Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
文脈
魚やエビは、我々のタンパク質源として重要な役割を果たしています。国内総生産（GDP）が増加するにつれて、我々の選択肢も肉から魚へと拡大しています。
そのため、漁業の状況は漁獲から養殖へと移行しつつあります。
地域ごとの水産養殖業と漁業は、時間の経過とともにどのように発展してきたのか、さらに特定の地域や国に絞り込んでビジネスチャンスを見極めるにはどうすればよいのか
内容
このデータベースには、2000年から2015年までの各国および各商品ごとの水産物の年間生産量と水産物の輸出入量および輸出入額の統計データが含まれています。
地域：アフリカ、アメリカ大陸、アジア、ヨーロッパ、オセアニア
期間：2000 - 2015年
輸出入数量（トン）
輸出入額（千米ドル）
データ出所：fao.org 謝辞 国連食糧農業機関 （漁業・水産養殖部門） インスピレーション 1. 水産養殖会社に入社し、自発的に業界の状況を定量的に分析して、経営陣や営業部門がアジア市場を拡大する計画を立案するのを支援し、ビジネスチャンスと市場参入ルートを見極めました。 2. Excelですべての調査を行い、Pythonを試してみました
期間：2000 - 2015年
輸出入数量（トン）
輸出入額（千米ドル）
データ出所：fao.org 謝辞 国連食糧農業機関 （漁業・水産養殖部門） インスピレーション 1. 水産養殖会社に入社し、自発的に業界の状況を定量的に分析して、経営陣や営業部門がアジア市場を拡大する計画を立案するのを支援し、ビジネスチャンスと市場参入ルートを見極めました。 2. Excelですべての調査を行い、Pythonを試してみました
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