离2020年越来越近，届时又要开展全国第7次人口普查（日前，国务院宣布将于2020年组织第7次全国人口普查，普查标准时点2020年11月1日零时），想到这里，赶紧把第6次普查数据拿来可视化几张图，从宏观上了解一下全国人口分布的几个维度信息 在四个直辖市中，重庆以2884万人口位居首位，不仅人口数量多于北京、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个省份人口规模。 02 全国各地男女比例 ? ，平均每100名女子的人口基数对应的男子数量将多达114人。 全国各地家庭规模（人/户） 全国各地家庭规模（人/户）中，多数省份平均家庭规模位于2-3人之间，其中平均规模最小的是北京2.45人/户，最大的是西藏4.23人/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中及以下的占比均高于60%，说明我国多数人还仅仅停留于9年义务教育水平（当然，这只是2010年的人口普查结果，明年的第7次人口普查中，这一数据肯定会有大的改观
近些年来，总有媒体报道，中国在养老、医疗、教育各个行业出现的巨大的人力需求缺口，2017年左右，中国的“光棍危机”开始爆发，小编希望能够通过数据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“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 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，是不是真的如报道中所说的“中国男性比女性要多很多”，一些男青年真的就找不到对象，于是，小编选取第六次人口普查数据做了一个对比
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以下数据基于统计局发布的2010年第六次人口普查工作，所有数据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口男女性别比差距如此之大。 Figure_3.png 图3反映的是中国的人口年龄结构。从图中可以发现2010年中国的人口结构有三个高峰，分别是20岁、40岁以及55岁。 Figure_9.png 图9表现的是我国截止2010年人口受教育情况。可以发现我国的高中以下包括高中教育普及工作不错，但是高等教育仍然有很大发展空间。 我国截止到2010年培养的研究生现存413万，数量虽然不少但是相比于我国庞大的人口基数还是不多，而且这个数量是40年高等教育发展积累的人数。 Figure_10.png 图10反映了我国各行各业中婚姻现状比例情况。人数选自16岁以上，目前正在工作的群体，总人数七千多万。
5月11日，第七次全国人口普查主要数据结果正式公布，数据详实，信息量大。那么，如何才能迅速了解和读懂本次普查的关键数据和背后趋势呢？ 我们基于国家统计局发布的第七次人口普查数据，制作出本次人口普查数据的可视化图表展现，让我们一起通过先进的数据可视化技术，直观地看看我国的人口情况吧： 1. 从城乡结构看，常住人口城镇化率进一步提高 十年间城镇常住人口增加了2.36亿人，常住人口城镇化率提高了14.21个百分点。普查结果表明，推动农业转移人口市民化，取得了明显成效。 ? （城镇人口比重持续提升） 总结 通过这些动态图表，数据从枯燥的数字变为丰富美观的图像跃然于眼前，让我们对本次人口普查数据结果有了更加清晰和全面的了解。 相信在未来，数据可视化也将从政府、大型企业逐渐深入各行各业，为“数字中国”建设发挥更大的价值。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集预测任务是确定一个人的年收入。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
根据美国监察长办公室 (OIG) 最近披露的一份报告显示，美国人口普查局使用的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 据 OIG 称，此次美国人口普查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查。 美国监察长办公室 (OIG)称，没有迹象表明2020年十年人口普查系统受到任何损害，也没有任何其他的恶意行为影响 2020 年的十年人口统计数据。 此外，美国人口普查局代表公众维护和管理的系统或数据没有受到损害、操纵或丢失。 不幸的是OIG的报告中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，但是人口普查局对攻击的回应没有被修改。
某城镇进行人口普查，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人。 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岁的老人，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数N，取值在(0, 105]；随后N行，每行给出1个人的姓名（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人没有并列。 输出格式： 在一行中顺序输出有效生日的个数、最年长人和最年轻人的姓名，其间以空格分隔。
1028 人口普查 (20 分) 某城镇进行人口普查，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人。 输入格式： 输入在第一行给出正整数 N，取值在(0,105]；随后 N 行，每行给出 1 个人的姓名（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人没有并列。 输出格式： 在一行中顺序输出有效生日的个数、最年长人和最年轻人的姓名，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 人口普查 为什么会指针越界，无非是访问vector的时候越界了，这种情况在数组有元素的情况下不会发生，而发生的情况就是：vector中一个元素都没有，也就是即便输入了n个人，最终都是不合法的。。 ?
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42449444/article/details/84867268 题目描述： 某城镇进行人口普查，得到了全体居民的生日。 输入描述： 输入在第一行给出正整数N，取值在（0,105）;随后N行，每行给出1个人的姓名（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人没有并列。 输出描述： 在一行中顺序输出有效生日的个数，最年长人和最年轻人的姓名，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，根据题意可知这个人口普查其实就是 然后根据题目要求这个岛上的人生日在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人所在的下标就好了。然而！
年人口普查数据，居民年收入是否超过50K的分类问题。 主要内容如下: 1 数据预处理 数据信息查看，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 特征转化为整数编码） 2 /ml/machine-learning-databases/adult/ 该数据从美国1994年人口普查数据库抽取而来，可以用来预测居民收入是否超过50K/year。 该数据集类变量为年收入是否超过50k/year。该数据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，人种等重要信息，值得一提的是，14个属性变量中有7个类别型变量. ，太多了，数据集问题: 数据没有column name 测试集中有缺失值， 下面给数据集添加列标签 col_labels = ['age', 'workclass', 'fnlwgt', 'education
最近**第七次全国人口普查**结果出来了，最近也是热搜不断，阿辰就突发奇想，获取了从第一次全国人口普查到至今的第七次全国人口普查数据（**全国总人口和各省人口数**） 人口普查是1953年开始，至今2021 以及进行了七次，因此本文数据主要是围绕这七次人口普查数据进行可视化。 （数据会在文末提供给大家） [aaa444ff-0601-4d64-b4f1-db20c25c2460.png] 首先第一行的是表头（哪次全国人口普查，包括年份），第二行的是本次全国人口普查的总人口。 从第三行开始便是对应的省份人口总数。 ps: excel中为0的表示当时没有该省份，所以没有统计到，比如1953年第一次全国人口普查，当省和重庆等命名，因此这里设0处理。 3. 小结 本文获取了七次全国人口普查数据，并进行了可视化展示，文中数据集和源代码在下方获取。 本文完整源码和数据**获取方式**，在公众号后台回复：**人口可视化**
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 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。 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；过度的集中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，只是都市年轻人回避生娃的借口”。 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。
1028 人口普查 (20 分) 某城镇进行人口普查，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人。 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 岁的老人，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数 N，取值在(0,105]；随后 N 行，每行给出 1 个人的姓名（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人没有并列。 输出格式： 在一行中顺序输出有效生日的个数、最年长人和最年轻人的姓名，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数字然后在比较
世界各地的人口普查和代表性抽样调查是指导政府投资和公共政策的关键数据来源。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，越来越多的人对利用社交媒体的数据来补充传统的数据来源产生了兴趣。然而，社交媒体用户并不能代表普通人群。 这些数据与官方统计数据相比较，更便于研究人员进行适当的统计校正系数。在本文中，我们利用Facebook广告平台来实施相当于Facebook用户总体水平的普查。 我们的汇编包括七个人口属性的人口分布，例如性别、政治倾向和教育程度在美国不同的地理位置(国家、州和城市)。通过将Facebook上的数据与美国人口普查局(U.S. Ribeiro, Fabrício Benevenuto, Emilio Zagheni 原文链接： https://arxiv.org/abs/2005.08065 4 将Facebook用户的人口统计数据与人口普查数据进行比较
今天小编就根据第七次全国人口普查数据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(推文中使用的数据免费获取方式见文末)，主要内容包括： 全国人口数据可视化绘制 全国年龄段人数占比可视化 "PeachPear", n = 32, type = "continuous")) + coord_flip(clip = "off") + labs( title = "第七次全国人口普查数据结果可视化再现 由于第七次全国人口普查数据中，占比类型的数据较多，小编这里就使用年龄段人数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。
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_人工智能大赛-京东 人口普查是政府在各个时期获取人口资料、掌握国情国力的一种最基本的调查方法 人口普查是非常耗时耗力的，新中国成立后，我国只进行过六次全国性的人口普查。 在这个数据爆炸式增长，数据科技快速进步的时代，通过人工智能技术借助大数据来估算城市人口，能够让人口普查工作更加高效的完成，节省大量的时间和人力，甚至有可能做到实时动态的人口预测。 赛题数据均为模拟数据。 本赛题假设一个设备唯一代表一个人，选拔赛阶段总人口的计算口径为移动设备的用户数，决赛阶段总人口的计算口径为移动设备的用户数/移动设备的用户占比。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含6列和223行。每行对应于一个国家的预期寿命等级。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
---- 人口普查是一项非常繁重复杂的工作，当前，在美国的一次人口普查通常要花费大约9000亿美元，需印发15亿份问卷调查和明信片，才能实现全民覆盖，并且大约要雇佣40万人，去走访那些没有对普查做出反馈的家庭 因此，人口统计普查局成立了地理团队，结合GIS做了三方面创新，从让人口普查过程更简单，人们能够更放心、安全地反馈、参与其中，大大提升了人口普查效率和准确率。 下面了解一下方案当中的三大创新工作。 一方面，人口普查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数据，包括完整精确的路网信息以及相关的地块，来保证整个国家的空间数据库完整、精确。 在后续人口普查过程中，如果有一些家庭没有反馈信息，以上工作构建的地名地址、道路和地理边界的数据库，也将用于辅助现场的实地询问调查。 比如，下图中可以了解到，该地区的网络覆盖率低于全国平均水平（左下角：71% V.S. 55%），因此预计会有较少的人会在线反馈，委员会就可以据此在普查工作启动时，专门在该地区举办宣传活动，实时鼓励当地居民在线填写人口普查表格
据国务院发布的《关于开展第七次全国人口普查的通知》，2020年11月1日零时，第七次全国人口普查登记将全面开展。 这次的人口普查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人口普查，国家决定：电子化方式普查登记，腾讯提供技术支持。 此次的人口普查分为2种形式： 1.使用微信自主填报 有自主申报意愿的普查对象，可以通过专用二维码进入“微信人口普查小程序”，通过手机拍摄身份证，完成身份录入。 2.普查员上门进行登记 普查对象预约登记时间后，普查员通过企业微信的人口普查小程序即可快速完成普查对象相关数据的采集和实时上传，全面提升普查工作效率和普查数据质量。 ? 根据国际数据公司(IDC)最新发布的《中国人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国内前三，人脸识别API调用量国内第一。
腾讯云数据湖构建（DLF）提供了数据湖的快速构建，与湖上元数据管理服务，帮助用户快速高效的构建企业数据湖技术架构。DLF包括元数据管理、入湖任务、任务编排、权限管理等数据湖构建工具。借助DLF,用户可以极大的提高数据入湖准备的效率，方便的管理散落各处的孤岛数据…...
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