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Google Earth Engine——世界人口数据集，每100x100米网格方格中居住人口的估计年龄和性别结构这个数据集包含了按年龄和性别组别分列的估计人口

全球高分辨率的当代人类人口分布数据是准确测量人口增长的影响、监测变化和规划干预措施的先决条件。世界人口项目旨在通过提供使用透明和同行评议的方法建立的详细和开放的人口分布数据集来满足这些需求。...简而言之，最近基于人口普查的人口计数与其相关的行政单位相匹配，通过机器学习的方法分解到约100x100米的网格单元，利用人口密度和一系列地理空间协变量层之间的关系。...绘图方法是基于随机森林的dasymetric再分配。这个数据集包含了按年龄和性别组别分列的估计人口。目前只有2020年的数据。请参阅关于受限与非受限数据集的解释。...更多关于人口年龄结构、贫困、城市增长和人口动态的WorldPop网格化数据集可在WorldPop网站免费获取。WorldPop是南安普顿大学、布鲁塞尔自由大学和路易斯维尔大学的研究人员之间的合作。...该项目主要由比尔和梅林达-盖茨基金会资助。

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Google Earth Engine——世界人口数据集包含了自上而下的按年龄和性别组的估计人口细分。2020年单个国家的年龄性别结构估计数据集，空间分辨率为100米。

全球高分辨率的当代人类人口分布数据是准确测量人口增长的影响、监测变化和规划干预措施的先决条件。世界人口项目旨在通过提供使用透明和同行评议的方法建立的详细和开放的人口分布数据集来满足这些需求。...简而言之，最近基于人口普查的人口计数与其相关的行政单位相匹配，通过机器学习的方法分解到约100x100米的网格单元，利用人口密度和一系列地理空间协变量层之间的关系。...映射的方法是基于随机森林的决裂再分配。这个数据集包含了自上而下的按年龄和性别组的估计人口细分。目前只有2020年的数据。...自上而下受限的2020年单个国家的年龄/性别结构估计数据集，空间分辨率为100米，国家总数经过调整，与联合国秘书处经济和社会事务部人口司编制的相应的联合国官方人口估计数据相匹配（《世界人口前景》2019...见对受约束与非受约束数据集的解释。更多关于人口年龄结构、贫困、城市增长和人口动态的WorldPop网格化数据集可在WorldPop网站免费获取。

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STP分析

就是营销者通过市场调研，依据消费者（包括生活消费者和生产消费者）的需要和欲望，购买行为和购买习惯等方面的明显的差异性，把某一产品的市场整体划分为若干个消费者群的市场分类过程。...以这些变量为依据来细分市场就产生了地理细分、人口细分、心理细分和行为细分四种市场细分的基本形式。 ① 按地理变量细分市场。即按照消费者所处的地理位置、自然环境来细分市场。...即按人口统计变量，如年龄、性别、家庭规模、家庭生命周期、收入、职业、教育程度、宗教、种族、国籍等为基础细分市场。...例如，农民购买自行车偏好载重自行车，而学生、教师则喜欢轻型、样式美观的自行车。家庭生命周期：一个家庭，按年龄、婚姻和子女状况，可分为单身、新婚、满巢、空巢和孤独五个阶段。...在生产者市场中，有的用户购买量很大，而另外一些用户的购买量则很小。企业应当根据用户规模大小来细分市场，并根据用户或客户的规模不同，制定不同的营销组合方案。

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世界人口数据分析与探索

数据集 1：世界国家统计数据：深入研究世界各国的详细统计数据，包括地区、土地面积、生育率和中位年龄等基本因素。该数据集提供了人口和地理属性的整体视图。...数据集 3：按年份划分的世界人口（1950-2023）：揭示 1950 年至 2023 年世界人口的演变（每个国家的年度粒度）。该数据集可让您分析和了解七十年来的人口趋势。...: 平均年龄为 31.31 标准差为 9.63，表示年龄的相对变异性最小年龄为 15，最大年龄为 54 计算每列中的缺失值数量 countries_df.isnull().sum() 获得每列中缺失值的总数...通过使用 sort_values 函数来按中位年龄排序，并设置 x 轴为 ‘country’，y 轴为 ‘median_age’，颜色由 ‘median_age’ 决定。...中位年龄：中位年龄在不同国家和地区之间存在差异，一些国家中位年龄较高，而其他国家则较低。地区差异：同一地区内的国家在人口、城市化、生育率和中位年龄等方面可能存在差异。

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Google Earth Engine ——数据全解析专辑（世界第 4 版网格化人口 (GPWv4) 修订版）数据集

世界第 4 版网格化人口 (GPWv4) 修订版 11 对 2000、2005、2010、2015 和 2020 年在 30 弧秒（约 1 公里）网格单元上的全球人口分布进行建模。...使用人口普查和行政单位的人口比例分配将人口分配到单元格。人口输入数据是在 2010 年普查结果中可用的最详细的空间分辨率收集的，普查结果发生在 2005 年和 2014 年之间。...输入数据被外推以产生每个建模年份的人口估计值。这些人口计数网格包含与国家人口普查和人口登记一致的每 30 弧秒网格单元按年龄和性别划分的人口估计值。...根据 2010 年人口普查，每个建模的年龄和性别类别都有一个图像。

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如何在 Python 中使用 plotly 创建人口金字塔？

人口金字塔是人口年龄和性别分布的图形表示。它由两个背靠背的条形图组成，一个显示男性的分布，另一个显示女性在不同年龄组的分布。...Plotly是一个强大的可视化库，允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。我们将使用 Plotly 创建一个人口金字塔，该金字塔显示人口的年龄和性别分布。...我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中，然后使用 Plotly 创建人口金字塔。使用情节表达 Plotly Express 是 Plotly 的高级 API，可以轻松创建多种类型的绘图，包括人口金字塔。...输出使用绘图图形对象 Plotly Graph Objects 是 Plotly 的较低级别的 API，它提供了对绘图布局和样式的更大灵活性和控制。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。

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RayData数据可视化系列课程第二讲 ——常见的数据可视化图表类型

使用场景：当您需要比较单个时间段中的多个变量或时间序列中的单个变量时，最好使用条形图。...3.png 人口金字塔图（Population pyramid）人口金字塔是用类似古埃及金字塔的形象描绘人口年龄和性别分布状况的图形。能表明人口现状及其发展类型。...图形的画法是：按男女人口年龄自然顺序自下而上在纵轴左右画成并列的横条柱，各条柱代表各个年龄组。底端标有按一定计算单位或百分比表示的人口数量。使用场景：需要展示人口情况、人口结构、人口趋势等。...11.png 表示变量比较气泡图（Bubble chart）可用于展示三个变量之间的关系。它与散点图类似，但由于每个气泡的大小和/或颜色表示其他数据，因此添加了更多功能。...何时使用：当您希望分析数据矩阵中的变量（如天和小时的时间范围）时，这些功能非常有用。不同的色调可以让你快速辨别出极端。下面的示例按小时和一周内的时间显示网站的用户。

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09.交叉&结构&相关分析1.交叉分析2.结构分析3.相关分析

定量 & 定性分组交叉定性 & 定性分组交叉交叉统计函数 pivot_table(values, index, columns, aggfunc, fill_value) values：数据透视表中的值...index：数据透视表中的行 columns：数据透视表中的列 aggfunc：统计函数 fill_value：NA值的统一替换 import numpy import pandas data = pandas.read_csv...21岁到30岁 46858 31岁到40岁 8729 41岁及以上 1453 dtype: int64 #按行进行占比计算，不同年龄段的性别占比 ptResult.div(...0.672614 0.802318 31岁到40岁 0.170297 0.145916 41岁及以上 0.131372 0.016172 3.相关分析研究两个或两个以上随机变量之间相互依存关系的方向和密切程度的方法...如果由序列调用corr方法，只计算该序列与传入的序列之间的相似度返回值： DataFrame调用：返回DataFrame Series调用：返回一个数值型，大小为相关度 # -*- coding -

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使用Julia进行统计绘图

并且与[SPJ02]一样，大多数图表首先以基本版本呈现，使用图形包的默认设置，然后使用自定义属性进行优化。柱状图按地区划分的人口第一个图表是柱状图，显示了按地区划分的人口规模（2019年）。...millions]"}, color = :Region, config = {background = "ghostwhite"} ) … 创建以下柱状图：按子地区划分的人口...下一个柱状图描述了按子地区划分的人口（同样使用@vlplot）： subregions_cum |> @vlplot( width = 600, height = 300,...Subregion"}, color = :Region, config = {background = "ghostwhite"} ) 现在我们希望在绘制图表之前按人口大小对子地区进行排序...大小（这在Gadfly中不是这种情况）。

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小众款可视化统计图，创意直观解锁新的玩法

1、多系列饼图多系列饼图由多个饼图构成，通过控制圆半径有层次的组合在一起。需要一个维度和多个系列，以维度年龄和指标吃、穿、住、行为例，可以分析各个年龄段、吃穿住行所占比重。...以人口制图为例，这种方法可以用于表示人口年龄的构成。根据各年龄组条带的长度，可以看出人口年龄的构成。根据其图形可以分析人口增长的趋势：增长型、缩减型和静止型。...增长型是指年出生人数逐年递增，即小年龄组所占比重大，图形呈上尖下宽形状。缩减型正相反，图形呈现底部收缩的形状。静止型则是介于前两者之间的人口年龄结构，其图形上下宽度基本一致。...对于动态词云图，不需要指标，在动态旋转的过程中，是有一个旋转到最中心的位置，会放大文字大小，视觉效果会突出。...两个维度分别为起始点和终点的名称，指标值是指每条起始点到终点的数值大小，实际意义可表示为交通流向、人口迁移、航空线路数值等。

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60种常用可视化图表的使用场景——（上）

10、人口金字塔人口金字塔 (Population Pyramid) 也称为「年龄性别金字塔」，是彼此背靠背的一对直方图，显示所有年龄组和男女人口的分布情况。...16、比例面积图非常适合用来比较数值和显示比例（尺寸、数量等），以便快速全面地了解数据的相对大小，而无需使用刻度。...比例面积图通常使用正方形或圆形，常见技术错误是，使用长度来确定形状大小，而非计算形状中的空间面积，导致数值出现指数级的增长和减少。...在量化波形图中，每个波浪的形状大小都与每个类别中的数值成比例。与波形图平行流动的轴用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别，或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。...21、平行集合图平行集合图与桑基图类似，都显示流程和比例，但平行集合图不使用箭头，它们在每个所显示的线集 (line-set) 划分流程路径。

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数据解读 | 结婚率走低这口锅，年轻人不背

人口结构变化主导全国结婚率升降除了年轻人的婚恋观，生活压力、受教育程度也是讨论结婚率时经常会被提到的词。而“人口结构”虽然不能说从未和结婚率一同出现，但它的出场机会和前面几位相比，确实不多。...量化人口结构的指标有不少，总抚养比是其中综合性程度比较高的指标，它是指人口中非劳动年龄人口与劳动年龄人口数之比。...总抚养比越高，说明人群中劳动人口占比越低；配合持续下降的出生率，表明社会老龄化程度在加深。而劳动人口——尤其是年轻劳动人口——正是登记结婚的主力人群。...在进一步分析前，我们先将全国31个省、直辖市、自治区（不含港澳台）按经济发展水平大致分为下图的两组[1]，然后在考虑人口结构潜在影响的前提下，去看经济发展水平、房价、教育这些社会讨论中的热门因素对省际结婚率的影响...要知道，在统计局公布的数据中，被划分为经济追赶组的省份平均房价不足1万元/平方米，这在北上广深早已不可想象。

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PNAS：社会经济地位调节了成人与年龄相关的大脑功能网络组织和解剖结构的差异

本研究的数据包括被试的解剖和静息态fMRI扫描，人口统计调查中包括他们的职业或者退休前的职业（n=359，年龄范围:20-89；平均年龄:59.79；SD:16.89）。...每个年龄组的详细人口统计信息见表1。表一人口统计学信息 ? 平均3周后对SES进行评估（平均时间：22天；范围：1-205天，在304名被试中，有236位被试在30天内被测试）。...这些年龄组与用来得出大脑网络功能系统的年龄划分相吻合，这种方法在估计大脑系统分离时，要尽量减少任何可能的年龄相关偏差。...总的来说，按年龄组别划分的SES特点是，SES越高，中老年(35 - 64岁)的脑系统分离越严重，而老年人和年轻人的脑系统分离不一样。...社会经济地位能调节不同年龄组之间大脑解剖结构的差异一组平行的分析考察了SES和年龄在平均皮层厚度上的关系（调整头部大小和控制扫描仪中头动的测量）。

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BMC Medicine：自闭症谱系障碍静息态EEG信号的定量递归分析

为防止样本偏差、技术和人口统计学混淆因素的影响，数据分析的样本分为：16个ASD和46个正常发育（TD）个体的完整样本、16个ASD和19个TD儿童的子样本、以及7个ASD和7个TD儿童的年龄匹配样本。...将年龄、性别、智力水平以及每组训练和测试部分的数据数量定义为可能的人口和技术混淆因素。一致的重复性（正确识别每个被试的所有时间段）仍是个挑战。...使用10折交叉验证分析，研究两个特征集选择：特征集1包括所有显著的RQA特征，特征集2包括所有显著的RQA和人口学特征（包括年龄和性别）。...按要求对训练数据和测试数据进行标准化（平均值为零，标准差为1）。...报告训练和测试数据集中的准确率、敏感性、特异性、样本大小、时间段数量和样本组成（每组中时间段的比例），以便对分类性能结果进行有意义的解释。

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【数据化评论】数据的“忽悠”功能

有的脖友提到异地捐精，实际上这个因素不能改变这五个子女的相遇机率。唯一能改变的是捐精者的亲生子女和这“五子”相遇的概率。...他应该是固定人口加上流动人口（因为该地区所有人都可能和“五子”相遇），假设这个数是B。所以相遇率就是5/B（B会比A稍大）。流动性的大小也会影响B值，不同的地区的流动性也会不一样。...我们从正常的伦理关系以及恋爱正常的年龄跨度来考虑此问题（即同性恋、双方年龄跨度大于10岁的不考虑）。...第一个4是20岁的年龄范围估计占人口总数的1/4（纯估计，没有数据源），第二个2是异性占一半的比例！此时相爱率就是（1～5）/C。...我们大致来看看计算结果（假设五子全为男孩，计算某3000万人的直辖市，流动人口1000万）。相遇且相爱率可能是5/500万即百万分之一，而按记者的算法是1/2.6亿。

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R语言Stan贝叶斯空间条件自回归CAR模型分析死亡率多维度数据可视化

例如在公共卫生研究中，研究人员可以利用该功能探究不同地区疾病的分布情况，分析发病率与环境、人口密度等因素的关联。...在实际应用中，数据往往存在各种误差和不确定性，这一功能能够有效考虑这些因素，使分析结果更符合实际情况。（四）缺失和审查观测值处理在生命统计和疾病监测系统中，会对低于阈值数量的病例数进行审查。...示例（一）数据加载与初步分析数据集包含了2014 - 2018年期间，55 - 64岁年龄段按性别划分的县人口和死亡率数据。...：（二）空间条件自回归（CAR）模型拟合由于县的死亡率和其他健康统计数据在许多情况下是高度不稳定的估计值，不能直接用于公共建议或推断（因为人口规模较小），因此需要使用模型从小区域数据中进行推断。...：使用print方法可以返回模型参数的概率分布摘要，以及来自Stan的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）诊断信息（均值的蒙特卡罗标准误差se_mean、有效样本大小n_eff和R-hat统计量Rhat）：

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如何利用Facebook Insights创建用户画像？

用户画像是基于一群表现类似行为和生活方式的关键用户组的研究或观察的总结。它允许我们将用户集体分组到包（buckets）中，而不必专注于成千上万的个人需要和诉求。...如果我们决定基于现有的Facebook关注者创建用户画像，过程非常相似；然而，如果现有的关注者数量非常少，我们或许不能按照接下来的步骤来划分我们的受众兴趣点。...但是，他们确实表明那些对跑步感兴趣的人，其中有60％是女性，所以让我们按性别缩小我们的第一个用户画像。请记住，我们将最终为品牌创建多个角色 - 这只是我们定位的一个人口统计特征。 ?...至此，我们钻入每一个个体标签进而提炼出关于我们目标受众的相关信息，例如：人口统计方面：年龄，性别，工作头衔，婚姻状态，教育水平兴趣方面：类别和喜欢的页面地理位置：他们住在哪里活跃度：线上行为的频率及使用设备...我们需要对那些可能对我们的品牌感兴趣的不同人口特征进行清洗并重复此过程。但是对的，这些就是我们在创建用户画像时可以采取的一些初步步骤，从而可以将我们的产品和品牌定位到目标。

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谁是最好的编程语言？

这份报告汇集了来自全球26348名开发者的见解，主题涵盖从编程语言、工具和技术，到人口统计数据等一些有趣的事实。...我们可以看到，在过去的三年里，三种使用率最高的语言保持不变，不过JavaScript的百分比一直在下降，报告中解释，可能JS的程序员更倾向于学习另一种语言。...其实对于编程语言的战争，除了使用人数之外，我们还可以看一下用什么语言的程序员赚钱最多。下图是按主要语言划分的高薪员工比例（高薪指工资处于本国的前25%）。...人口统计都说程序员是吃青春饭，很多行业也都有所谓的「35岁危机」，那么这份报告给出的情况又是怎么样的呢？上面给出了受访者的年龄分布情况。猜测是由于四舍五入？百分比的总数有点问题，但无伤大雅。...说完了年龄和学历，我们再看一下性别。下表是过去3年科技行业的性别分布情况：可见自2021年以来，女性开发者的比例一直没有改善，只有5%，行业存在巨大的性别差距。

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2016年中国机器人行业市场前景及发展趋势预测【图】

全球、中国机器人发展现状和未来规模预测 ? 在改革开放的前20年里，劳动力资源的充足，为中国经济增长带来了客观的“人口红利”，进入21世纪，随着人口结构不断变化，“人口红利”不断消失。...0.6%，系中国劳动年龄人口数量的首次下降，2013-2015 年，劳动年龄人口持续下降，截至2015年末，为91096万人，从这个角度讲，刘易斯拐点已经到来。...15-64 岁人口比重和总人口同比增速 ?...2015年按机械结构划分国产机器人销售情况 ?...机器人行业的风险投资规模开始呈现上升趋势，并且增长速度逐渐加快，到2015年形成井喷，达到9.227 亿美元，根据IDC统计数据预计，2014-2019年全球机器人市场规模的复合增长率达到17%，按此速度发展

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【数据分享】历次人口普查数据（一普到七普）

普查项目共19项，按人填报的项目有姓名、与户主关系、性别、哪里；年龄、民族、常住人口的户口登记状况、文化程度、职业、不在业人口状况、婚姻状况、生育子女数和存活子女总数、1981年生育胎次等13项，按户填写的有户的类别...普查表有21项，其中：按人填报项目为15项，即姓名、与户主关系、性别、年龄、民族、户口状况和性质、1985年7月1日常住地状况、迁来本地的原因、文化程度、在业人口的行业、在业人口的职业、不在业人口状况、...此次人口普查标准时点为11月1日零时，人口普查主要调查人口和住户的基本情况。普查内容包括：性别、年龄、民族、受教育程度、行业、职业、迁移流动、社会保障、婚姻生育、死亡、住房情况等。...之前推文里说男女性别比是在一直增加的，从四普的时候开始，就再也没有女性比男性多的省份。但现在看七普数据，除了吉林省性别比低于1外，辽宁省也低于1，不过这些都是按全年龄段统计的。...去年早些时候，由“浦东发布”的“2020中国各地男女比例盘点”里，天津性别比以1.2089位居榜首（虽然不知道是按什么口径计算的），全国男性比女性多3049万。

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Google Earth Engine——世界人口数据集，每100x100米网格方格中居住人口的估计年龄和性别结构这个数据集包含了按年龄和性别组别分列的估计人口

Google Earth Engine——世界人口数据集包含了自上而下的按年龄和性别组的估计人口细分。2020年单个国家的年龄性别结构估计数据集，空间分辨率为100米。

STP分析

世界人口数据分析与探索

Google Earth Engine ——数据全解析专辑（世界第 4 版网格化人口 (GPWv4) 修订版）数据集

如何在 Python 中使用 plotly 创建人口金字塔？

RayData数据可视化系列课程第二讲 ——常见的数据可视化图表类型

09.交叉&结构&相关分析1.交叉分析2.结构分析3.相关分析

使用Julia进行统计绘图

小众款可视化统计图，创意直观解锁新的玩法

60种常用可视化图表的使用场景——（上）

数据解读 | 结婚率走低这口锅，年轻人不背

PNAS：社会经济地位调节了成人与年龄相关的大脑功能网络组织和解剖结构的差异

BMC Medicine：自闭症谱系障碍静息态EEG信号的定量递归分析

【数据化评论】数据的“忽悠”功能

R语言Stan贝叶斯空间条件自回归CAR模型分析死亡率多维度数据可视化

如何利用Facebook Insights创建用户画像？

谁是最好的编程语言？

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