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人口统计

民生人口 通过人口普查将性别、年龄、民族、迁移流动、社会保障、婚姻生育、住房情况等人口信息上传到图扑可视化大屏。...运用图形化的手段清晰有效地将数据信息进行解读和传达,了解人口总量,掌握人口规模的变化趋势;分析人口结构和分布状况、人口迁移流动状况,人口结构演变和人口社会变迁等情况,挖掘数据背后的价值。...将不同年份的户籍人口和外来人口分别统计,科学进行流动人口管理,分析城镇化进程。...人口管理是指城市政府对城市常住人口户籍和人口变动的行政管理工作,以及对城市人口的数量和质量、人口与计划生育以及流动人口等管理。...采用环形图、折线图展示本地人口、外地人口百分比和每月人口规模数据;将外地人口、年龄层次、各区人口数量进行画像,了解广东人口组成的每一个细分层面。

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    w3c标准是什么_语言的特征主要包括什么

    对应的标准也分三方面:结构化标准语言主要包括 XHTML和XML;表现标准语 w3c网页标准,具体指那些? CSS布局HTML小编今天和大家分享高手指教,。...对应的标准也分三方面:结构化标准语言主要包括XHTML和XML,表现标准语言主要包括CSS。 什么是W3C标准,怎样符合? W3C是 互联网组织 的标准,是一系列标准的统称。...对应的标准也分三方面:结构化标准语言主要包括XHTML和X W3C标准定义的DOM由哪三部分组成? DOM 定义了访问诸如 XML 和 XHTML 文档的标准。...对应的标准也分三方面:结构化标准语言主要包括XHTML和XML,表现标准语言主要包括CSS。 jquery 是 w3c 标准吗 没有,jquery是以JS为基础开发出来的。

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    人口金字塔图

    今天跟大家分享的图表是——人口金字塔图! 人口金字塔图是按照人口年龄和性别表示人口分布状况的情况,能形象的表示人口某一年龄和性别构成。...先给大家分析一下,该数据第一列是年龄段分布,一共细化到0~100岁,第二列(female)、第三列(male)是当前实际的各年龄段不同性别人口占比。 ?...假设第三列女性人口年龄段百分比与男性一致(之所以使用负号是因为要展示在负坐标轴上)。 第四五列分别是未来不同年龄段下,不同性别的人口占比。(第五列也是负值)。...第六、七列(female+代表未来与现在相比女性增加比例,female-代表女性人口减少比例)。 第八、九列(male+代表未来与现在相比男性增加比例,male-代表男性人口减少比例)。

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    越南的 “人口红利”

    10年人口增加12% 跟中国一样,越南也是每10年进行一次人口普查,2019年最新一次人口普查显示,越南人口达9620万人,相比2009年增加1040万。...按越南当前2.05的人口生育率,未来人口还会进一步增长。 下面是亚洲几个国家2020年人口生育率对比: (人口生育率:每名妇女的平均生育数量) 相比之下韩国真的太惨了。...不仅人口发展快,人口年轻化也让越南具备制造业腾飞的基础。 越南人口结构与中国和日本对比: 越南的统计更细一点,从0-14岁和65岁及以上的比例看,越南人口结构比中国和日本年轻许多。...年轻劳动力充足,且工资低,按照22年6月越南的最低工资标准,越南第一区,包括河内市郡县(河内是越南首都)、胡志明市郡县、海防市郡县、同奈省、平阳省、巴地头顿省,这些可以简单理解为越南的北上广深杭,最低工资折合人民币为...以胡志明市为例,过去20年,人口从600万出头,到现在的900万左右,一座城市就占了整个国家近1/10人口人口密度比上海还高。

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    人口普查里的秘密

    基于第六次人口普查数据 1,70年男人的河东,70年后女神的河西 我们人为的选择男性(重男轻女的观念),使男性的出生人口比女性多;但是上天却更偏爱女性,她们活到最后/笑的更久,多享受“黄发垂髫,并怡然自乐...2,户籍制度力量大 户籍制度长久以来一直制约着人口流动,人力资源效益的最大化;93%仍然无法脱离家庭户籍,这是利益的牵绊,这是一把双刃剑;生而平等很难,但依然希望能打开一扇自由向往的门,注重以人为本。...3,各族人口分布 汉族一枝独秀,人口数遥遥领先;忽略汉族人口极大值的强影响,我们发现其余各族人口分布符合指数分布。也许这是诸多马太效应的一种吧。...只有4562万本科生,在庞大的人口基数面前,也只有3.7% 那一小部分人。本科生已经很了不起了。如果能读个研究生那也是极好的。 从宏观的人口分布,把握我国人口构成,切勿偏听偏信,迷恋一家直言。

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    2020年中国第七次人口普查各省总人口数据可视图(2)——人口年龄结构

    系列:人口交互可视化图表 花了一点时间用Python和seaborn绘制了全国人口年龄结构图以及31个省市的人口年龄结构图,也被称为人口金字塔。...(说了句废话),不过细化到各市人口年龄结构存在区别: 以下是2020年31个省市的人口结构图: 2020年安徽人口金字塔 2020年北京人口金字塔 2020年重庆人口金字塔 2020年福建人口金字塔 2020...年甘肃人口金字塔 2020年广东人口金字塔 2020年广西人口金字塔 2020年贵州人口金字塔 2020年海南人口金字塔 2020年河北人口金字塔 2020年河南人口金字塔 2020年黑龙江人口金字塔...2020年湖北人口金字塔 2020年湖南人口金字塔 2020年吉林人口金字塔 2020年江苏人口金字塔 2020年江西人口金字塔 2020年辽宁人口金字塔 2020年内蒙古人口金字塔 2020年宁夏人口金字塔...2020年青海人口金字塔 2020年山东人口金字塔 2020年山西人口金字塔 2020年陕西人口金字塔 2020年上海人口金字塔 2020年四川人口金字塔 2020年天津人口金字塔 2020年西藏人口金字塔

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    通过每年的人口普查数据,我发现中国人口结构正在恶化

    我先利用亿信华辰的亿信i@Report的“数据抓取”功能,从国家统计局公开的数据中抓取了“全国分年龄、性别的人口”数据。...它可视化展示效果是蛮强大的,内置几十种统计图、每种统计图又有很多种效果,通过组合设计可以搭配出上千种视觉效果,小编此次通过亿信BI的人口金字塔图分析了中国第四次、第五次、第六次人口普查的数据。...(不理解金字塔图请查看文章结尾附录) 利用亿信BI制作的人口金字塔图 从左往右对比查看,可以发现三次人口普查新生儿出生数量占人口总数的比例每次都在缩减,而60岁以上的人口比例越来越大,人才主力军20...不过近两年,国家也开放了二胎政策,越来越多的家庭选择再生一个宝宝,也许对人口老龄化会起到一定的缓冲作用。...结束语 有关人口的问题小编也仅分析了冰山一角,不过只要有数据作为支撑,结合亿信全面的产品线,也完全可以剖析出我们生活中各种现象背后的原因哒~ 附录: 人口金字塔解释

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    特征工程之特征缩放&特征编码

    (上) 特征工程之数据预处理(下) 本篇文章会继续介绍特征工程的内容,这次会介绍特征缩放和特征编码,前者主要是归一化和正则化,用于消除量纲关系的影响,后者包括了序号编码、独热编码等,主要是处理类别型、文本型以及连续型特征...---- 3.2 特征缩放 特征缩放主要分为两种方法,归一化和正则化。...5.归一化不是万能的,实际应用中,通过梯度下降法求解的模型是需要归一化的,这包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。...本质是因为独热编码之后的特征的表达能力较差。该特征的预测能力被人为的拆分成多份,每一份与其他特征竞争最优划分点都失败。最终该特征得到的重要性会比实际值低。...假设有连续特征j ,离散化为 N个 0/1 特征;连续特征 k,离散化为 M 个 0/1 特征,则分别进行离散化之后引入了 N+M 个特征

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    中国人口数据可视化_人口出生率预测

    “204万的人口净增规模放在一个人口千万级别的国家来看,规模是比较大的,但中国有14亿人口,一年只增加了204万人,可以说几乎接近0增长。”南开大学人口与发展研究所教授李建民表示。...先一起来看一组人口数据,是1949年新中国成立到2020年的人口出生数据。 人口出生率、死亡率和自然增长率 接下来和小编一起看近十年来的人口出生率、死亡率、和自然增长率。...人口出生率呈下降趋势,人口出生率反映了出生水平,也意味着每年的新生儿越来越少。人口出生率的下降直接导致未来劳动人口的减少,即时国家经济也会发生明显后退。...人口结构 在人口年龄结构方面,《中国统计年鉴2021》中披露的数据显示,2020年,全国0-14岁人口数为25277万人,占比17.9%;15-64岁人口数为96871万人,占比68.6%;65岁及以上人口数为...65岁及以上人口占比达到1982年以来的最高。我国人口老龄化不断发展,人口年龄结构已逐步向老年型转变。

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    特征工程之特征表达

    特征工程之特征选择中,我们讲到了特征选择的一些要点。本篇我们继续讨论特征工程,不过会重点关注于特征表达部分,即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。...主要包括缺失值处理,特殊的特征处理比如时间和地理位置处理,离散特征的连续化和离散化处理,连续特征的离散化处理几个方面。 1....对地理特征,比如“广州市天河区XX街道XX号”,这样的特征我们应该如何使用呢?处理成离散值和连续值都是可以的。如果是处理成离散值,则需要转化为多个离散特征,比如城市名特征,区县特征,街道特征等。...处理方法其实比较简单,比如某特征的取值是高,中和低,那么我们就可以创建三个取值为0或者1的特征,将高编码为1,0,0这样三个特征,中编码为0,1,0这样三个特征,低编码为0,0,1这样三个特征。...比如对于用户的ID这个特征,如果要使用独热编码,则维度会爆炸,如果使用特征嵌入就维度低很多了。对于每个要嵌入的特征,我们会有一个特征嵌入矩阵,这个矩阵的行很大,对应我们该特征的数目。

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    特征选择与特征抽取

    .也就是说,特征抽取后的新特征是原来特征的一个映射。...也就是说,特征选择后的特征是原来特征的一个子集。 2....相同点和不同点 特征选择和特征抽取有着些许的相似点,这两者达到的效果是一样的,就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目;但是两者所采用的方式方法却不同:特征抽取的方法主要是通过属性间的关系...,如组合不同的属性得新的属性,这样就改变了原来的特征空间;而特征选择的方法是从原始特征数据集中选择出子集,是一种包含的关系,没有更改原始的特征空间。...总结 特征选择不同于特征提取,特征和模型是分不开,选择不同的特征训练出的模型是不同的。在机器学习=模型+策略+算法的框架下,特征选择就是模型选择的一部分,是分不开的。

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    特征工程之特征选择

    后面还有两篇会关注于特征表达和特征预处理。 1....特征的来源     在做数据分析的时候,特征的来源一般有两块,一块是业务已经整理好各种特征数据,我们需要去找出适合我们问题需要的特征;另一块是我们从业务特征中自己去寻找高级数据特征。...选择合适的特征     我们首先看当业务已经整理好各种特征数据时,我们如何去找出适合我们问题需要的特征,此时特征数可能成百上千,哪些才是我们需要的呢?     ...寻找高级特征     在我们拿到已有的特征后,我们还可以根据需要寻找到更多的高级特征。比如有车的路程特征和时间间隔特征,我们就可以得到车的平均速度这个二级特征。...根据车的速度特征,我们就可以得到车的加速度这个三级特征,根据车的加速度特征,我们就可以得到车的加加速度这个四级特征。。。也就是说,高级特征可以一直寻找下去。

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    特征工程(中)- 特征表达

    在本篇中我们聊一下特征表达(或者说特征编码)的问题,即从这些选定的维度,如何去刻画特定的对象。 01 特征表达要考虑哪些方面?...从一个完整的机器学习任务来看,在选择完特征之后,特征表达的任务就是要将一个个的样本抽象成数值向量,供机器学习模型使用。因此,特征表达就要兼顾特征属性和模型需求这两个方面。...特征属性 特征按其取值类型不同,可以简单分为连续型和离散型。而离散型特征,又可以分为类别型和序列型。下面依次简要说明。 连续型特征:取值为连续实数的特征。 比如,身高,175.4cm。...04 特殊特征的处理 有时候,根据模型的需要,需要对一些特征做特殊处理。这里以时间特征和地理特征为例,进行说明。 对时间特征,有时候模型用到的并不是其绝对量,而是相对量,这个情况下就需要求差值。...小结 本文在特征选择的基础上,进一步讨论了特征表达的问题,主要涉及连续和离散型特征的编码方式、特殊特征的处理和缺失值处理等方面。

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