面板資料(panel data)是將「截面資料」和「時間序列資料」綜合起來的一種資料型別。具有「橫截面」和「時間序列」兩個維度，當這類資料按兩個維度進行排列時，資料都排在乙個平面上，與排在一條線上的一維資料有著明顯的不同，整個**像是乙個面板，所以稱為面板資料(panel data)。
實際上如果從資料結構內在含義上，應該把panel data稱為「時間序列-截面資料」，更能體現資料結構本質上的特點。該資料為也被稱為「縱向資料(longitudinal data)」，「平行資料」，「ts-cs資料(time series-cross section)」。它是截面上個體在不同時間點的重複測量資料。
面板資料從橫截面(cross section)看，是由若干個體(entity,unit,individual)在某一時點構成的截面觀測值，從縱剖面(longitudinal section)看每個個體都是乙個時間序列。 從時空維度來看，可將計量經濟學中應用的資料分三類：
1、橫截面資料(cross-sectional data)
橫截面資料是指在某一時點收集的不同物件的資料。它對應同一時點上不同空間(物件)所組成的一維資料集合，研究的是某一時點上的某種經濟現象，突出空間(物件)的差異。橫截面資料的突出特點就是離散性高。橫截面資料體現的是個體的個性，突出個體的差異，通常橫截面資料表現的是無規律的而非真正的隨機變化。即計量經濟學中所謂的「無法觀測的異質性」。在分析橫截面資料時，應主要注意兩個問題：一是異方差問題，由於資料是在某一時期對個體或地域的樣本的採集，不同個體或地域本身就存在差異；二是資料的一致性，主要包括變數的樣本容量是否一致、樣本的取樣時期是否一致、資料的統計標準是否一致。
2、時間序列資料(time-series data)
時間序列資料是指對同一物件在不同時間連續觀察所取得的資料。它著眼於研究物件在時間順序上的變化，尋找空間(物件)歷時發展的規律。利用時間序列作樣本時，要注意幾個問題：一是所選擇的樣本區間內經濟行為的一致性問題；二是樣本資料在不同樣本點之間不可比，需要對原始資料進行調整，消除其不可比因素；三是樣本觀測值過於集中，因而時間序列資料不適宜於對模型中反映長期變化關係的結構引數的估計；四是模型隨機誤差的序列相關問題。
3、縱向資料(longitudinal data)或面板資料(panel data)
面板資料，即panel data，是截面資料與時間序列綜合起來的一種資料資源。 在分析時,多用paneldata模型,故也被稱為面板資料模型. 它可以用於分析各樣本在時間序列上組成的資料的特徵,它能夠綜合利用樣本資訊,通過模型中的引數,既可以分析個體之間的差異情況,又可以描述個體的動態變化特徵。
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時間序列資料：北京一年來每天的平均溫度。
截面資料：北京，上海，深圳，廣州某一天的平均溫度。
面板資料：北京，上海，深圳，廣州這一年來每天的平均溫度。
適用範圍：
時間序列資料：某乙個個體隨時間變化產生的資料。
截面資料：許多個個體在同乙個時間下由於個體不同而產生的資料。
面板資料：前兩個的綜合——許多個個體由於個體不同以及時間變化產生的資料。
分析方法：
時間序列資料：主要圍繞時間變化，可看總體趨勢，季節性，週期性，arima（自回歸，滑動平均，差分）等。
截面資料：主要圍繞統計個體區別，可用線性回歸，主元分析等。 面板資料：前兩個的綜合。
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如：城市名：北京、上海、重慶、天津的gdp分別為10、11、9、8（單位億元）。這就是截面資料，在乙個時間點處切開，看各個城市的不同就是截面資料。
如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市gdp分別為8、9、10、11、12（單位億元）。這就是時間序列，選乙個城市，看各個樣本時間點的不同就是時間序列。
如：2000、2001、2002、2003、2004各年中國所有直轄市的gdp分別為：
北京市分別為8、9、10、11、12；
上海市分別為9、10、11、12、13；
天津市分別為5、6、7、8、9；
重慶市分別為7、8、9、10、11（單位億元）。
這就是面板資料。
橫截面資料 時間序列資料 面板資料
面板資料 panel data 是將 截面資料 和 時間序列資料 綜合起來的一種資料型別。具有 橫截面 和 時間序列 兩個維度，當這類資料按兩個維度進行排列時，資料都排在乙個平面上，與排在一條線上的一維資料有著明顯的不同，整個 像是乙個面板，所以稱為面板資料 panel data 實際上如果從資料結...
時間序列資料
出生 gdp溫度 時間要素 年 季度 月 周 日 數值要素 長期變動趨勢 相當長的一段時間，受長期趨勢影響 持續上公升 下降 不規則變動 隨機擾動項 含白噪音 迴圈變動 市場經濟的商業週期 或者整個國家的經濟週期 1 資料具有週期性才能使用時間序列分解，例如資料是月份資料，季度資料，如果是年份資料則...
Python處理時間序列資料
初償用python處理時間序列的資料，碰到一些坑。以此文記錄一下，希望後來者可以少走彎路。背景說明 我是用乙個已有的csv資料表作為原材料進行處理的。目的 實現時間序列的視覺化，及週期性的視覺化。1 碰到的第乙個坑是，匯入到時間資料，預設的是字串的資料型別。因此，在視覺化的時候，會出現沒有按時間先後...