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从第6次全说起

离2020年越来越近,届时又要开展全第7次(日前,务院宣布将于2020年组织第7次全标准时点2020年11月1日零时),想到这里,赶紧把第6次拿来可视化几张图,从宏观上了解一下全分布的几个维度信息 在四个直辖市,重庆以2884万位居首位,不仅量多于北京、上海和天津3个直辖市,也超过了吉林、甘肃、内蒙古、新疆、海南、宁夏、青海和西藏等8个省份规模。 02 全各地男女比例 ? ,平均每100名女子的对应的男子量将多达114。 全各地家庭规模(/户) 全各地家庭规模(/户),多省份平均家庭规模位于2-3之间,其平均规模最小的是北京2.45/户,最大的是西藏4.23/户,一定程度上反映了当地家庭生活习俗。 另外,值得深思的是,除了北京和上海两市外,其余各地教育水平在初及以下的占比均高于60%,说明我还仅仅停留于9年义务教育水平(当然,这只是2010年的结果,明年的第7次,这一肯定会有大的改观

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通过每年的,我发现结构正在恶化

近些年来,总有媒体报道,在养老、医疗、教育各个行业出现的巨大的力需求缺,2017年左右,的“光棍危机”开始爆发,小编希望能够通过分析的方式搞清楚产生这系列问题的原因。 我先利用亿信华辰的亿信i@Report的“抓取”功能,从家统计局公开的抓取了“全分年龄、性别的。 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的金字塔图分析了第四次、第五次、第六次。 (不理解金字塔图请看文章结尾附录) 利用亿信BI制作的金字塔图 从左往右对比看,可以发现三次新生儿出生量占的比例每次都在缩减,而60岁以上的比例越来越大,才主力军20 今年七夕节,公司有一批同事加班,一下子暴露了不少同事的单身狗属性,一些还是大龄男青年,是不是真的如报道所说的“男性比女性要多很多”,一些男青年真的就找不到对象,于是,小编选取第六次做了一个对比

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    第六次分析

    以下基于统计局发布的2010年第六次工作,所有均可在统计局网址上下载。 ? Figure_1.png 这张图片给读者的第一直观感受就是集体户男女性别比差距如此之大。 Figure_3.png 图3反映的是年龄结构。从图可以发现2010年结构有三个高峰,分别是20岁、40岁以及55岁。 Figure_9.png 图9表现的是我截止2010年受教育情况。可以发现我的高以下包括高教育及工作不错,但是高等教育仍然有很大发展空间。 我截止到2010年培养的研究生现存413万,量虽然不少但是相比于我庞大的还是不多,而且这个量是40年高等教育发展积累的。 Figure_10.png 图10反映了我各行各业婚姻现状比例情况。选自16岁以上,目前正在工作的群体,总七千多万。

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    1分钟读懂——第七次可视化BI分析

    5月11日,第七次全主要结果正式公布,详实,信息量大。那么,如何才能迅速了解和读懂本次的关键和背后趋势呢? 我们基于家统计局发布的第七次,制作出本次的可视化图表展现,让我们一起通过先进的可视化技术,直观地看看我情况吧: 1. 从城乡结构看,常住城镇化率进一步提高 十年间城镇常住增加了2.36亿,常住城镇化率提高了14.21个百分点。结果表明,推动农业转移市民化,取得了明显成效。 ? (城镇比重持续提升) 总结 通过这些动态图表,从枯燥的字变为丰富美观的图像跃然于眼前,让我们对本次结果有了更加清晰和全面的了解。 相信在未来,可视化也将从政府、大型企业逐渐深入各行各业,为“”建设发挥更大的价值。

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    集 | 收入分类

    下载集请登录爱科(www.idatascience.cn) 集预测任务是确定一个的年收入。 1. 字段描述 2. 预览 3. 字段诊断信息 4. 来源 来源于Kaggle。

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    局去年遭受入侵,官方称未受影响

    监察长办公室 (OIG) 最近披露的一份报告显示,美局使用的Citrix设备存在零日漏洞,该漏洞导致服务器在2021年1月11日遭到攻击,黑客利用未修补的 Citrix ADC 零日漏洞入侵服务器 OIG 称,此次美局未能及时处理关键漏洞,才导致其服务器易受攻击。此外,在服务器被攻陷后,该局也未能及时发现和报告攻击行为,没有维护足够多的系统日志,这些行为都阻碍了事件的调。 美监察长办公室 (OIG)称,没有迹象表明2020年十年系统受到任何损害,也没有任何其他的恶意行为影响 2020 年的十年统计。 此外,美局代表公众维护和管理的系统或没有受到损害、操纵或丢失。 不幸的是OIG的报告删除了漏洞和软件供应商的名字,显示被删除的供应商是Citrix,但是局对攻击的回应没有被修改。

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    (20)

    某城镇进行,得到了全体居民的生日。现请你写个程序,找出镇上最年长和最年轻的。 这里确保每个输入的日期都是合法的,但不一定是合理的——假设已知镇上没有超过200岁的老,而今天是2014年9月6日,所以超过200岁的生日和未出生的生日都是不合理的,应该被过滤掉。 输入格式: 输入在第一行给出正整N,取值在(0, 105];随后N行,每行给出1个的姓名(由不超过5个英文字母组成的字符串)、以及按“yyyy/mm/dd”(即年/月/日)格式给出的生日。 题目保证最年长和最年轻的没有并列。 输出格式: 在一行顺序输出有效生日的个、最年长和最年轻的姓名,其间以空格分隔。

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    1028 (20 分)

    1028 (20 分) 某城镇进行,得到了全体居民的生日。现请你写个程序,找出镇上最年长和最年轻的。 输入格式: 输入在第一行给出正整 N,取值在(0,105];随后 N 行,每行给出 1 个的姓名(由不超过 5 个英文字母组成的字符串)、以及按 yyyy/mm/dd(即年/月/日)格式给出的生日。 题目保证最年长和最年轻的没有并列。 输出格式: 在一行顺序输出有效生日的个、最年长和最年轻的姓名,其间以空格分隔。 05/12 Tom 1814/09/06 Ann 2121/01/30 James 1814/09/05 Steve 1967/11/20 输出样例: 3 Tom John 我的代码 // 1028 为什么会指针越界,无非是访问vector的时候越界了,这种情况在组有元素的情况下不会发生,而发生的情况就是:vector一个元素都没有,也就是即便输入了n个,最终都是不合法的。。 ?

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    【PAT乙级】

    本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42449444/article/details/84867268 题目描述: 某城镇进行,得到了全体居民的生日。 输入描述: 输入在第一行给出正整N,取值在(0,105);随后N行,每行给出1个的姓名(由不超过5个英文字母组成的字符串),以及 按“yyyy / MM / DD”(即年/月/日)格式给出的生日。 题目保证最年长和最年轻的没有并列。 输出描述: 在一行顺序输出有效生日的个,最年长和最年轻的姓名,其间以空格分隔。 2001/05/12 Tom 1814/09/06 Ann 2121/01/30 James 1814/09/05 Steve 1967/11/20 输出样例: 3 Tom John 解题思路: 首先,根题意可知这个其实就是 然后根题目要求这个岛上的生日在1814/09/06至2014/09/06这个范围内,接下来直接用for循环对输入进行遍历来求解在这个范围内的有效生日并找出最年长和最年轻的所在的下标就好了。然而!

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    kaggle-2美年收入50K分类

    ,居民年收入是否超过50K的分类问题。 主要内容如下: 1 预处理 信息看,添加对应的列标签 缺失值处理,以及属性值替换 Ordinal Encoding to Categoricals(string 特征转化为整编码) 2 /ml/machine-learning-databases/adult/ 该从美1994年库抽取而来,可以用来预测居民收入是否超过50K/year。 该集类变量为年收入是否超过50k/year。该集类变量为年收入是否超过50k,属性变量包含年龄,工种,学历,职业,种等重要信息,值得一提的是,14个属性变量有7个类别型变量. ,太多了,集问题: 没有column name 测试集有缺失值, 下面给集添加列标签 col_labels = ['age', 'workclass', 'fnlwgt', 'education

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    1953~2021年七次全以及各省量变化情况

    最近**第七次全**结果出来了,最近也是热搜不断,阿辰就突发奇想,获取了从第一次全到至今的第七次全(**全和各省**) 是1953年开始,至今2021 以及进行了七次,因此本文主要是围绕这七次进行可视化。 (会在文末提供给大家) [aaa444ff-0601-4d64-b4f1-db20c25c2460.png] 首先第一行的是表头(哪次全,包括年份),第二行的是本次全的总。 从第三行开始便是对应的省份。 ps: excel为0的表示当时没有该省份,所以没有统计到,比如1953年第一次全,当省和重庆等命名,因此这里设0处理。 3. 小结 本文获取了七次全,并进行了可视化展示,文集和源代码在下方获取。 本文完整源码和**获取方式**,在公众号后台回复:**可视化**

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    里的秘密

    基于第六次 1,70年男的河东,70年后女神的河西 我们为的选择男性(重男轻女的观念),使男性的出生比女性多;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 3,各族分布 汉族一枝独秀,遥遥领先;忽略汉族极大值的强影响,我们发现其余各族分布符合指分布。也许这是诸多马太效应的一种吧。 希望各族之间,以强带弱,互帮互助,“美美与共”才是自然生态的应有之色;过度的集于一是单调沉闷的开始。 但是可以明确一点“穷不是不生娃的理由,只是都市年轻回避生娃的借”。 只有4562万本科生,在庞大的面前,也只有3.7% 那一小部分。本科生已经很了不起了。如果能读个研究生那也是极好的。 从宏观的分布,把握我构成,切勿偏听偏信,迷恋一家直言。

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    PAT (Basic Level) Practice (文)1028 (20 分)

    1028 (20 分) 某城镇进行,得到了全体居民的生日。现请你写个程序,找出镇上最年长和最年轻的。 这里确保每个输入的日期都是合法的,但不一定是合理的——假设已知镇上没有超过 200 岁的老,而今天是 2014 年 9 月 6 日,所以超过 200 岁的生日和未出生的生日都是不合理的,应该被过滤掉。 输入格式: 输入在第一行给出正整 N,取值在(0,10​5​​];随后 N 行,每行给出 1 个的姓名(由不超过 5 个英文字母组成的字符串)、以及按 yyyy/mm/dd(即年/月/日)格式给出的生日 题目保证最年长和最年轻的没有并列。 输出格式: 在一行顺序输出有效生日的个、最年长和最年轻的姓名,其间以空格分隔。 1814/09/05 Steve 1967/11/20 输出样例: 3 Tom John 说实话这题是我做麻烦了,年龄的话字符串大小比较就好了QAQ,无效的出生日期要特判,我的做法是把年龄换算成一个字然后在比较

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    将Facebook用户的统计进行比较,以生成修正因子(cs.SI)

    世界各地的和代表性抽样调是指导政府投资和公共政策的关键来源。然而,这些来源的获取非常昂贵,而且收集相对不频繁。 在过去的十年里,越来越多的对利用社交媒体的来补充传统的来源产生了兴趣。然而,社交媒体用户并不能代表群。 这些与官方统计相比较,更便于研究员进行适当的统计校正系。在本文,我们利用Facebook广告平台来实施相当于Facebook用户总体水平的。 我们的汇编包括七个属性的分布,例如性别、政治倾向和教育程度在美不同的地理位置(家、州和城市)。通过将Facebook上的与美局(U.S. Ribeiro, Fabrício Benevenuto, Emilio Zagheni 原文链接: https://arxiv.org/abs/2005.08065 4 将Facebook用户的统计进行比较

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    绘图技巧 | 第七次全还能这么玩!?技巧都在这了

    今天小编就根第七次全进行一些可视化图表的绘制,涉及的知识点较为简单,主要就是一些细节上的定制化操作(推文使用的免费获取方式见文末),主要内容包括: 全可视化绘制 全年龄段占比可视化 "PeachPear", n = 32, type = "continuous")) + coord_flip(clip = "off") + labs( title = "第七次全结果可视化再现 由于第七次全,占比类型的较多,小编这里就使用年龄段占比进行可视化图表绘制,可视化代码如下: data <- data.frame( class=c("0-14岁", "15 scale_fill_manual(values = cols2) + scale_color_manual(values = cols2) + labs( title = "第七次全<em>国</em><em>人</em><em>口</em><em>普</em><em>查</em><em>数</em><em>据</em>结果可视化再现 全<em>国</em><em>人</em><em>数</em><em>据</em>的地图可视化展示 总计 这期推文教程,小编使用了第七次全<em>国</em><em>人</em><em>口</em><em>普</em><em>查</em><em>数</em><em>据</em>进行了部分<em>数</em><em>据</em>的可视化图表绘制,希望给小伙伴们不一样的视觉体验。同时也希望大家可以掌握更多的图表定制化操作小技巧。

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    JDD2018-动态与预测baseline0.1417

    从不同角度去考虑问题,或许会另有一个新的天地 比赛介绍 【JDD空间站】技能大赛_科技创新大赛_工智能大赛-京东 是政府在各个时期获取资料、掌握力的一种最基本的调方法 是非常耗时耗力的,新成立后,我只进行过六次全性的。 在这个爆炸式增长,科技快速进步的时代,通过工智能技术借助大来估算城市,能够让工作更加高效的完成,节省大量的时间和力,甚至有可能做到实时动态的预测。 赛题均为模拟。 本赛题假设一个设备唯一代表一个,选拔赛阶段总的计算径为移动设备的用户,决赛阶段总的计算径为移动设备的用户/移动设备的用户占比。

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    集 | 各寿命

    下载集请登录爱科(www.idatascience.cn) 该集包含6列和223行。每行对应于一个家的预期寿命等级。 1. 字段描述 2. 预览 3. 字段诊断信息 4. 来源 来源于Kaggle。

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    案例篇-:用GIS动员参与

    ---- 是一项非常繁重复杂的工作,当前,在美的一次通常要花费大约9000亿美元,需印发15亿份问卷调和明信片,才能实现全民覆盖,并且大约要雇佣40万,去走访那些没有对做出反馈的家庭 因此,统计局成立了地理团队,结合GIS做了三方面创新,从让过程更简单,们能够更放心、安全地反馈、参与其,大大提升了效率和准确率。 下面了解一下方案当的三大创新工作。 一方面,局和各州以及当地政府建立了紧密合作,得以获取各地区的最新地图,包括完整精确的路网信息以及相关的地块,来保证整个家的空间库完整、精确。 在后续过程,如果有一些家庭没有反馈信息,以上工作构建的地名地址、道路和地理边界的库,也将用于辅助现场的实地询问调。 比如,下图可以了解到,该地区的网络覆盖率低于全平均水平(左下角:71% V.S. 55%),因此预计会有较少的会在线反馈,委员会就可以此在工作启动时,专门在该地区举办宣传活动,实时鼓励当地居民在线填写表格

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    关于第七次全,这些变化你要知道~

    务院发布的《关于开展第七次全的通知》,2020年11月1日零时,第七次全登记将全面开展。 这次的设定的目标是要在十五天内完成,为了能够快速精准的完成第七次家决定:电子化方式登记,腾讯提供技术支持。 此次的分为2种形式: 1.使用微信自主填报 有自主申报意愿的对象,可以通过专用二维码进入“微信小程序”,通过手机拍摄身份证,完成身份录入。 2.员上门进行登记 对象预约登记时间后,员通过企业微信的小程序即可快速完成对象相关的采集和实时上传,全面提升工作效率和质量。 ? 根公司(IDC)最新发布的《工智能云服务市场研究报告(2019)》显示腾讯云AI公有云市场份额进入内前三,脸识别API调用量内第一。

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