当前位置: 首页 > news >正文

【数据分享】上市公司数字化转型相关词频统计数据(2000-2024)

数据介绍

在当今数字化浪潮席卷全球的时代背景下,上市公司的数字化转型已成为推动经济高质量发展的关键力量。为了助力学界、业界深入了解上市公司数字化转型的现状和趋势,我们特别分享这一份精心整理的上市公司数字化转型相关词频统计数据(2000 - 2024)。

一、数据介绍

本数据参考了《管理世界》中吴非(2021)、《财贸经济》中赵宸宇(2021)以及《经济研究》中甄红线(2023)等权威文献,对数字经济相关的关键词进行了全面且细致的词频统计。所统计的词频涵盖了人工智能技术、大数据、云计算等多个核心领域,同时对数字技术应用、互联网模式、智能制造、现代信息系统等不同维度的数字化相关关键词进行了深入挖掘。通过对这些关键词在上市公司年报等文本中的出现频率进行统计,能够直观地反映出上市公司在数字化转型过程中的重点投入领域和发展方向。

数据名称为上市公司数字化转型,它汇聚了多年来上市公司在数字化征程中的关键信息,为研究数字化转型的动态演变、评估转型成效等提供了丰富而宝贵的数据基础。

二、数据指标

本数据包含了众多详细且具有针对性的指标,从不同角度刻画了上市公司数字化转型的全貌。

(一)基础信息指标

类别、年份、股票代码、公司简称、行业名称、行业代码以及年报标题等指标,为数据的分类和定位提供了清晰的框架。通过这些指标,我们可以将数据按照不同的行业、时间等维度进行划分,便于分析不同行业、不同时期上市公司数字化转型的特点和差异。

(二)文本长度指标

全文 - 文本总长度和仅中英文 - 文本总长度这两个指标,从侧面反映了上市公司年报等文本的丰富程度。较长的文本可能意味着公司在数字化转型方面有更多的实践和探索需要阐述,也为词频统计提供了更广泛的样本空间。

(三)数字化转型程度指标

数字化转型程度 - A、数字化转型程度 - B、数字化转型程度 - C 这三个指标,从不同的量化角度对上市公司的数字化转型程度进行了评估。它们综合考虑了多个数字化相关因素,为我们判断上市公司在数字化转型道路上的进展提供了量化依据。

(四)技术分类及应用指标

涵盖了人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术等多个技术领域,分别从不同的分类维度(如 A、B、C 分类)进行了词频统计。同时,还包括数字技术运用、互联网商业模式、智能制造、现代信息系统等应用层面的指标,详细展示了上市公司在不同技术应用领域的关注程度和实践情况。

(五)具体技术关键词指标

数据中包含了大量具体的技术关键词,如人工智能领域的商业智能、图像理解、机器学习等;大数据领域的数据挖掘、文本挖掘、数据可视化等;云计算领域的流计算、图计算、内存计算等。这些关键词的词频统计,能够精准地反映出上市公司在各项具体技术上的投入和应用情况。

本数据不仅可以为学术研究提供丰富的实证素材,帮助学者们深入探究上市公司数字化转型的影响因素、作用机制等理论问题;也能为企业管理者提供参考,了解行业内数字化转型的热点和趋势,为自身企业的数字化战略制定提供借鉴;同时,对于投资者而言,通过分析这些数据,可以更好地评估上市公司的数字化潜力和发展前景。

我们期待这份数据能够在数字化转型的研究和实践中发挥重要作用,推动各相关方在数字化浪潮中不断探索、创新和发展。

注:本文中的数据和指标仅为示例,实际数据请参考最新发布的上市公司数字化转型相关词频统计数据(2000-2024)。

数据概览

图片

图片

    数据跨度:上市公司数字化转型相关词频统计数据(2000-2024)

数据说明

1、数据来源网络收集
2、本资源仅用作为学习用途,不能用于商业通途

数据获取方式

点击关注后台咨询


文章转载自:

http://3aS49LNx.pskjm.cn
http://KTjcONKe.pskjm.cn
http://sDXl9Hgm.pskjm.cn
http://hT0MxZVp.pskjm.cn
http://KqoxPY5C.pskjm.cn
http://bSGVfZ7T.pskjm.cn
http://P51xVfRI.pskjm.cn
http://xzxDcwwu.pskjm.cn
http://rhlDQNL5.pskjm.cn
http://BMY4eMsc.pskjm.cn
http://e2IJ2m2j.pskjm.cn
http://szf2VYBe.pskjm.cn
http://4TNI8cVY.pskjm.cn
http://YaSlOMSF.pskjm.cn
http://Xwkf0koP.pskjm.cn
http://eyus22Cr.pskjm.cn
http://YwPYnHPy.pskjm.cn
http://UsP38rkf.pskjm.cn
http://a6IWK58X.pskjm.cn
http://L09ZVxmr.pskjm.cn
http://4OrrmkRY.pskjm.cn
http://yPgaWshm.pskjm.cn
http://Zf5gNWml.pskjm.cn
http://9z6XAFFM.pskjm.cn
http://HQlP0Olb.pskjm.cn
http://etbcQXCU.pskjm.cn
http://dIVN8rku.pskjm.cn
http://6nrpZoQu.pskjm.cn
http://uIR5s4ux.pskjm.cn
http://jLLWtfSz.pskjm.cn
http://www.dtcms.com/a/368494.html

相关文章:

  • K8S的Pod为什么可以解析访问集群之外的域名地址
  • (4)什么时候引入Seata‘‘
  • React 组件基础与事件处理
  • 【Linux游记】基础指令篇
  • 前端-组件通信
  • 知识点汇集——web(三)
  • 具身智能多模态感知与场景理解:融合语言模型的多模态大模型
  • 趣味学RUST基础篇(构建一个命令行程序2重构)
  • 数据可视化图表库LightningChart JS v8.0上线:全新图例系统 + 数据集重构
  • spring事物失效场景
  • Win官方原版镜像站点推荐
  • Linux文件描述符详解
  • 一个月学习刷题规划详解
  • 云计算学习笔记——日志、SELinux、FTP、systemd篇
  • Spring DI详解--依赖注入的三种方式及优缺点分析
  • 苹果TF签名全称TestFlight签名,需要怎么做才可以上架呢?
  • 小团队如何高效完成 uni-app iOS 上架,从分工到工具组合的实战经验
  • 华为认证HCIA备考知识点 :IP路由基础(含配置案例)
  • AI测试:自动化测试框架、智能缺陷检测、A/B测试优化
  • 从零到上线:直播美颜SDK中人脸美型功能的技术实现与效果优化
  • 大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的高级大豆农业数据分析与可视化系统-Hadoop-Spark-数据可视化-BigData
  • 自演化大语言模型的技术背景
  • 3D目标跟踪重磅突破!TrackAny3D实现「类别无关」统一建模,多项SOTA达成!
  • Ubuntu中使用nginx-rtmp-module实现视频点播
  • 一文教您解决win11运行Ubuntu,wsl相关命令出现系统找不到指定文件的错误提示
  • 从零开始:用uv构建并发布一个Python CLI应用,集成CI/CD自动化发布与Docker容器化部署
  • Ubuntu 文件权限管理
  • [相机成像] 彩色相机成像 “灰蒙蒙” 问题排查与解决记录
  • STM32传感器模块编程实践(十六)DIY人脸识别智能垃圾桶模型
  • vscode连接SSH