UIBEGVC数据库里的第二个关于增加值%的计算放在了一个三维表里,对数据指标的使用有一个word文件。名列前茅个文件是对增加值的分解,其中包含了本国使用本国消费的增加值部分,trade是对出口的分解。
UIBEGVC数据库里的第二个关于增加值%的计算放在了一个三维表里,对数据指标的使用有一个word文件。名列前茅个文件是对增加值的分解,其中包含了本国使用本国消费的增加值部分,trade是对出口的分解,计算了出口的国内增加值和国外的增加值,还有一个是计算价值链长度的指标,其实质是计算看中间品的跨境次数,或者说虽然是长度指标,体现的是产品生产的复杂度。
,视频中的代码修改部分
clear;
clc;
S=44; %这里输入投入产出表中的国家(区域)数据。
N=56; %这里输入每个国家(区域)的行业数。
nfd=5;
G=xlsread(‘副本WIOT2003_Nov16_ROW.xlsx’); % 从excel中读取数据24464*2464
fd=G([1:N*S],[N*S+1:(N*S+nfd*S)]); %提出最终需求矩阵。
FD = squeeze(sum(reshape(fd,S*N,nfd,[]),2));
GRTR_FNL_cs_c = FD(1:S*N,1:S);
AA=G([1:S*N], [1:S*N]); %取中间投入矩阵816*816
TI=squeeze(sum(reshape(AA,S*N,N,[]),2))+GRTR_FNL_cs_c; %取总投入
TI = sum(TI,2);
A=AA./repmat(TI,1,S*N)’;
A(isnan(A))=0;
A(isinf(A))=0;
v=1-sum(A);
I=eye(S*N); %单位矩阵,单位矩阵生成函数
I1=eye(N); %部门数的单位矩阵
B=I/(I-A); %求列奥列夫逆矩阵,这个矩阵是一个全局的逆矩阵。
延伸阅读:
行式更适合OLTP,比如传统的基于增删改查操作的应用。列式更适合OLAP,非常适合于在数据仓库领域发挥作用,比如数据分析、海量存储和商业智能;涉及不经常更新的数据。
由于设计上的不同,列式数据库在并行查询处理和压缩上更有优势。而且数据是以列为单元存储,完全不用考虑数据建模或者说建模更简单了。要查询计算哪些列上的数据,直接读取列就行。
最后我们需要务实的指出,没有使用广泛的数据库,列式数据库也并非使用广泛,只不过给DBA提供了更多的选择,DBA需根据自己的应用场景自行选择。
最后建议,企业在引入信息化系统初期,切记要合理有效地运用好工具,这样一来不仅可以让公司业务高效地运行,还能最大程度保证团队目标的达成。同时还能大幅缩短系统开发和部署的时间成本。特别是有特定需求功能需要定制化的企业,可以采用我们公司自研的企业级低代码平台:织信Informat。 织信平台基于数据模型优先的设计理念,提供大量标准化的组件,内置AI助手、组件设计器、自动化(图形化编程)、脚本、工作流引擎(BPMN2.0)、自定义API、表单设计器、权限、仪表盘等功能,能帮助企业构建高度复杂核心的数字化系统。如ERP、MES、CRM、PLM、SCM、WMS、项目管理、流程管理等多个应用场景,全面助力企业落地国产化/信息化/数字化转型战略目标。 版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们微信:Informat_5 处理,核实后本网站将在24小时内删除。版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系邮箱:hopper@cornerstone365.cn 处理,核实后本网站将在24小时内删除。