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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。 以上图表均用迪赛智慧数可视化互动平台制作,对于小编这类的打工人来说,用excel来制作图表,过于复杂而且不智能,但这款可视化软件操作起来简单又方便,而且不用下载安装,有很多好看实用的可视化组件,简直就是打工人必备神器

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    数据可视化经典案例|让数据说话

    今天我们要分享的是他在TED的著名演讲,这些演讲大多是关于世界贫困问题、发展中国家人口等涉及全人类所面临的发展问题。 最重要的是,谷歌把这个软件自家的数据可视化产品融合之后,已经免费公开提供给全球用户使用。 不过我们只能使用Gapminder的内置数据集来展现动态数据效果,但是里面数据涵盖范围非常广,涉及经济、政治、人口等多个领域。 很多数据都提供有下载接口(试了一下无法下载,会访问外国网站的可以试一试。) 在线图表页面可以自定义数据集(底部),选择数据的来源及覆盖地区(右上角国家地区)。 这种展示数据的方式真的让人眼前一亮,都说一图胜千言嘛,这样的动态数据展示方式真的是要甩纯碎的数字和理论堆砌好几条街啊…… 汉斯.罗斯林的TED主页: https://www.ted.com/speakers

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    关于pyecharts可视化进阶中国经济、人口数据

    其中仪表盘、水球图,可视化功效大于实效,适合宏观指标展示;漏斗图功能较单一,比较适合数据的层层递进;平行坐标系相比桑基图可视化效果差很多,桑基图比较适合多维度分析,总量不变,看不同维度数据的交叉情况;旭日图适合层级数据展现 ;河流图适合按日期的KPI波动展示;饼图适合少量数据的定性分析,不过其环饼图和玫瑰环图还是挺有意思的;词云图适合可视化文本展示;关系图适合知识图谱类、人物关系类的呈现。 基本还是沿用了之前的中国经济、人口数据,不过很多场景不适合这类数据,花了不少精力在构造数据上,字典、元组、列表、数组在不停转换,也缺少优化,仅供参考。 THIRDINDUSTRYVALUE 各地区第三产业增加值(亿元) IMPORTEXPORTVALUE 进出口总额(万美元) EXPORTVALUE 出口总额(万美元) POPULATION 年底总人口数 (万人) BIRTHRATE 人口出生率(‰) DEADRATE 人口死亡率(‰) GROWTHRATE 人口自然增长率(‰) ----------------------------

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    关于pyecharts可视化地图中国经济、人口数据

    # MarkPointOpts:标记点配置项 # MarkLineItem:标记线数据项 # MarkLineOpts:标记线配置项 # MarkAreaItem: 标记区域数据项 # MarkAreaOpts : 标记区域配置项 # EffectOpts:涟漪特效配置项 # AreaStyleOpts:区域填充样式配置项 # SplitAreaOpts:分隔区域配置项 ''' 数据情况,考虑到pandas对数据处理的不便 ,还是使用了标准的数据库方式 ------------------------------------------------------ 表名称:chinaeconomy 中国各省市自治区1950-2010 THIRDINDUSTRYVALUE 各地区第三产业增加值(亿元) IMPORTEXPORTVALUE 进出口总额(万美元) EXPORTVALUE 出口总额(万美元) POPULATION 年底总人口数 (万人) BIRTHRATE 人口出生率(‰) DEADRATE 人口死亡率(‰) GROWTHRATE 人口自然增长率(‰) ----------------------------

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    1分钟读懂人口普查大数据——第七次人口普查数据可视化BI分析

    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. (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。 比如从上面的图表中我们可以发现,十年间,我国人口的主要变化反映了我国经济社会和人口发展的历史进程,反映了推动高质量发展、决胜全面建成小康社会的实践历程,也符合人口自身发展趋势和人口经济社会相互作用的客观规律 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。

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    人口、共享单车地铁数据下载网站整理

    本次我们继续GIS数据获取的整理,今日主题为人口、共享单车地铁数据人口是很多GIS应用领域都会用到的数据之一,无论是人口密度、人口数量还是人口流动,都具有着很大的应用前景;而共享单车、地铁数据同样也是城市研究中的重要数据。    7 人口、共享单车地铁数据 7.1 人口数据 7.1.1 WorldPop •网址[1]:https://www.worldpop.org/   WorldPop是英国南安普顿大学(University of Southampton)下属一个致力于人口数据开放获取应用的组织,其网站提供了全球或地区各类人口相关指标,包括人口数量、人口密度、年龄性别结构、人口流动等宝贵数据。 Id=131   中国公里网格人口分布数据集是中国科学院地理科学资源研究所中国科学院大学联合生产的中国公里格网人口空间分布数据集,空间分辨率为1 km。

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    TED视频 | 混搭人文主义,我找到了数据可视化的新玩法

    陈啸明,田奥Leo 后期 | 郭丽(终结者字幕) 在习惯了获取数据、分析数据、得出结论,并且可视化的流程后,我们开始思考这么做的意义究竟是什么?仅仅是为了得出某个结论吗? 我们能否探究得出数据的本质? 本期TED视频嘉宾Giorgia Lupi经由她的个人经历,为大家介绍她的别样数据可视化之旅,看看是不是能给我们一些新的不一样的启发呢? 我每天的工作就是和数据打交道,我经营一家数据可视化设计公司,我们设计并开发各种可视化的表达方式,使得信息更加直观。这些年我的工作教会我的就是要真正理解数据,以及数据的潜在应用。 来主动他人沟通",一次去到国际空间站的任务,会带来兆兆记的数据,大概是你能想到的任何数据,比如环绕地球的轨道、国际空间站的速度和位置数据、和其他数千记得传感器实时读数、我们拥有能想到的最难得到的数据, 纸张的正面是手绘的数据,纸张的背面,当然,要写着收信人的地址,还有关于如何读懂我们的绘图的图例。这个项目开始的第一周,我们实际上都选了一些偏门,并且个人关系不大的话题。

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    移动大数据医院发展

    这是GHBD的第5篇文章 GHBD旨在推广医院医疗大数据与人工智能的发展 “让我们世界连接” 叶锦坤 中国香港大学深圳医院 【摘要】 随着国家深化医疗改革的不断推进,信息技术的发展对医院起着越来越重要的作用 国家对医疗卫生机构实施大数据工作的要求也越发详细具体,这是医院精细化管理发展的重要趋势。 作为医院大数据的一块,移动数据在移动设备、物联网技术发展越来越成熟的今天起着越来越重要的作用。 本文从医院角度出发,结合移动医疗信息系统的建设,探讨医院发展移动大数据的关系,提出具体的实施方案。以期为医院大数据、物联网系统建设提供对策建议。 其重要特质在于数据收集展现应用的介质轻便移动化数据的快递、实时性。 2 移动大数据对医院发展的重要意义 行政后勤方面,移动大数据收集分析可以优化医院行政管理事务处理业务流程,减轻医院员工处理事务的复杂度,辅助医院管理,辅助高层领导决策,提高医院工作效率,提升医院资源的投入产出比

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    数据可视化:看中国经济发展

    掌握必要的数据可视化手段,可以大大提升你的工作效率。下面将通过示例,尝试使用数据可视化手段分析国家、地域经济发展状态。 数据可视化 数据可视化,是指数据用各种图像处理技术,将数据转化为各种图表的方法和手段。 其余中西区及东北地区,还有很大发展潜力。 地图 地理位置密切相关,希望知道各区域的分布状况可以选用数据地图。这是最贴合实际,生动形象的一张图,自带基本维度——地理维度。 重庆市天津市,仍处于早期阶段。 ? 典型地区对比 下面以我熟悉的两个地方,黑龙江和北京,对比下地方的发展差异。 下图为《1999~2019年,北京黑龙江GDP发展及增量差异》 ? 上图显示的两个地区,在过去20年的的GDP变化。

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    数据可视化经历了怎样的发展历程?

    CDA数据分析师 出品 编译:Mika 【导读】 信息爆炸时代,经过精心设计、形象生动的可视化图表往往要比一篇深度长文章更容易赢得眼球和青睐。 在一次TED演讲中,信息设计师汤米·麦考尔追溯了长达几个世纪的图形和图表的演变过程,并展示了复杂的数据是如何通过处理,演变为清晰、美观的可视化形式的。 点击下方视频,先睹为快: ??? 这当中,他将桑基图制图以及温度线图表结合在一起。 ? 1861年 查尔斯·米纳德 绘制的拿破仑进军莫斯科图 用图表让数据会说话 当有很多数据可用是,我总是很激动,特别是当它产生出有趣的图表形式时。 数据可视化能力将越来越重要 要点在于,图表可以用惊人的效率传输数据。 图形能力,即读图和画图的能力仍然处于早期阶段。 新的图表将会出现,专业的用语将会发展。 如今,通过图形能力、数据可视化能力,我们能充分利用大脑内置GPU,从而轻松处理海量数据,去发现藏在里面的金子!

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    关于pyecharts可视化动态效果和美化布局中国经济、人口数据

    pyecharts提供了一些多坐标轴,图表组合功能,动画播放功能; 在本文中第一段代码是通过geo展现三千多个地级市、县级市的热力图,第二段代码是播放从1950年-2010年各省直辖市自治区GDP的发展情况 ;第三段代码是以表格方式展现六大行政区的一二三产业数据;第四段代码通过grid来调整标题和图例的布局,使报表更加美观;第五段代码是把4个报表在一个页面中展现出来。 = 'Wbq197711' connstr ='127.0.0.1:1521/ORCL' conn = cx_Oracle.connect(username,password,connstr) #连接数据库 a.provincename=b.provincename and a.reportyear>=1952 order by 2 ''' df = pd.read_sql(sql,conn) #read_sql读取数据 and a.reportyear=2010 group by b.areaname order by 2 ''' df = pd.read_sql(sql,conn) #read_sql读取数据

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    美丽的数据——数据可视化信息可视化浅谈

    信息可视化,旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化是一种将数据设计结合起来的图片,有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。 本文梳理了可视化相关内容,并且根据数据平台组同仁们在可视化项目过程中使用经验,总结一些可视化使用注意事项,大家分享。 (清楚标明各个图形表示的数据,避免用主要数据不相关的颜色,形状干扰视觉。) 9. 数据没有很好归类,没有重点区分 ? (将同类数据归类,简化色彩,帮助用户更快理解数据。 信息可视化案例 信息可视化囊括了数据可视化,信息图形,知识可视化,科学可视化,以及视觉设计方面的所有发展进步。下面是信息可视化的案例分享。 ? 可视化的强大的普适性能够使用户快速应用某种可视化技术在一些新的数据上,并且通过可视化结果图像理解新数据针对已知特定数据进行信息可视化设计绘制相比,用户更像是通过对数据进行可视化的应用来学习和挖掘数据

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    数据仓库发展、架构趋势

    支持管理决策的 数据仓库一般不是面向最终客户,而是面向企业领导、业务部门和内部分析人员,用于决策分析等场景。 2). 发展阶段 ? 上图是摘自某国外网站,其将数据仓库发展划分为5个阶段。 数仓分层建模 1). 数仓分层 在数据仓库中,往往采用分层结构。数据逐层处理,每层可采用不同的处理机制及适合的存储方式。 STAGE - 预处理层 存储每天的增量数据,表ODS层一致。 随着大数据技术的普及,采用大数据技术来承载存储计算任务。当然,也可以使用传传统数据库集群或MPP架构数据库来完成。 随着业务的发展,随着业务的发展,人们对数据实时性提出了更高的要求。此时,出现了Lambda架构,其将对实时性要求高的部分拆分出来,增加条实时计算链路。 数据仓库发展趋势 ? 上图摘自网上的一幅图,总结了数仓的发展趋势,总结如下: 实时 随着企业数字化转型,对数据的实时性要求越来越高。未来传统离线数仓将逐渐消失,实时方式将成为主流方式。

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    数据建设的挑战发展

    二、主数据管理发展趋势 第二部分也结合在多领域多客户的一些经验的总结,我们开始思考在主数据建设中的一个发展的趋势。 在信息化项目发展趋势:逐渐以数据应用为主 ? 你会发现未来的信息化项目的发展逐渐以数据应用为主,为什么? 其实很多的也会纳入进来,这里就会产生一个主数据逐渐由静态向动态发展的过程。 来介绍一下我们如何去应对如上的这些挑战和发展。 灵活强大的模型配置实现 ? 在数据领域具有十余年设计研发经验,深入研究数据仓库原理数据架构设计,擅长数据治理,精通大数据平台、元数据数据集成、数据分析挖掘等领域技术架构实现。

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    数据库的发展数据模型

    本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域,如今终有小成,愿将昔日所获大家交流一二,希望对学习路上的你有所助益。 数据库的发展数据模型 本文关键字:数据库、模型、层次模型、网状模型、关系模型 数据库的概念最早可以追溯到1960年,经过多年的发展和演变才有了现在使用广泛的关系型数据库,被企业广泛采用。 在数据库系统阶段,由于要对数据进行高效的管理,除了提供数据存储的功能外,在进行数据读取时,不仅要能描述数据本身,还要能够描述数据数据之间的关系,这就需要依赖数据模型来实现。 三、数据模型的分类 数据库领域的发展已经有了半个多世纪的历史,可划分为三代数据库。 在关系型数据库出现之前,网状DBMS要比层次DBMS用的普遍,在数据发展史上也占有重要地位。 2. 层次模型 层次型数据库管理系统是紧随网络型数据库出现的,层次模型的基本结构是树形结构。

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