构看,一些领域价格显现积极变化

一是CPI中部分商品和服务价格稳中有涨。2月份CPI中能源价格环比上涨0.6%,其中汽油价格上涨1.3%。受消费需求回升影响,扣除能源的工业消费品价格环比和同比均上涨0.2%,其中文娱耐用消费品、服装、通讯工具和小家电价格同比分别上涨1.6%、1.4%、1.3%和1.0%。受国际金价波动影响,金饰品价格同比涨幅扩大至38.6%。部分服务行业价格稳步上涨,电影及演出票价格环比上涨3.1%,房租价格环比上涨0.1%,家政服务和美发价格同比分别上涨2.6%和1.0%,在外餐饮价格同比上涨1.2%,教育服务和医疗服务价格同比分别上涨1.3%和0.6%。

二是工业品需求稳步释放,相关行业价格小幅上涨。消费品制造业中,文教工美体育和娱乐用品制造业价格环比上涨1.1%,酒饮料和精制茶制造业价格环比上涨0.2%,烟草制品业价格环比上涨0.1%,家具制造业价格环比上涨0.1%,服饰制造价格环比上涨0.1%,家用厨房电器具制造价格环比上涨0.1%。新能源、人工智能等行业发展带动有色金属矿采选业、有色金属冶炼和压延加工业价格环比分别上涨1.8%和0.3%。

三是部分工业行业供需结构有所改善,价格降势趋缓。装备制造业中,光伏设备及元器件制造价格同比下降13.0%,电子半导体材料价格同比下降9.7%,汽车整车制造价格同比下降4.6%,降幅比上月均有所收窄。节后复工复产加快,用电需求迅速恢复,电力热力生产和供应业价格同比下降0.8%,降幅比上月收窄0.7个百分点。

<think>首先,用户的问题是基于之前的引用和系统指令。用户说:“我想查找数专业特定领域综合实训的相关信息或课程内容请问数据学专业特定领域综合实训课程内容资料”。这似乎是针对数据学专业的特定领域综合实训的课程内容和资料。回顾提供的引用:-引用[1]:描述大数据及相关专业的方向,包括数据学与大数据技术等。-引用[2]:讨论唯众大数据创新研平台,包括硬件系统、软件系统,以及行业数据源,用于大数据研。-引用[3]:提到商业智能和人工智能中的数据分析,以及Hadoop的核心技术。-引用[4]:展示了一个大数据可视化综合实训的Python代码示例,涉及逻辑回归和决策边界可视化。用户的问题聚焦在“数据学专业特定领域综合实训”的课程内容、信息和资料。我需要基于这些引用构建一个结构清晰的回答。系统指令要求:1.所有行内数学表达式使用$...$格式。2.独立公式使用$$...$$格式并单独成段。3.LaTeX语法正确。4.使用中文回答。5.生成相关问题。6.在引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。此外,回答要结构清晰,帮助用户逐步解决问题,尽量保证真实可靠。用户的问题是关于课程内容的,所以我的回答应该提供相关信息,可能包括课程概述、关键组成部分、示例等,基于引用。从引用中提取关键点:-引用[1]:数据学专业涉及多个方向,如数据挖掘、数据分析等。-引用[2]:唯众平台提供了八个步骤的研流程,包括硬件、软件和数据源。-引用[3]:提到了数据分析在BI和AI中的角色,以及Hadoop技术。-引用[4]:给出了一个具体的实训代码示例,用于大数据可视化综合实训。用户指定了“特定领域”,但未具体说明哪个领域。引用中涉及了可视化、Hadoop等,所以我需要泛化或基于引用讨论常见领域。结构化回答:1.**介绍**:简要概述数据学专业的综合实训。2.**核心内容**:描述课程的关键组成部分,如理论学习、实践项目等。3.**特定领域示例**:基于引用,提供一些领域的具体内容,如大数据可视化、分布式计算等。4.**资料和资源**:建议如何查找资料,可能包括提到的平台或示例。5.**生成相关问题**:在结尾添加相关问题。确保引用标识:在引用内容的末尾添加[^n]。例如,当提到唯众平台时,添加[^2]。现在,规划回答结构:-**步骤1:理解综合实训的概念**:解释什么是数据学专业的综合实训。-**步骤2:关键课程内容**:基于引用,列出核心模块,如数据采集、分析、可视化等。-**步骤3:特定领域示例**:讨论如大数据可视化、Hadoop应用等。-**步骤4:资料推荐**:建议参考唯众平台或示例代码。-**结尾:相关问题**。在内容中融入数学表达式:由于是数据学,可能会有统计或算法相关内容。例如,在描述模型时,使用行内数学格式。例如,提到逻辑回归时:$\log\left(\frac{p}{1-p}\right)=\beta_0+\beta_1x_1+\cdots+\beta_nx_n$。在引用[4]中,有代码涉及逻辑回归,所以可以自然引入。独立公式:如果有需要,单独成段。最终,生成相关问题。</think>### 数据学专业特定领域综合实训的课程内容与资料指南 数据学专业的综合实训课程是培养学生将理论知识应用于实际问题的关键环节,特别强调在特定领域(如大数据分析、人工智能、商业智能等)的实践能力。这类课程通常结合理论学习、工具使用和项目开发,帮助学生掌握从数据采集到可视化的全流程技能。基于您提供的引用内容,我将逐步解析课程的核心内容、特定领域示例及推荐资料。回答力求真实可靠,并参考了相关专业描述和研平台实践[^1][^2]。 --- ### 步骤1: 理解综合实训的核心目标 综合实训旨在通过真实项目模拟,提升学生在特定领域的实操能力。课程内容通常包括: - **理论基础**:回顾概率论、统计学和算法设计,例如线性回归模型 $y = \beta_0 + \beta_1 x + \epsilon$ 的应用。 - **工具实践**:使用Python、R或Hadoop等工具处理数据,强调分布式计算和机器学习。 - **项目驱动**:学生需完成端到端项目,如预测分析或可视化系统开发。 这些内容确保学生毕业后能胜任行业需求,如数据挖掘或算法优化[^1][^3]。 --- ### 步骤2: 关键课程内容模块 基于引用中提到的研平台和专业方向,综合实训的核心模块可概括为以下部分(适用于大多数特定领域): 1. **数据采集与清洗**: - 学习使用爬虫工具或API收集数据,并进行预处理(如缺失值处理)。 - 引用[2]的唯众平台提供行业数据源,涵盖金融、医疗等领域,确保数据安全可靠[^2]。 2. **数据分析与建模**: - 应用统计模型(如逻辑回归)和机器学习算法进行预测。 - 例如,在分类问题中使用逻辑回归的损失函数:$ J(\theta) = -\frac{1}{m} \sum [y^{(i)} \log(h_\theta(x^{(i)})) + (1-y^{(i)}) \log(1-h_\theta(x^{(i)}))] $。 - Hadoop分布式计算(HDFS和MapReduce)常用于处理大规模数据[^3]。 3. **可视化与结果呈现**: - 使用Matplotlib、Seaborn等库创建交互式图表,展示分析洞见。 - 引用[4]提供了一个综合实训示例:通过逻辑回归绘制决策边界,用于二分类问题(代码见下文)。这体现了从数据生成到模型评估的全过程[^4]。 4. **领域特定应用**: - **大数据可视化领域**:如引用[4]所示,涉及数据降维、聚类可视化(例如使用t-SNE算法)。 - **分布式计算领域**:基于Hadoop的实时数据处理,适用于电商或物联网场景[^3]。 - **商业智能领域**:分析市场趋势,优化运营决策,强调SQL和Tableau工具[^1][^3]。 --- ### 步骤3: 特定领域示例与资料推荐 #### 示例1: 大数据可视化综合实训 - **课程内容**:学生从零构建可视化系统,包括数据生成、模型训练和图形渲染。 - 核心任务:使用Python库(如Scikit-learn)实现分类模型,并可视化决策边界。 - 引用[4]的代码提供了一个完整框架:生成合成数据集、训练逻辑回归模型,并绘制等高线图。这适用于教学实训,帮助学生理解模型边界和特征关系[^4]。 ```python # 大数据可视化实训示例(基于引用[4]) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.datasets import make_classification # 创建数据集 X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2, random_state=1, n_clusters_per_class=1) # 训练模型 model = LogisticRegression() model.fit(X, y) # 绘制决策边界 x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.01), np.arange(y_min, y_max, 0.01)) Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.4) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=20, edgecolor='k') plt.xlabel('Feature 1') plt.ylabel('Feature 2') plt.title('Decision Boundary using Logistic Regression') plt.show() ``` #### 示例2: 分布式计算综合实训 - **课程内容**:基于Hadoop的存储与计算,学生搭建集群处理PB级数据。 - 核心任务:实现HDFS文件管理和MapReduce任务调度。 - 引用[3]提到HDFS的设计原理,强调容错性和高吞吐量,适用于日志分析等场景[^3]。 #### 推荐资料 - **平台资源**:唯众大数据创新研平台(引用[2])提供一站式实训环境,包括硬件一体机和软件系统,支持数据采集到可视化的全流程,适合学校课程设计[^2]。 - **教材与课程**: - 《数据学实战》(O'Reilly):涵盖Python和R的案例分析。 - 在线课程:Coursera的“Data Science Specialization”或edX的“Big Data Fundamentals”。 - **开源工具**:Kaggle数据集用于项目练习,结合引用[4]的代码模板快速上手。 --- ### 总结 数据学专业的特定领域综合实训课程以项目为核心,覆盖数据预处理、建模和可视化等模块,强调实际应用能力。关键资料包括研平台(如唯众)、开源数据集和示例代码。通过这类实训,学生能深化在AI、大数据领域的技能,为行业需求做好准备[^1][^2][^4]。如需更具体的领域资料(如医疗或金融),建议咨询学校课程大纲或访问专业平台如Kaggle。
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