㈠ 遥感测量测的是点数据还是面数据
得区分用的是什么样的设备测的，有点的数据，也有面的数据
㈡ 什么叫做面板数据怎么处理
Panel Data, “面板数据”这个翻译也太直了。
这种数据是有不同样本的，和不同时间段的数据。
比如你记录100家企业的状况，如销售额、盈利、员工数等项目。并且每年的1和7月去分别收集一次数据，连续十年。所形成的数据记录了100家不同企业，20个时间段的状况。这种数据就叫Panel Data。
㈢ 如何分析基本面数据
如果说投资还想获得更高的胜率，当然对于市场环境和买入标要有一个全面的分析，但是我认为，大部分朋友都不晓得基本面分析，感觉基本面分析学起来太困难没有学习的兴趣。其实困难也不多，今天学姐就告诉大家基本面分析是怎么做的，这样距离抓住牛股就更近了。开始之前，不妨先领一波福利--机构精选的牛股榜单新鲜出炉，走过路过可别错过：【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！
一、 简单介绍
1、 基本面分析是研究影响股价因素的方法
根据教科书说的，基本面分析是从影响证券价格变动的敏感因素出发，证券市场的价格变动的一般规律需要谨慎的分析和研究才可得出，为投资者提供更多可靠的信息以便选择最优方案。通俗一些来讲，能够影响股票价格的因素非常多，针对这些影响因素的解析，就是基本面分析。
2、 基本面分析包括3个方面
所以我们到底在研究什么因素呢？不妨从这3个角度出发，即宏观经济分析、行业分析和公司分析。有的朋友看到这三个因素就头大了，好像想要进行分析，必须要读完整套经济课程才行！不要慌张，学姐在这里会通过实战角度来讲解该如何分析。
二、 如何进行基本面分析
1、 宏观经济主要看政策和指标
我们也明白，宏观经济是可以直接影响到股市行情的因素，像经济政策（货币政策、财政政策、税收政策、产业政策等等）和经济指标（国内生产总值、失业率、通胀率、利率、汇率等等）对股票市场的影响都是巨大的。但在实际的过中，普遍都不会选择十全十美，否则容易因小失大，核心变量才最为重要，例如注意一些反应市场流动性的宏观指标，例如货币政策和财政政策（是否降息、降准以维持宽松）、汇率（是否提高以吸引外资进场）。对于短期来说，价格波动，大多都是供求关系来决定的，因此当市场出现了更低的利率的情况，出现更加宽松的货币政策之时，市场流动性也会变得宽裕了，买方的力量更强劲，这样一来也使得股价上行。可以看看2021年受疫情肆虐但股价却不断新高的美股，就是因为美国持续实行宽松政策所致。
2、 公司分析主要看行业、财务和产品
是否存在跌跌不休的公司和行情的好坏没有多大的关系，这可能是公司基本面存在问题的。第一步要看的是所处行业，因为公司在行业里没有优势，行业不好公司更加没什么前景，产业前景好的行业，其中的企业自然能够拥有更多的盈利空间。行业的发展空间只有较小的规模，连一家上市公司的规模都没有达到，自然就不在我们的考虑范畴了；还可以看行业是在哪一个生命周期，有的行业目前所在的发展阶段是成熟期或衰退期，典型的如朝阳行业的钢铁煤炭等；还有就是看行业是否有相关政策方面的支持，有相关政策支持的行业，会有更加宽广的发展空间。今年各大券商对于各行业的研究报告已经出炉，感兴趣可以点击领取：最新行业研报免费分享
决定了好的行业之后，接下来就是对行业下的公司进行选择，就此我们就来进行以下两个内容的分析：
财务报表：了解公司的财务状况、获利能力、偿债能力、资金来源和资金使用状况，主要跟踪的财务数据有营业收入、净利润、现金流、毛利率、资产负债率、应收款、预收款、净资产收益率等。
产品与市场：前者主要分析公司的品牌、产品质量、产品的销售量和生命周期；后者主要分析产品的市场覆盖率、市场占有率以及市场竞争能力。
三、基本面分析的优劣势
说到这里，各位应该是大致掌握了基本面分析的优势，这样的分析方法是自上而下的，分析得很系统，从宏观到中观到微观，可以让我们更清楚当明白当下市场的情况，并挖掘出真正有价值的公司。但不论是何种分析方法，都有优点，也具有劣势。基本面分析的劣势也是通过表面就能发现的，虽然学姐把分析内容已经给大家简化到极致了，但是想要真正的入门了解，还需要一定的基础。对于短期价格的过渡波动来说，基本面是无法及时反馈的，因为就短期来说，投资者的交易情绪等也许会影响到价格，这是基本面分析所不具备的。可能对于小白来说，还是很难判断出股票的好坏，不过没关系，我特地给大家准备了诊股方法，哪怕你是投资小白，也能立刻知道一只股票的好与坏：【免费】测一测你的股票当前估值位置？
应答时间：2021-09-25，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看
㈣ 什么是面板数据什么是截面数据
面板数据，也叫“平行数据”，是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。或者说他是一个m*n的数据矩阵，记载的是n个时间节点上，m个对象的某一数据指标。
其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。但是,如果从其内在含义上讲,把panel data译为“时间序列—截面数据” 更能揭示这类数据的本质上的特点。也有译作“平行数据”或“TS-CS数据。
截面数据是不同主体在同一时间点或同一时间段的数据，也称静态数据，是样本数据中的常见类型之一。
截面数据是指在同一时间（时期或时点）截面上反映一个总体的一批（或全部）个体的同一特征变量的观测值，是样本数据中的常见类型之一。例如，工业普查数据、人口普查数据、家庭收入调查数据。在数学，计量经济学中应用广泛。
经济计量学专用名词。横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。与时序数据相比较，其区别在与组成数据列的各个数据的排列标准不同，时序数据是按时间顺序排列的，横截面数据是按照统计单位排列的。因此，横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。与时间数据完全一样，横截面数据的统计口径和计算方法（包括价值量的计算方法）也应当是可比的。
㈤ 什么叫面板数据分析
面板数据，即Panel Data，也叫“平行数据”，是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。或者说他是一个m*n的数据矩阵，记载的是n个时间节点上，m个对象的某一数据指标。
其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。但是,如果从其内在含义上讲,把panel data译为“时间序列—截面数据” 更能揭示这类数据的本质上的特点。也有译作“平行数据”或“TS-CS数据（Time Series - Cross Section）”。
1如
城市名：北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8（单位亿元）。这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。
如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点的不同就是时间序列。
2如
2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为：
北京市分别为8、9、10、11、12；
上海市分别为9、10、11、12、13；
天津市分别为5、6、7、8、9；
重庆市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。
这就是面板数据。
面板数据是按照英文的直译，也有人将Panel data翻译成综列数据、平行数据等。由于国内没有统一的说法，因此直接使用Panel data这种英文说法应该更准确一些。说面板数据也是比较通用的，但是面板数据并不能从名称上反映出该种数据的实际意义，故很多研究者不愿使用。
面板数据分析方法是最近几十年来发展起来的新的统计方法，面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰,能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率，而面板数据的单位根检验和协整分析是当前最前沿的领域之一。
面板数据的单位根检验的方法主要有 Levin,Lin and CHU(2002)提出的LLC检验方法[5]。Im,Pesearn,Shin(2003)提出的IPS检验[6] , Maddala和Wu(1999)，Choi（2001）提出的ADF和PP检验[7]等。面板数据的协整检验的方法主要有Pedroni[8] (1999，2004)和Kao[9](1999)提出的检验方法，这两种检验方法的原假设均为不存在协整关系，从面板数据中得到残差统计量进行检验。Luciano(2003)中运用Monte Carlo模拟[10]对协整检验的几种方法进行比较，说明在T较小（大）时，Kao检验比Pedroni检验更高（低）的功效。
1.指标选取和数据来源
经济增长：本文使用地区生产总值 ，以1999年为基期，根据各地区生产总值指数折算成实际 ，单位：亿元。
能源消费：考虑到近年来我国能源消费总量中，煤炭和石油供需存在着明显低估，而电力消费数据相当准确。因此使用电力消费更能准确反映能源消费与经济增长之间的内在联系（林伯强，2003）。所以本文使用各地区电力消费量 作为能源消费量，单位：亿千瓦小时。
环境污染：污染物以气休、液体、固体形态存在，本文选取工业废水排放量作为环境污染的量化指标，单位：万吨。
本文采用1999-2006年全国30个省（直辖市，自治区）的地区生产总值 、电力消费量 和工业废水排放量 的数据构建面板数据集。30个省（直辖市，自治区）包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆，由于西藏数据不全故不包括在内。数据来源于《中国统计年鉴2000-2007》。为了消除变量间可能存在的异方差，本文先对地区生产总值 、地区电力消费量和工业废水排放量进行自然对数变换。
㈥ 什么是面版数据
、“时间序列—横截面数据”（TS-CS数据）、“面板数据”、“平行数据”、“合成数据”、综列数据
英文是panel data。Panel 本身有“面板”的意思，panel data有时间和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，所以把panel data译作“面板数据”有其形象化的特点。然而，如果把panel data译为“时间序列—横截面数据” 则更从本质上揭示了这类数据的特点，应该是更加贴切。若要追求简洁可译为“时序—截面数据”。在贺铿等编着的“经济计量学”教科书中称作TS-CS数据（取Time Series - Cross Section的缩写）也很简洁。
“平行数据”的译法见于李子奈、叶阿忠主编的《高等计量经济学》（清华大学出版社），无论从英文字面，还是数据本身的特点去考虑，显然都不如上面的两种译法。
下面网页有详细介绍
㈦ 计量经济学中，什么是面板数据
面板数据，即Panel Data，是截面数据与时间序列综合起来的一种数据资源。
如：城市名：北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8（单位亿元）。这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。
如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点的不同就是时间序列。
如：2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为：
北京市分别为8、9、10、11、12；
上海市分别为9、10、11、12、13；
天津市分别为5、6、7、8、9；
重庆市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。
这就是面板数据。
面板数据是按照英文的直译，也有人将Panel data翻译成综列数据、平行数据等。由于国内没有统一的说法，因此直接使用Panel data这种英文说法应该更准确一些。说面板数据也是比较通用的，但是面板数据并不能从名称上反映出该种数据的实际意义，故很多研究者不愿使用。
㈧ “面板数据”指的是什么如下图论文所示
面板数据，即Panel Data，也叫“平行数据”，是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。或者说他是一个m*n的数据矩阵，记载的是n个时间节点上，m个对象的某一数据指标。
㈨ 模具的型面数据 是什么意思
应该是指模具的分型面数据，也就是分模面。和模具的类型没有关系。
㈩ 三维面形数据包括什么
主要包括平面结构、平面数据、纵深数据、表面弧形曲度数据。
还是参考点坐标和起始位置。