利用机器学习的方法对所给的我国近年来GTP进行分析并给出相应的python代码指标 国民总收入(亿元) 国内生产总值(亿元) 第一产业增加值(亿元) 第二产业增加值(亿元) 第三产业增加值(亿元) 人均国内生产总值(元) 2020年 1008782.5 1015986.2 77754.1 384255.3 553976.8 72000 2019年 983751.2 986515.2 70473.6 380670.6 535371 70328 2018年 915243.5 919281.1 64745.2 364835.2 489700.8 65534 2017年 830945.7 832035.9 62099.5 331580.5 438355.9 59592 2016年 742694.1 746395.1 60139.2 295427.8 390828.1 53783 2015年 685571.2 688858.2 57774.6 281338.9 349744.7 49922 2014年 644380.2 643563.1 55626.3 277282.8 310654 46912 2013年 588141.2 592963.2 53028.1 261951.6 277983.5 43497 2012年 537329 538580 49084.6 244639.1 244856.2 39771 2011年 483392.8 487940.2 44781.5 227035.1 216123.6 36277 2010年 410354.1 412119.3 38430.8 191626.5 182061.9 30808 2009年 347934.9 348517.7 33583.8 160168.8 154765.1 26180 2008年 321229.5 319244.6 32464.1 149952.9 136827.5 24100 2007年 270704 270092.3 27674.1 126630.5 115787.7 20494 2006年 219028.5 219438.5 23317 104359.2 91762.2 16738 2005年 185998.9 187318.9 21806.7 88082.2 77430 14368 2004年 161415.4 161840.2 20904.3 74285 66650.9 12487 2003年 136576.3 137422 16970.2 62695.8 57756 10666 2002年 120480.4 121717.4 16190.2 54104.1 51423.1 9506 2001年 109276.2 110863.1 15502.5 49659.4 45701.2 8717

好的，这是一个很好的数据分析问题。我们可以通过 Python 的 Pandas 库进行数据读取和处理，通过 Matplotlib 库进行可视化，通过 Scikit-learn 库进行机器学习模型的建立和分析。

首先，我们需要将数据读取进来：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

接着，我们可以通过 Pandas 库进行数据的初步处理和可视化：

import matplotlib.pyplot as plt

# 可视化国民总收入和国内生产总值
plt.plot(data['国民总收入(亿元)'], label='国民总收入')
plt.plot(data['国内生产总值(亿元)'], label='国内生产总值')
plt.legend()
plt.show()

# 可视化第一、二、三产业增加值
plt.plot(data['第一产业增加值(亿元)'], label='第一产业增加值')
plt.plot(data['第二产业增加值(亿元)'], label='第二产业增加值')
plt.plot(data['第三产业增加值(亿元)'], label='第三产业增加值')
plt.legend()
plt.show()

# 可视化人均国内生产总值
plt.plot(data['人均国内生产总值(元)'], label='人均国内生产总值')
plt.legend()
plt.show()

接着，我们可以进行数据的机器学习模型训练和分析。由于这些数据是时间序列数据，我们可以使用时间序列分析模型。其中比较常用的模型是 ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) 模型。我们可以使用 Scikit-learn 库中的 TimeSeriesSplit 方法将数据集分为训练集和测试集，然后进行模型的训练和分析。

from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 将数据集分为训练集和测试集
train_data = data.iloc[:-3, :]
test_data = data.iloc[-3:, :]

# 训练 ARIMA 模型，需要指定 p、d、q 三个参数
model = ARIMA(train_data['国内生产总值(亿元)'], order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit()

# 预测未来三年的国内生产总值
predictions = model_fit.forecast(steps=3)

# 输出预测结果
print(predictions)

这段代码中，我们使用 ARIMA 模型对国内生产总值进行预测。其中，p、d、q 三个参数可以通过调参得到最优值。在这个例子中，我们简单地将这三个参数都设置为 1。

最后，我们可以将预测结果可视化：

plt.plot(train_data['国内生产总值(亿元)'], label='训练集')
plt.plot(test_data['国内生产总值(亿元)'], label='测试集')
plt.plot(predictions, label='预测结果')
plt.legend()
plt.show()

这样，我们就完成了对国家统计局公布的数据进行机器学习分析的任务。当然，这只是一个简单的例子，实际上在实际应用中，我们需要更加复杂的模型和更多的特征来进行数据分析和预测。