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  • WST 596-2018 人口死亡登记信息系统基本功能规范(2018年)
  • GA 214.1-2004 常住人口管理信息规范 第1部分基本数据项
  • 主要功能:方便的户口基本信息管理,如户籍的迁入、迁出、注销等的处理;快捷的资料查询功能,帮助您快速高效的找出所需要的资料。是一款对常住人口管理,暂住人口管理,流动人口管理,户籍人口管理与统计的.
  • dgsim SyncroSim基本软件包,用于模拟野生动物种群的人口统计信息
  • PAGE 2 人口地理信息系统 销售手册 整体介绍 相关政策 十八大报告坚定不移沿着中国特色社会主义道路前进 为全面建成小康社会而奋斗中指出要加强和创新社会治理增强城乡社区服务功能充分发挥群众参与社会治理的基础...
  • 人口信息管理系统,vb+SQL Server 2000
  • 如果您仅从标题中查找人口统计和图像基本信息(如下所述),则此功能可能会替换原始 dicominfo。 由于索引的数据量,MATLAB DICOMINFO 非常慢。 与大型 MRI DICOM 文件(4D 文件)中的原始 DICOMINFO 相比,此功能...
  • 摘要:随看计算机技术的飞速发展,计算机在各种管理中的应用已日趋晋及,特别是教育人口信息化的管理都已基本微机化.为了改进人口管理的效率,我们通过实际的需求分析,采用Visual FoxPro6.0开发了这套<单机版教育人口...
  • 今天分析的是国家统计局网站上的人口信息。 主要内容如下: 1.爬取1949-2019年的总人口数、男性人口、女性人口、城镇人口、乡村人口人口出生率、人口死亡率、人口自然增长率、0-14岁人口、15-64岁人口、65岁及其...

    1.数据来源

    今天分析的是国家统计局网站上的人口信息。
    主要内容如下:
    1.爬取1949-2019年的总人口数、男性人口、女性人口、城镇人口、乡村人口、人口出生率、人口死亡率、人口自然增长率、0-14岁人口、15-64岁人口、65岁及其以上人口、总抚养比、少儿抚养比、老年抚养比。
    2.对爬取数据进行分析。分析内容主要有总人口、男女人口比例、人口城镇化、人口增长率。
    3.其中会掺杂一些基本常识的介绍。

    数据和源码获取地址:https://download.csdn.net/download/weixin_35770067/13718896

    2.数据爬取

    首先看一下我们爬取的网站,这是由国家统计局提供的网站,里面包含很多国家公开的数据信息。
    在这里插入图片描述

    2.1 请求单页数据

    在国家数据网站中,有从新中国成立到2018年的人口相关数据。
    在这里插入图片描述
    在人口数据中,有三项是我们需要的数据:总人口、增长率、人口结构
    我们按F12查看一下请求的链接,然后复制链接使用requests请求数据。
    链接是:http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?m=QueryData&dbcode=hgnd&rowcode=sj&colcode=zb&wds=%5B%5D&dfwds=%5B%5D&k1=1580908890337&h=1
    在这里插入图片描述
    我们使用一个简单的get请求,就把数据获取了,而且返回的直接是json数据!

    def spider_population():
        
        url = 'http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?m=QueryData&dbcode=hgnd&rowcode=sj&colcode=zb&wds=%5B%5D&dfwds=%5B%5D&k1=1580908890337&h=1'
        response = requests.get(url)
        print(response.json())
        
    spider_population()
    

    在这里插入图片描述

    2.2分页数据

    我们此次的目的是抓取从新中国至今的所有人口数据,而页面中最多可以获取近20年的数据,所以我们需要分析网页请求中关于分页的参数。
    在这里插入图片描述分析请求参数发现主要有两个参数:zbsj,分别表示指标和时间。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    参数:sj=LAST0,表示近10年,于是猜想:sj=LAST70 是不是就可以获取70年的数据呢?
    经过代码,发现确实可以找到70年的数据。

    def spider_population():
        
        # 总人口
        dfwds1 = '[{"wdcode": "sj", "valuecode": "LAST70"}, {"wdcode":"zb","valuecode":"A0301"}]'
        url = 'http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?m=QueryData&dbcode=hgnd&rowcode=sj&colcode=zb&wds=[]&dfwds={}'
        response1 = requests.get(url.format(dfwds1))
        print(response1.json())
        
    spider_population()
    

    在这里插入图片描述
    然后我们再将zb参数更换,获取到所有的数据!

    def spider_population():
        
        dfwds1 = '[{"wdcode": "sj", "valuecode": "LAST70"}, {"wdcode":"zb","valuecode":"A0301"}]'
        # 增长率
        dfwds2 = '[{"wdcode": "sj", "valuecode": "LAST70"}, {"wdcode":"zb","valuecode":"A0302"}]'
        # 人口结构
        dfwds3 = '[{"wdcode": "sj", "valuecode": "LAST70"}, {"wdcode":"zb","valuecode":"A0303"}]'
        url = 'http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?m=QueryData&dbcode=hgnd&rowcode=sj&colcode=zb&wds=[]&dfwds={}'
    
        response1 = requests.get(url.format(dfwds1))
        response2 = requests.get(url.format(dfwds2))
        response3 = requests.get(url.format(dfwds3))
       
    spider_population()
    

    3.保存Excel

    获取到数据之后,我们先将数据清洗,提取出我们需要的数据,然后整理保存到Excel中,数据处理方面我们仍然使用pandas

    import pandas as pd
    import requests
    
    # 人口数量excel文件保存路径
    POPULATION_EXCEL_PATH = 'population.xlsx'
    
    
    def spider_population():
        """
        爬取人口数据
        """
        # 请求参数 sj(时间),zb(指标)
        # 总人口
        dfwds1 = '[{"wdcode": "sj", "valuecode": "LAST70"}, {"wdcode":"zb","valuecode":"A0301"}]'
        # 增长率
        dfwds2 = '[{"wdcode": "sj", "valuecode": "LAST70"}, {"wdcode":"zb","valuecode":"A0302"}]'
        # 人口结构
        dfwds3 = '[{"wdcode": "sj", "valuecode": "LAST70"}, {"wdcode":"zb","valuecode":"A0303"}]'
        url = 'http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?m=QueryData&dbcode=hgnd&rowcode=sj&colcode=zb&wds=[]&dfwds={}'
        # 将所有数据放这里,年份为key,值为各个指标值组成的list
        # 因为 2019 年数据还没有列入到年度数据表里,所以根据统计局2019年经济报告中给出的人口数据计算得出
        # 数据顺序为历年数据
        population_dict = {
            '2019': [2019, 140005, 71527, 68478, 84843, 55162, 10.48, 7.14, 3.34, 140005, 25061, 97341, 17603, 43.82942439,
                     25.74557483, 18.08384956]}
    
        response1 = requests.get(url.format(dfwds1))
        get_population_info(population_dict, response1.json())
    
        response2 = requests.get(url.format(dfwds2))
        get_population_info(population_dict, response2.json())
    
        response3 = requests.get(url.format(dfwds3))
        get_population_info(population_dict, response3.json())
    
        save_excel(population_dict)
    
        return population_dict
    
    
    def get_population_info(population_dict, json_obj):
        """
        提取人口数量信息
        """
        datanodes = json_obj['returndata']['datanodes']
        for node in datanodes:
            # 获取年份
            year = node['code'][-4:]
            # 数据数值
            data = node['data']['data']
            if year in population_dict.keys():
                population_dict[year].append(data)
            else:
                population_dict[year] = [int(year), data]
        return population_dict
    
    
    def save_excel(population_dict):
        """
        人口数据生成excel文件
        :param population_dict: 人口数据
        :return:
        """
        # .T 是行列转换
        df = pd.DataFrame(population_dict).T[::-1]
        df.columns = ['年份', '年末总人口(万人)', '男性人口(万人)', '女性人口(万人)', '城镇人口(万人)', '乡村人口(万人)', '人口出生率(‰)', '人口死亡率(‰)',
                      '人口自然增长率(‰)', '年末总人口(万人)', '0-14岁人口(万人)', '15-64岁人口(万人)', '65岁及以上人口(万人)', '总抚养比(%)',
                      '少儿抚养比(%)', '老年抚养比(%)']
        writer = pd.ExcelWriter(POPULATION_EXCEL_PATH)
        # columns参数用于指定生成的excel中列的顺序
        df.to_excel(excel_writer=writer, index=False, encoding='utf-8', sheet_name='中国70年人口数据')
        writer.save()
        writer.close()
    
    
    if __name__ == '__main__':
        result_dict = spider_population()
        # print(result_dict)
    

    我们来看看保存的excel文件数据。
    在这里插入图片描述

    4.数据分析

    数据保存完毕后我们就可以开始数据分析步骤了,一般在我们数据分析之前我们需要有个思路:要分析什么?从哪些角度分析?选择何种可视化图形?得出了什么结论?(当然实际工作时的分析报告需要更为严谨,但大体思路类似。)

    4.1 总人口

    首先我们提取Excel中的“年末总人口”这一列的数据进行分析。

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import pyecharts.options as opts
    from pyecharts.charts import Line, Bar, Page, Pie
    from pyecharts.commons.utils import JsCode
    
    # 人口数量excel文件保存路径
    POPULATION_EXCEL_PATH = './population.xlsx'
    
    # 读取标准数据
    DF_STANDARD = pd.read_excel(POPULATION_EXCEL_PATH)
    
    # 自定义pyecharts图形背景颜色js
    background_color_js = (
        "new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, "
        "[{offset: 0, color: '#c86589'}, {offset: 1, color: '#06a7ff'}], false)"
    )
    # 自定义pyecharts图像区域颜色js
    area_color_js = (
        "new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, "
        "[{offset: 0, color: '#eb64fb'}, {offset: 1, color: '#3fbbff0d'}], false)"
    )
    
    def analysis_total():
        """
        分析总人口
        """
        # 1、分析总人口,画人口曲线图
        # 1.1 处理数据
        x_data = DF_STANDARD['年份']
        # 将人口单位转换为亿
        y_data = DF_STANDARD['年末总人口(万人)'].map(lambda x: "%.2f" % (x / 10000))
        
        # 1.2 自定义曲线图
        line = (
            Line(init_opts=opts.InitOpts(bg_color=JsCode(background_color_js)))
                .add_xaxis(xaxis_data=x_data)
                .add_yaxis(
                series_name="总人口",
                y_axis=y_data,
                is_smooth=True,
                is_symbol_show=True,
                symbol="circle",
                symbol_size=5,
                linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#fff"),
                label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False, position="top", color="white"),
                itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
                    color="red", border_color="#fff", border_width=1
                ),
                tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False),
                areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(color=JsCode(area_color_js), opacity=1),
                    
                # 标出4个关键点的数据
                markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
                    data=[opts.MarkPointItem(name="新中国成立(1949年)", coord=[0, y_data[0]], value=y_data[0]),
                          opts.MarkPointItem(name="计划生育(1980年)", coord=[31, y_data[31]], value=y_data[31]),
                          opts.MarkPointItem(name="放开二胎(2016年)", coord=[67, y_data[67]], value=y_data[67]),
                          opts.MarkPointItem(name="2019年", coord=[70, y_data[70]], value=y_data[70])
                          ]
                ),
                # markline_opts 可以画直线
                # markline_opts=opts.MarkLineOpts(
                #     data=[[opts.MarkLineItem(coord=[39, y_data[39]]),
                #            opts.MarkLineItem(coord=[19, y_data[19]])],
                #           [opts.MarkLineItem(coord=[70, y_data[70]]),
                #            opts.MarkLineItem(coord=[39, y_data[39]])]],
                #     linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="red")
                # ),
            )
                .set_global_opts(
                title_opts=opts.TitleOpts(
                    title="新中国70年人口变化(亿人)",
                    pos_bottom="5%",
                    pos_left="center",
                    title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff", font_size=16),
                ),
                # x轴相关的选项设置
                xaxis_opts=opts.AxisOpts(
                    type_="category",
                    boundary_gap=False,
                    axislabel_opts=opts.LabelOpts(margin=30, color="#ffffff63"),
                    axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
                    axistick_opts=opts.AxisTickOpts(
                        is_show=True,
                        length=25,
                        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#ffffff1f"),
                    ),
                    splitline_opts=opts.SplitLineOpts(
                        is_show=False, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#ffffff1f")
                    ),
                ),
                # y轴相关选项设置
                yaxis_opts=opts.AxisOpts(
                    type_="value",
                    position="left",
                    axislabel_opts=opts.LabelOpts(margin=20, color="#ffffff63"),
                    axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
                        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=0, color="#ffffff1f")
                    ),
                    axistick_opts=opts.AxisTickOpts(
                        is_show=True,
                        length=15,
                        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#ffffff1f"),
                    ),
                    splitline_opts=opts.SplitLineOpts(
                        is_show=False, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#ffffff1f")
                    ),
                ),
                # 图例配置项相关设置
                legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
            )
        )
        
        
        # 2、分析计划生育执行前后增长人口
        # 2.1 数据处理
        total_1949 = DF_STANDARD[DF_STANDARD['年份'] == 1949]['年末总人口(万人)'].values
        total_1979 = DF_STANDARD[DF_STANDARD['年份'] == 1979]['年末总人口(万人)'].values
        total_2010 = DF_STANDARD[DF_STANDARD['年份'] == 2010]['年末总人口(万人)'].values
        increase_1949_1979 = '%.2f' % (int(total_1979 - total_1949) / 10000)
        increase_1979_2010 = '%.2f' % (int(total_2010 - total_1979) / 10000)
        
        # 2.2 画柱状图
        bar = (
            Bar(init_opts=opts.InitOpts(bg_color=JsCode(background_color_js)))
                .add_xaxis([''])
                .add_yaxis("前31年:1949-1979", [increase_1949_1979], color=JsCode(area_color_js),
                           label_opts=opts.LabelOpts(color='white', font_size=16))
                .add_yaxis("后31年:1980-2010", [increase_1979_2010], color=JsCode(area_color_js),
                           label_opts=opts.LabelOpts(color='white', font_size=16))
                .set_global_opts(
                title_opts=opts.TitleOpts(
                    title="计划生育执行前31年(1949-1979)与后31年(1980-2010)增加人口总数比较(亿人)",
                    pos_bottom="5%",
                    pos_left="center",
                    title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff", font_size=16)
                ),
                xaxis_opts=opts.AxisOpts(
                    # 隐藏x轴的坐标线
                    axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
                ),
                yaxis_opts=opts.AxisOpts(
                    # y轴坐标数值
                    axislabel_opts=opts.LabelOpts(margin=20, color="#ffffff63"),
                    # y 轴 轴线
                    axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
                        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=0, color="#ffffff1f")
                    ),
                    # y轴刻度横线
                    axistick_opts=opts.AxisTickOpts(
                        is_show=True,
                        length=15,
                        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#ffffff1f"),
                    ),
                ),
                legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)
            )
        )
        
        # 3、渲染图像,将多个图像显示在一个html中
        # DraggablePageLayout表示可拖拽
        page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout)
        page.add(line)
        page.add(bar)
        page.render('population_total.html')
    
    analysis_total()
    

    上面的代码和pyecharts自带曲线有点不同的是:添加了自定义曲线背景色和区域色的功能。

    在下图中主要标注了四个点:
    1949年:新中国成立,总人口 5.42亿

    1980年:计划生育正式开始,总人口 9.87亿

    2006年:全面放开二胎,总人口 13.83亿

    2019年:总人口 14亿
    在这里插入图片描述
    通过观察总人口曲线图得知:
    1.人口总体在增加,但增长曲线慢慢放缓,据社科院预测:中国人口将在2029年达到峰值14.42亿,往后逐步下降
    2.新中国成立至今(2020年)唯一出现人口减少的是1960和1961年,这两年是我国的自然灾害年。
    在这里插入图片描述
    3.根据总人口数,我们再来分析一下 执行计划生育前31年 与 后31年增长的人口分别是多少?
    在这里插入图片描述
    根据上图我们可以看出:计划生育确实控制了人口的增长!

    而放开二胎后并未迎来生育高峰期,联合国相关机构发布的《世界人口展望》2017修订版给出了类似的预期。它倾向于认定中国人口已经开始了倒V型反转,在人口到达高峰后,2050年将会保持13亿多,然后就会加速下滑。

    4.2 男女人口比例

    我们经常会听到别人说:“中国男女比例失衡,将有3000万中国男性娶不到老婆”。
    其实这是我国男女比例失衡造成的结果。

    下面就从以下4个角度来分析我国男女比例的关系:
    1.2019年男女比
    2.男性占总人口比例
    3.男女人口数曲线
    4.男女人口数差值

    def analysis_sex():
        """
        分析男女比
        """
        # 年份
        x_data_year = DF_STANDARD['年份']
        
        # 1、2019年男女比饼图
        sex_2019 = DF_STANDARD[DF_STANDARD['年份'] == 2019][['男性人口(万人)', '女性人口(万人)']]
        pie = (
            Pie()
                .add("", [list(z) for z in zip(['男', '女'], np.ravel(sex_2019.values))])
                .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2019中国男女比", pos_bottom="bottom", pos_left="center"))
                .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%"))
        )
        
        # 2、历年男性占总人数比曲线
        # (男性数/总数)x 100 ,然后保留两位小数
        man_percent = (DF_STANDARD['男性人口(万人)'] / DF_STANDARD['年末总人口(万人)']).map(lambda x: "%.2f" % (x * 100))
        line1 = (
            Line()
                .add_xaxis(x_data_year)
                .add_yaxis(
                series_name="男性占总人口比",
                y_axis=man_percent.values,
                # 标出关键点的数据
                markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="min"), opts.MarkPointItem(type_="max")]),
                # 画出平均线
                markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")])
            )
                .set_global_opts(
                title_opts=opts.TitleOpts(title="中国70年(1949-2019)男性占总人数比", pos_left="center", pos_top="bottom"),
                xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
                # y轴显示百分比,并设置最小值和最大值
                yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value", max_=52, min_=50,
                                         axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value} %')),
                legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
            )
                .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        )
    
        # 3、男女折线图
        # 历年男性人口数
        y_data_man = DF_STANDARD['男性人口(万人)']
        # 历年女性人口数
        y_data_woman = DF_STANDARD['女性人口(万人)']
        line2 = (
            Line()
                .add_xaxis(x_data_year)
                .add_yaxis("女性", y_data_woman)
                .add_yaxis("男性", y_data_man)
                .set_global_opts(
                title_opts=opts.TitleOpts(title="中国70年(1949-2019)男女人口数(万人)", pos_left="center", pos_top="bottom"),
                xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
            )
                .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        )
        
        
        # 4、男女人口差异图
        # 两列相减,获得新列
        y_data_man_woman = DF_STANDARD['男性人口(万人)'] - DF_STANDARD['女性人口(万人)']
        line3 = (
            Line()
                .add_xaxis(x_data_year)
                .add_yaxis(
                series_name="男女差值",
                y_axis=y_data_man_woman.values,
                # 标出关键点的数据
                markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="min"), opts.MarkPointItem(type_="max"),
                                                        opts.MarkPointItem(type_="average")]),
                markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")])
            )
                .set_global_opts(
                title_opts=opts.TitleOpts(title="中国70年(1949-2019)男女差值(万人)", pos_left="center", pos_top="bottom"),
                xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
                legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
            )
                .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        )
    
        # 5、渲染图像,将多个图像显示在一个html中
        page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout)
        page.add(pie)
        page.add(line1)
        page.add(line2)
        page.add(line3)
        page.render('population_sex.html')
        
    analysis_sex()
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    根据上面4图我们可以得出一些结论:
    1.新中国成立以来男性人口一直比女性人口多,可能与我国重男轻女思想有一定关系。
    2.2000年我国男女人口差值最大为4131万人,最小差值是在1965年为1718万人。
    3.2006年以来我国男女比例失衡状况逐年缓解

    4.3人口城镇化

    有很多人不理解何为“人口城镇化”,下面猪哥引用百度百科的介绍:

    人口城镇化是指农村人口转变为城镇人口、农业人口转变为非农业人口的过程,它是社会生产力发展到一定阶段的产物。

    城镇化是一个综合指标,可以用来衡量当地经济发展情况、基础设施和人民生活水平。
    同时,城镇化的进程也是房地产市场在需求层面的重要支撑力量。

    根据美国地理学家诺瑟姆对世界各国城市化的研究,世界城市化分为三个阶段:
      
    1.初期(人口城镇化在30%以下):农村人口占优势,工农业生产力水平较低,工业提供就业机会少,农业剩余劳动力得不到释放。  
    2.中期(人口城镇化30%~70%):工业基础比较雄厚,经济实力明显增强,农村劳动生产率提高,剩余劳动力转向工业,城市人口比重快速突破50%,而后上升到70%。  
    3.后期(人口城镇化70%~90%):农村人口向城镇人口的转化趋于停止,农村人口占比稳定在10%左右,城市人口可以达到90%左右,趋于饱和,这个过程的城市化不再是人口从农村流向城市,而是城市人口在产业之间的结构性转移,主要是从第二产业向第三产业转移。

    来看看我国人口城镇化数据分析:

    def analysis_urbanization():
        """
        分析我国人口城镇化
        """
        # 年份
        x_data_year = DF_STANDARD['年份']
        
        # 2019年我国人口城镇化
        urbanization_2019 = DF_STANDARD[DF_STANDARD['年份'] == 2019][['城镇人口(万人)', '乡村人口(万人)']]
        pie = (
            Pie()
                .add("", [list(z) for z in zip(['城镇人口', '乡村人口'], np.ravel(urbanization_2019.values))])
                .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2019中国城镇化比例", pos_bottom="bottom", pos_left="center", ),
                                 legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False))
                .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%"))
    
        )
        
        # 2、城镇化比例曲线
        y_data_city = DF_STANDARD['城镇人口(万人)'] / 10000
        y_data_countryside = DF_STANDARD['乡村人口(万人)'] / 10000
        line1 = (
            Line()
                .add_xaxis(x_data_year)
                .add_yaxis("城镇人口", y_data_city)
                .add_yaxis(series_name="乡村人口", y_axis=y_data_countryside,
                           # 标记线
                           markline_opts=opts.MarkLineOpts(
                               # 去除标记线的箭头
                               symbol='none',
                               label_opts=opts.LabelOpts(font_size=16),
                               data=[[opts.MarkLineItem(coord=[46, 0]),
                                      opts.MarkLineItem(name='1995', coord=[46, y_data_countryside[46]])],
                                     [opts.MarkLineItem(coord=[61, 0]),
                                      opts.MarkLineItem(name='2010', coord=[61, y_data_countryside[61]])]],
                               # opacity不透明度 0 - 1
                               linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="red", opacity=0.3)
                           ),
                           # 标出关键点的数据
                           markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
                               data=[opts.MarkPointItem(name="1995年", coord=[46, y_data_countryside[46]],
                                                        value="%.2f" % (y_data_countryside[46])),
                                     opts.MarkPointItem(name="2010年", coord=[61, y_data_countryside[61]],
                                                        value="%.2f" % (y_data_countryside[61]))]
                           )
                           )
                .set_global_opts(
                title_opts=opts.TitleOpts(title="中国70年(1949-2019)城乡人口曲线(亿人)", pos_left="center", pos_top="bottom"),
                xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category")
            )
                .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        )
    
        # 3、城镇化曲线
        y_data_urbanization = (DF_STANDARD['城镇人口(万人)'] / DF_STANDARD['年末总人口(万人)']).map(lambda x: "%.2f" % (x * 100))
        line2 = (
            Line()
                .add_xaxis(x_data_year)
                .add_yaxis(
                series_name="中国人口城镇化比例曲线",
                y_axis=y_data_urbanization.values,
                markline_opts=opts.MarkLineOpts(symbol='none', data=[opts.MarkLineItem(y=30), opts.MarkLineItem(y=70)])
            )
                .set_global_opts(
                title_opts=opts.TitleOpts(title="中国(1949-2019)人口城镇化比例曲线", pos_left="center", pos_top="bottom"),
                xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
                # y轴显示百分比,并设置最小值和最大值
                yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value", max_=100, min_=10,
                                         axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value} %')),
                legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
            )
                .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        )
    
        # 4、渲染图像,将多个图像显示在一个html中
        page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout)
        page.add(pie)
        page.add(line1)
        page.add(line2)
        page.render('population_urbanization.html')
        
    analysis_urbanization()
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    由上图分析可知:
    1.2019年我国人口城镇化达到60.6%,处于人口城镇化的中期。
    2.1995年我国乡村人口达到峰值:8.59亿。
    3.1996年我国城镇化步伐加快,同年城镇化超过30%,进入城镇化的中期。
    4.在2010年我国城市人口与乡村人口持平约为6.7亿,城镇化为50%。

    联合国对中国人口城镇化进程进行了预测:我国城镇化初期是1949年~1995年,中期是1996年~2032年,后期是2033年以后。

    4.4 人口增长率
    def analysis_growth():
        """
        分析人口增长率
        """
        # 1、三条曲线
        x_data_year = DF_STANDARD['年份']
        y_data_birth = DF_STANDARD['人口出生率(‰)']
        y_data_death = DF_STANDARD['人口死亡率(‰)']
        y_data_growth = DF_STANDARD['人口自然增长率(‰)']
        line1 = (
            Line()
                .add_xaxis(x_data_year)
                .add_yaxis("人口出生率", y_data_birth)
                .add_yaxis("人口死亡率", y_data_death)
                .add_yaxis("人口自然增长率", y_data_growth)
                .set_global_opts(
                # y轴显示百分比,并设置最小值和最大值
                yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value} ‰')),
                title_opts=opts.TitleOpts(title="中国70年(1949-2019)出生率、死亡率及增长率变化", subtitle="1949-2019年,单位:‰",
                                          pos_left="center",
                                          pos_top="bottom"),
                xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
            )
                .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        )
        # 2、渲染图像,将两个图像显示在一个html中
        page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout)
        page.add(line1)
        page.render('analysis_growth.html')
    analysis_growth()
    

    在这里插入图片描述
    由上图得知:
    1.在自然灾害三年(1959、1960、1961)我国人口死亡率陡增,出生率也下降,人口出现新中国成立以来第一次负增长!
    2.在自然灾害过后的两年(1962、1963)迎来我国最大的一波生育潮,我们通过2010年人口第五次普查的数据也可以验证这个结论。
    3.自然灾害三年过后我国的死亡率一直趋于稳定,维持在6-7‰左右。
    4.我国出生率整体一直在下降,在计划生育之前出生率就在下降。
    5.在2016年我国全面放开二胎之后的三年(2017-2019),出生率并没有出现好转,反而持续走低。

    目前的育龄妇女基本都是85-90后,受计划生育(1980年)影响,育龄妇女人数比以前少了,生孩子的数量自然就比以前少了,这一情况会持续下去。
    出生率降低,死亡率增加,人口增长就慢慢放缓,社科院预测在2029年左右我国人口达到峰值(14.42亿)之后慢慢减少!

    4.5 年龄结构

    人口年龄结构是衡量 老龄化 与 人口红利 的指标。

    老龄化:指老年人口相对增多,在总人口中所占比例不断上升的过程,国际上通常看法是,当一个国家或地区60岁以上老年人口占人口总数的10%,或65岁以上老年人口占人口总数的7%,即意味着这个国家或地区的人口处于老龄化社会。

    老龄化是每个国家每个社会都会经历的阶段,目前来讲发达国家的老龄化问题比发展中国家更严重,据快易数据提供的一份 世界各国老龄化排名来看,中国只排到了65名,第一名是日本,而前几名基本都是欧洲国家。
    在这里插入图片描述

    人口红利:经济学术语,是指一个国家的劳动年龄人口占总人口比重较大,抚养率比较低,为经济发展创造了有利的人口条件,整个国家的经济呈高储蓄、高投资和高增长的局面。

    人口红利简单来说就是 劳动力人口数 大于 非 劳动力人口,劳动人口比例较高,保证了经济增长中的劳动力需求,劳动力资源丰富和成本优势已经使中国成为世界工厂和世界经济增长的引擎。

    def analysis_age():
        """
        分析年龄结构
        """
        new_df = DF_STANDARD[DF_STANDARD['0-14岁人口(万人)'] != 0][['年份', '0-14岁人口(万人)', '15-64岁人口(万人)', '65岁及以上人口(万人)']]
        x_data_year = new_df['年份']
        y_data_age_14 = new_df['0-14岁人口(万人)']
        y_data_age_15_64 = new_df['15-64岁人口(万人)']
        y_data_age_65 = new_df['65岁及以上人口(万人)']
        line1 = (
            Line()
                .add_xaxis(x_data_year)
                .add_yaxis("0-14岁人口", y_data_age_14)
                .add_yaxis("15-64", y_data_age_15_64)
                .add_yaxis("65岁及以上人口", y_data_age_65)
                .set_global_opts(
                # y轴显示百分比,并设置最小值和最大值
                yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value}万')),
                title_opts=opts.TitleOpts(title="中国人口年龄结构变化图(万人)",
                                          pos_left="center",
                                          pos_top="bottom"),
                xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
            )
                .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        )
        # 2、1982年龄结构与2019年龄结构
        age_1982 = DF_STANDARD[DF_STANDARD['年份'] == 1982][['0-14岁人口(万人)', '15-64岁人口(万人)', '65岁及以上人口(万人)']]
        age_2019 = DF_STANDARD[DF_STANDARD['年份'] == 2019][['0-14岁人口(万人)', '15-64岁人口(万人)', '65岁及以上人口(万人)']]
    
        pie = (
            Pie()
                .add(
                "1982",
                [list(z) for z in zip(['0-14', '15-64', '65'], np.ravel(age_1982.values))],
                center=["20%", "50%"],
                radius=[60, 80],
            )
                .add(
                "2019",
                [list(z) for z in zip(['0-14', '15-64', '65'], np.ravel(age_2019.values))],
                center=["55%", "50%"],
                radius=[60, 80],
            )
                .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="top", formatter="{b}: {d}%"))
                .set_global_opts(
                title_opts=opts.TitleOpts(title="中国1982、2019年年龄结构对比图", pos_left="center",
                                          pos_top="bottom"),
                legend_opts=opts.LegendOpts(
                    type_="scroll", pos_top="20%", pos_left="80%", orient="vertical"
                ),
            )
        )
        # 3、抚养比曲线
        new_df = DF_STANDARD[DF_STANDARD['总抚养比(%)'] != 0][['年份', '总抚养比(%)', '少儿抚养比(%)', '老年抚养比(%)']]
        x_data_year2 = new_df['年份']
        y_data_all = new_df['总抚养比(%)']
        y_data_new = new_df['少儿抚养比(%)']
        y_data_old = new_df['老年抚养比(%)']
        line2 = (
            Line()
                .add_xaxis(x_data_year2)
                .add_yaxis(series_name="总抚养比", y_axis=y_data_all, markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
                data=[opts.MarkPointItem(name="1995年", coord=[22, y_data_all.values[22]],
                                         value="%.2f" % (y_data_all.values[22]))
                      ]
            ))
                .add_yaxis("少儿抚养比", y_data_new)
                .add_yaxis("老年抚养比", y_data_old)
                .set_global_opts(
                # y轴显示百分比,并设置最小值和最大值
                yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value}%')),
                title_opts=opts.TitleOpts(title="中国抚养比变化曲线图",
                                          pos_left="center",
                                          pos_top="bottom"),
                xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
            )
                .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        )
        # 4、渲染图像,将两个图像显示在一个html中
        page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout)
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        page.render('analysis_age.html')
    analysis_age()
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    从上面三图分析我们可得:
    1.1982年我国 0-14岁少儿占比33.59%,而2019年减至17.9%,比例减至近半。

    2.2019年我国65岁以上人口占比为12.57%,已经进入老龄化社会。世界有92个国家进入老龄化,中国排在65。

    3.2010年我国总抚养比达到最低为:34.2%,意味着每3个劳动力需要养一个老人或小孩。

    4.人口红利在2010年达到顶峰,之后在慢慢降低。

    2019年我国老年人口为1.76亿,中国的老龄化即将进入快速老龄化阶段,目前我国多个省的养老金告急,我国养老金体系改革迫在眉睫。

    5 总结

    我们来总结一下分析的结果:
    1.总人口:我国总人口稳步增长,据社科院预测:中国人口将在2029年达到峰值14.42亿,往后逐步下降.

    2.男女比例:我国自新中国成立以来,一直处于男多女少的状态中,2019年男女差为3000万。因为老年人中女性多于男性,所以年轻男女的差值应该会更大

    3.人口城镇化:2019年我国城镇化超过60%,处于城镇化发展的中期阶段。联合国对中国人口城镇化进程进行了预测:我国城镇化初期是1949年~1995年,中期是1996年~2032年,后期是2033年以后。

    4.人口增长率:我国出生率持续走低,在全面放开二胎之后并未出现生育潮,人口增长慢慢放缓,据社科院预测在2029年人口增长率为0,之后出现负增长,生育率低使得我的老龄化进程加快。

    5.人口年龄结构:人口年龄结构影响着两个重要的指标:人口红利、老龄化我国人口红利在2010年达到顶峰,之后慢慢减少。老龄化问题是国际普遍存在的问题,尤其是发达国家。据快易数据显示:2018年全世界有92个国家进入老龄化,排在第一的日本老龄化为:27.58%,我国老龄化排在第65位。但随着时间推移我国即将进入快速老化期,养老问题日益凸显!

    总结来说我国人口结构存在三个严峻的问题:

    1.生育率低:生育率低、劳动力萎缩、老龄化加速、人口红利消失加快。

    2.养老问题:老龄化加速、劳动力萎缩,导致多省养老金告急,需中央补贴!

    3.剩男问题:计划生育实行后男女人口差拉大,男女失衡,剩男问题严峻,越南买媳妇新闻屡见不鲜!

    如果你也对中国的人口兴趣感兴趣的话,也可以找相关的书籍来阅读。

    参考文章

    1.破14亿,Python分析我国存在哪些人口危机!

    展开全文
  • 第六次全国人口普查是指第六次有关全国人口信息的调查。国务院决定于2010年开展第六次全国人口普查。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。
  • 除了基本人口统计信息,地理位置,设备和其他客观属性(例如兴趣爱好)之外,它还是对人的一种深层挖掘。 它是自由度的一个大标签。 在许多应用问题中,需求方需要用户的兴趣,价值观和个性标签。 制作这些标签时...
  • 人口普查React应用 在初始加载时将替换为具有服务器端渲染的React应用程序。 显示来自2011年南非国家人口普查的信息。由和构建。 取决于 。 该应用程序位于
  • 第七次人口普查数据昨天(5月11日)上午11点由国新办举行新闻发布会,正式公布。 从3月拖到4月一直到现在,千呼万唤始出来,我们都等的好着急。 我昨天也看了直播,对不是很清楚人口普查和这次发布会公布了哪些数据...

    你好,我是可乐

    第七次人口普查数据昨天(5月11日)上午11点由国新办举行新闻发布会,正式公布。

    从3月拖到4月一直到现在,千呼万唤始出来,我们都等的好着急。

    我昨天也看了直播,对不是很清楚人口普查和这次发布会公布了哪些数据,以及这些数据背后的含义是什么的小伙伴,看这篇文章就差不多了解啦。

    什么是人口普查

    人口普查是依法对全国现有人口普遍地、逐户逐人地进行一次全项调查登记。

    时间线梳理

    人口普查工作每10年进行一次,通常是尾数逢0的年份为普查年度,从1949年至今,中国分别在1953年、1964年、1982年、1990年、2000年、2010年和2020年进行过七次全国性人口普查

    2020年11月1日零时,第七次人口普查启动。

    2021年5月11日上午10时,国务院新闻办公室将召开新闻发布会,介绍第七次全国人口普查主要数据结果。

    人口普查的内容

    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

    第七次人口普查运用了哪些新技术

    • 电子化方式开展普查登记;
    • 普查对象可通过互联网自主填报;
    • 广泛应用部门行政记录。

    总的来说,就是推进大数据在普查中的应用,提高普查数据采集和处理的能力。

    为什么要普查

    人口普查是摸清我国人口家底的重要手段,掌握人口数量、结构、分布等情况,通过这些数据和信息国家将进一步研究和制定人口政策,为经济社会发展规划提供依据。

    重点关注哪些数据

    这次七人普公布了人口总量、户别人口、人口地区分布、性别构成、年龄构成、受教育程度人口、城乡人口、流动人口、民族人口9个主要数据。

    1、 人口总量

    七人普总人口141178万人,也就是约14.1亿人。与2010年第六次人口普查(约13.4亿),10年增加了7206万人,增长5.38%,年平均增长0.53%,比2000年到2010年的年平均增长率0.57%下降0.04个百分点。数据表明,我国人口10年来继续保持低速增长态势。


    我国的人口总量还是持续增加的,就是增速在放缓。

    近20年来(2000~2019)年末总人口统计局网站上都是有的,就拿出来算了算增长率,可以看到人口增长率是在持续下跌的,和普查的趋势一样,19年较18年增长0.33%,峰值是2016年的0.59%,这一年全面二孩政策放开,给人口带来了一波利好。

    其实大家最关心的就是出生人口,没有明确公布具体数字,但我全程看了发布会直播,在记者提问最后一个问题时,发言人说到2020年出生人口在1200万左右,总和生育率在1.3。

    出生人口1200万,是个很符合预期的数据,公安部19年公布新生儿1179万人时,统计局公布的出生人口就是1465万,今年2月公安部公布登记的新生儿1003.5万人,大概一算,差不多也就1200万左右。

    1200万也是近20年来,新出生人口最低的一年了,比2019年下降了18%,详细的出人人口数据还要等统计局公布,届时在看一胎二胎人数占比。

    另外说总和生育率在1.3左右的水平。

    总和生育率:
    指一个国家或地区的妇女在育龄期间,每个妇女平均的生育子女数。

    在许多发展中国家,总和生育率超过5,在许多发达国家,则低于2。

    而一般认为,总和生育率低于1.5,就算是跌破警戒线。因为生育率一旦跌到1.5以下,就掉入了低生育率陷阱,如果不大力鼓励生育,生育率很难再回升到1.5以上(参考韩日)。

    2、户别人口

    全国共有家庭户49416万户,家庭户人口为129281万人;集体户2853万户,集体户人口为11897万人。平均每个家庭户的人口为2.62人,比2010年的3.10人减少0.48人。家庭户规模继续缩小,主要是受我国人口流动日趋频繁和住房条件改善年轻人婚后独立居住等因素的影响

    PS:家庭户是指以家庭成员关系为主、居住一处共同生活的人组成的户,和户口本上的户主不是一个概念;单身居住独自生活的,也作为一个家庭户;集体户是相互之间没有家庭成员关系,集体居住共同生活的人口作为一个集体户

    这里平均每个家庭户的人口是值得关注的,我们一直说3口之家,说的就是这个数据,平均每个家庭户的人口为2.62人,也就是一个家庭的人口少于3人,说明家庭户规模在缩小,可以从两方面理解:

    • 传统的3口之家已被打破,生育水平不断下降,越来越多的年轻人选择不婚、丁克。
    • 人口流动日趋频繁和住房条件改善年轻人婚后独立居住,比如爸爸去深圳打工,家里只剩下妈妈和儿子,那这个家庭户人口就是2;又比如儿子结婚在深圳买了房,那他的家庭户人口是2,他父母的家庭户也是2。

    这两种情况应该是都存在的,实际上我们的家庭户人口低于3也不是什么新鲜数字了,2013年平均每个家庭户人口为2.98,开始低于3,16、17、18年3年得益于二孩政策的影响,这个数字又高于3,随后19年有开始低于3。

    3、人口地区分布

    东部地区人口占39.93%,中部地区占25.83%,西部地区占27.12%,东北地区占6.98%。与2010年相比,东部地区人口所占比重上升2.15个百分点,中部地区下降0.79个百分点,西部地区上升0.22个百分点,东北地区下降1.20个百分点。人口向经济发达区域、城市群进一步集聚。


    这没啥好说的,大家也都能感受的到,人口在流向大城市,尤其向沿江、沿海和内地的城区集聚。

    值得一提的是,人口超过1亿人的省份有2个,山东和广东;人口少于1000万的省有3个,宁夏、青海、西藏。

    与六人普相比,人口增长较多的5个省份依次为:广东、浙江、江苏、山东、河南。

    4、性别构成

    男性人口为72334万人,占51.24%;女性人口为68844万人,占48.76%。总人口性别比(以女性为100,男性对女性的比例)为105.07,与2010年基本持平,略有降低。出生人口性别比为111.3,较2010年下降6.8。我国人口的性别结构持续改善。

    总人口性别比105.07,还是男多女少,多出来的约3490万男性要打光棍。

    各地区人口性别比比较有趣的是广东性别比居然是最大的,达到了113(女100,男113),而东三省的性别比最低,辽宁和吉林甚至女多男少。

    5、年龄构成

    0—14岁人口为25338万人,占17.95%;15—59岁人口为89438万人,占63.35%;60岁及以上人口为26402万人,占18.70%(其中,65岁及以上人口为19064万人,占13.50%)。与2010年相比,0—14岁、15—59岁、60岁及以上人口的比重分别上升1.35个百分点、下降6.79个百分点、上升5.44个百分点。我国少儿人口比重回升,生育政策调整取得了积极成效。同时,人口老龄化程度进一步加深,未来一段时期将持续面临人口长期均衡发展的压力。


    65岁及以上占比13.5%,逐年增加,老龄化社会显著。

    - 老龄化:
    国际上通常看法是,当一个国家或地区60岁以上老年人口占人口总数的10%,或65岁以上老年人口占人口总数的7%,即意味着这个国家或地区的人口处于老龄化社会。

    从数据上来看,2001年我国就已经进入了老龄化国家。老龄化可以从两个方面来看,一个是好的方面,说明人们生活水平提高了,寿命延长了,是民富国强的标志。从不好的方面来看,我们明显是未富先老。

    我国人口年龄结构的变化,说明生育率持续保持较低水平,老龄化进程逐步加快

    分地区看人口年龄构成,除西藏外,65岁及以上老年人口比重均超过7%,也就是除西藏以外,都是老龄化省份,其中,12个省份65岁及以上老年人口比重超过14%,严重老龄化。

    随着出生人口下降,我们比较关心的人口红利是否会消失问题,发布会上说:劳动力资源依然丰富,人口红利继续存在,人口素质不断提高,人才红利新的优势将逐步显现。

    6、受教育程度

    具有大学(指大专及以上)文化程度的人口为21836万人。与2010年相比,每10万人中具有大学文化程度的由8930人上升为15467人,15岁及以上人口的平均受教育年限由9.08年提高至9.91年,文盲率由4.08%下降为2.67%。受教育状况的持续改善反映了10年来我国大力发展高等教育以及扫除青壮年文盲等措施取得了积极成效,人口素质不断提高。

    这个是个真·向好的数据。

    7、城乡人口

    居住在城镇的人口为90199万人,占63.89%;居住在乡村的人口为50979万人,占36.11%。与2010年相比,城镇人口增加23642万人,乡村人口减少16436万人,城镇人口比重上升14.21个百分点。随着我国新型工业化、信息化和农业现代化的深入发展和农业转移人口市民化政策落实落地,10年来我国新型城镇化进程稳步推进,城镇化建设取得了历史性成就。

    8、流动人口

    人户分离人口为49276万人,其中,市辖区内人户分离人口为11694万人,流动人口为37582万人,其中,跨省流动人口为12484万人。与2010年相比,人户分离人口增长88.52%,市辖区内人户分离人口增长192.66%,流动人口增长69.73%。我国经济社会持续发展,为人口的迁移流动创造了条件,人口流动趋势更加明显,流动人口规模进一步扩大。

    PS:人户分离人口是指居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口

    9、民族人口

    汉族人口为128631万人,占91.11%;各少数民族人口为12547万人,占8.89%。与2010年相比,汉族人口增长4.93%,各少数民族人口增长10.26%,少数民族人口比重上升0.40个百分点。民族人口稳步增长,充分体现了在中国共产党领导下,我国各民族全面发展进步的面貌。

    这里少数民族人口比重上升0.4个百分点,汉族人口比重也是可以算出来的,下降了0.4个百分点(六人普时,汉族人口占91.51%)

    展开全文
  • 1、 流动人口信息管理:对辖区流动人员的基本信息、居住信息、工作信息、计生信息、随行人员等的管理,信息采集除手工录入外,可以使用身份证读卡器功能自动读取人员信息,可以使用视频拍照、屏幕截图功能采集人员...
  • 2 住户信息管理:对辖区内的住户基本信息、地理定位、住户人口信息等进行了管理,既可以按【乡镇】>【村委会】>【自然村】>【村民小组】>【门牌号】直到住户人口(以户找人)的级联方式查询人口,也可以按【人口】-...
  •  “人口信息管理系统”是公安信息系统的核心基础数据信息系统,包含常住人口管理、暂住人口管理(出租房屋管理)、工作对象管理、身份证制作与管理、户口网上审批等业务系统。该系统业务复杂、数据庞大。  王...

    【IT168 专稿】本系列文章都是有关虚拟带库的应用案例,一共包括十种应用:
        1、传统的LAN备份
        2、LAN-Free备份方式
        3、NDMP协议设备的备份方式
        4、归档方式的VTL使用
        5、共用磁盘阵列的VTL使用
        6、集群方式的VTL使用
        7、多备份环境共用VTL的方式
        8、通过远程裸光纤实现数据复制
        9、远程存储节点的VTL使用
        10、通过虚拟磁带库自身软件进行远程复制

        在上一篇文章:巧用虚拟带库系列--传统LAN备份中,我们已经介绍了最基本的使用虚拟带库替代磁带库的应用,本文将接续上篇,介绍虚拟带库在lan-free环境下的应用。

    公安人口信息管理系统的备份问题

        王主任是某市公安局公安信息中心负责人,但是这几个月来确颇为苦恼。原来,“人口信息管理系统”是王主任所在的公安局最重要也是最基础的数据信息系统,数据量大,实时性强,且数据安全级别较高。因此,该市公安局一直以来都很重视对人口信息数据的备份工作。

     

        但是最近,王主任发现,随着人口信息系统数据量的增长,每次备份所需要的时间也越来越长,经常在预定的备份时间内无法完成备份工作,影响到前端人口系统查询、登记等等实时性的业务应用。这不,王主任想到了当初为他们做整体备份方案设计的我们,一个电话打了过来。

    公安系统原有的网络环境

        其实王主任这边的情况我们还真是一点也不陌生。一方面是因为前期项目过程中我们已经有过多次接触,另一方面也是因为王主任所在的公安局的信息系统是全国公安系统相当典型的应用。

        “人口信息管理系统”是公安信息系统的核心基础数据信息系统,包含常住人口管理、暂住人口管理(出租房屋管理)、工作对象管理、身份证制作与管理、户口网上审批等业务系统。该系统业务复杂、数据庞大。

        王主任那边采用了两台IBM P550小型机、Oracle数据库加上磁盘阵列构筑双机系统作为人口信息系统的主要支撑。其他工作,例如对象管理、身份证制作与管理、户口网上审批、Web以及邮件等系统则分别由各自的应用服务器承担,采用Windows操作系统。数据总量在2TB左右,每天需要备份的数据量达到几百GB。

     

        我们最早开始规划这家公安局系统架构的时候,其实已经预料到公安局的数据会有较大程度的增长,但是限于当时客户限定的预算,最后仍然采用了传统的磁带库备份。也就是在后端系统网络中添置备份服务器后面挂接备份磁带库。在当时,数据量还不算庞大的情况下,这个架构已经能满足王主任他们的应用。

        但是随着数据量的不断增长,王主任发现,在有限的时间内已经无法完成生产数据的全备份。而且随着磁带库的老化,数据备份与恢复效率更加低下,还经常发生磁带机卡带的情况。王主任真觉得头都大了,这才找到我们,希望在目前现有的情况下完成备份系统的改造、提高数据备份与恢复的性能。

    采用LAN-FREE备份方案

        问题我们已经了解大半,接下来是想办法解决问题。我们再次向王主任提出了LAN-FREE的虚拟带库备份方案,为了让王主任了解方案的优势,我们向王主任分析了以前备份方案的问题:

        原来的备份方案是最传统的磁带库备份方案,备份服务器通过备份软件调集需要备份的数据传输到磁带库,由于备份数据都通过LAN传播,当需要备份的数据量较大,备份时间窗口紧张时,网络就非常容易发生堵塞了。而如果晚上的备份工作拖到白天,与前端业务应用一起进行的时候,网络中不仅仅需要传输备份数据,还需要传输前端业务应用的数据,对前端业务应用也产生了较大的影响。

        这下王主任似乎明白为什么以前的备份方案没办法满足现在的需求了。那么LAN-FREE备份方案又是怎样解决这个矛盾的呢?

        LAN-FREE备份方案需要备份的服务器通过SAN连接到备份设备上,在LAN-Free备份客户端软件的触发下,读取需要备份的数据,通过SAN备份到共享的备份设备上。

        由于备份通过独立的存储网络完成,这不仅可以使 LAN 流量得以转移,而且它的运转所需的 CPU 资源低于 LAN 方式,这是因为数据通过后端SAN环境下的光纤通道传输,而不需要经过服务器的 TCP/IP 栈,而且某些层的错误检查可以由光纤通道内部的硬件完成。

        这种备份方案的缺点就是成本较高,因为后端必须采用网络存储(SAN)的架构。但是对于王主任的人口信息系统应用来说,构架SAN的方式会更加有利于人口信息的共享,对于提高整体系统的运营效率,以及将来应用的扩容、数据的管理都能有较大的好处。

     

    用虚拟带库替代磁带

        第二点,我们把王主任原有的备份设备,替换成虚拟带库。除了能够有效避免磁带库机械故障外,虚拟带库采用磁盘作为备份介质还有诸多传统磁带库不能比拟的优势。虚拟带库相比磁带库备份的好处,我们在上篇文章巧用虚拟带库系列--传统LAN备份中,有非常详尽的说明。

        虚拟磁带库在SAN的环境中用法还是比较灵活的,在数据量不是很大的情况下,我们可以将VTL连接在备份服务器上面,采用我们上篇文章巧用虚拟带库系列--传统LAN备份http://storage.it168.com/h/2007-07-19/200707191120109.shtml中介绍的LAN备份方式。

        但是对于王主任的公安局人口信息系统,数据量大,备份窗口紧张,我们可以采用LAN-Free的备份方式,也就是说将VTL直接连接在光纤交换机上,让每台需要LAN-Free备份的业务主机都能识别到VTL设备,这样,通过备份管理软件的调度,数据可以通过光纤网络将业务主机的数据备份到VTL中。

        整个系统拓扑图如下:

    构建LAN-FREE虚拟带库备份的注意事项

        首先,LAN-FREE备份模式不仅仅适用于虚拟带库,只是为了获得最好的备份性能,我们才推荐采用虚拟带库。

        第二,LAN-FREE备份的先决条件是构建存储网络(SAN)环境,对很多用户来说意味着不小的开支,但系统构建完成后,对整体系统运营效率的提升,包括日后的管理维护等等都能带来极大的收益。

        此外,根据我们的项目经验,在构建LAN-FREE备份方式时,我们可以采用一些小窍门节省投资:一是如果采用LAN-Free的备份方式,那么必然会在备份管理软件端配置驱动器共享模块,这样,为了节省投资,我们可以虚拟成较少的驱动器,其实VTL的对外接口速度都是一样的,不会影响到备份性能。

        二是如果需要LAN-Free备份的业务主机的数量比较少的话,我们可以直接虚拟成和主机个数一样的驱动器数据,这样,可以通过逻辑邦定的方式把每一个驱动器映射给相应的业务主机,从而省去驱动器共享模块的软件投入。

        这种方案,我们需要在原有LAN备份方式的基础上添加光纤磁盘阵列、光纤交换机、HBA卡、虚拟磁带库(FC接口)、备份管理软件,还需要配置备份管理软件的LAN-Free备份模块。预计成本在60-70万人民币左右。但在用户已经有SAN存储网络的情况下,相关的构建SAN的费用都没有必要支出,成本也会大大降低。

        一般来说,这种方案比较适用于一些中级的行业用户,例如省级单位、保险公司省公司、电力系统集中存储的、大型图书馆等等数据量比较大,备份窗口比较大的用户。

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  • 破14亿,Python分析我国存在哪些人口危机!

    万次阅读 多人点赞 2020-02-04 16:11:41
    1、总人口 2、男女人口比例 3、人口城镇化 4、人口增长率 5、人口老化(抚养比) 6、各省人口 7、世界人口 四、遇到的问题 遇到的问题 1、数据分页,需要获取从1949-2018年数据,观察到有近20年参数:LAST20,由此...

    2020年1月17日,国家统计局发布了2019年国民经济报告,报告中指出我国人口突破14亿

    猪哥的朋友圈被14亿人口刷屏,但是很多人并没有看到我国复杂的人口问题:老龄化、男女比例失衡、生育率下降、人口红利下降等。

    今天我们就来分析一下我们国家的人口数据吧!
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    一、背景

    1.人口突破14亿

    2020年1月17日,国家统计局发布了 2019年国民经济报告 ,报告中指出:年末中国大陆总人口(包括31个省、自治区、直辖市和中国人民解放军现役军人,不包括香港、澳门特别行政区和台湾省以及海外华侨人数)140005万人

    也就是说2019年底我国人口突破14亿!

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    报告链接:http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202001/t20200117_1723383.html

    2.人口普查年

    根据2010年5月12日国务院第111次常务会议通过的《全国人口普查条例》第一章 第八条规定:人口普查每10年进行一次,尾数逢0的年份为普查年度,标准时点为普查年度的11月1日零时。

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    也就是说2020年11月将进行第七次人口普查,新中国成立后前六次人口普查分别为:1953、1964、1982、1990、2000、2010年。

    ps:有些同学可能会有疑问:十年普查一次,那其他年份人口数怎么得来?在非普查年,当年总人口=上年总人口+当年出生人口-当年死亡人口 而计算得出!

    3.全面放开二胎

    《中华人民共和国人口与计划生育法修正案(草案)》明确规定,“全面两孩”政策2016年元旦开始即可实施。全面实施一对夫妇可生育两个孩子政策,是中国生育政策的一次历史性调整,实行了36年的独生子女政策全面终止。

    二、分析目标

    新中国成立70,经历了许许多多的风风雨雨,政策、经济、文化也有很多的变化,人口也随之变化。

    人口变化对社会经济发展带来巨大而深远的影响,所以今天我们从多角度来分析我国人口变化:

    1. 人口总数
    2. 男女比
    3. 城镇化
    4. 增长率
    5. 人口结构

    三、爬取数据

    关于我国人口的数据来源,可以从“国家数据”网站中获取。这是一个由国家统计局提供的网站,里面有很多国家公开的数据信息!
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    1.请求单页数据

    在国家数据网站中,有从新中国成立到2018年的人口相关数据。
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    在人口数据中,有三项是我们需要的数据:总人口、增长率、人口结构

    我们按F12查看一下请求的链接,然后复制链接使用requests请求数据。
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    只使用一个简单的get请求,就把数据获取了,而且返回的直接是json数据!
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    2.分页数据

    我们此次的目的是抓取从新中国至今的所有人口数据,而页面中最多可以获取近20年的数据,所以我们需要分析网页请求中关于分页的参数。
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    分析请求参数猪哥发现主要有两个参数:zbsj,分别表示指标时间

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    参数:sj=LAST10,表示近10年,于是猪哥猜想:sj=LAST70 是不是就可以获取70年的数据呢?
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    然后我们再将zb参数更换,获取到所有的数据!
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    3.保存Excel

    获取到数据之后,我们先将数据清洗,提取出我们需要的数据,然后整理保存到Excel中,数据处理方面我们仍然使用 潘大师(pandas)。
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    我们来看看保存的excel文件数据。
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    4.2019年数据

    目前数据唯一的不完整就是没有2019年的数据,因为2019年刚刚完结所以数据还没有登记到网站上,我们只能自己算出来然后补齐。
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    猪哥根据2020年1月17日,国家统计局发布了 2019年国民经济报告中关于人口的数据得出了2019年的相关数据。
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    来看看完整的70年人口数据。
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    四、数据分析

    数据保存完毕后我们就可以开始数据分析步骤了,一般在我们数据分析之前我们需要有个思路:要分析什么?从哪些角度分析?选择何种可视化图形?得出了什么结论?(当然实际工作时的分析报告需要更为严谨,但大体思路类似。)

    1.总人口

    首先我们提取Excel中的“年末总人口”这一列的数据进行分析。
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    直接上代码,猪哥先使用潘大师读取Excel,然后再获取总人口的列数据(完整代码请查看源码)。在这里插入图片描述
    上面的代码和之前画曲线有点不同的是:添加了自定义曲线背景色和区域色的功能,下次有同学想自定义pyecharts曲线背景就可以参考这里的代码。

    在下图中猪哥标注了四个点:

    1. 1949年:新中国成立,总人口 5.42亿
    2. 1980年:计划生育正式开始,总人口 9.87亿
    3. 2016年:全面放开二胎,总人口 13.83亿
    4. 2019年:总人口 14亿

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    通过观察总人口曲线图得知:

    1. 人口总体在增加,但增长曲线慢慢放缓,据社科院预测:中国人口将在2029年达到峰值14.42亿,往后逐步下降
    2. 新中国成立至今(2020年)唯一出现人口减少的是1960和1961年,这两年是我国的自然灾害年。在这里插入图片描述
    3. 根据总人口数,我们再来分析一下 执行计划生育生育前31年与 后31年增长的人口分别是多少?
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      根据上图我们可以看出:计划生育确实控制了人口的增长!

    而放开二胎后并未迎来生育高峰期,联合国相关机构发布的《世界人口展望》2017修订版给出了类似的预期。它倾向于认定中国人口已经开始了倒V型反转,在人口到达高峰后,2050年将会保持13亿多,然后就会加速下滑(低、中、高三种生育率,来自联合国人口基金)。(中国人口趋势预测,分低、中、高三种生育率,来自联合国人口基金)

    2.男女人口比例

    我们经常会听到别人说:“中国男女比例失衡,将有3000万中国男性娶不到老婆”。

    其实这是我国男女比例失衡造成的结果。
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    下面猪哥就从以下4个角度来分析我国男女比例的关系:

    1. 2019年男女比
    2. 男性占总人口比例
    3. 男女人口数曲线
    4. 男女人口数差值

    在这里插入图片描述
    根据上面4图我们可以得出一些结论:

    1. 新中国成立以来男性人口一直比女性人口多,可能与我国重男轻女思想有一定关系。
    2. 男性占比最高是在新中国成立之初为51.96%,最低是在1996年为50.82%。下图是来自快易数据提供的 中国、印度、日本、英国、美国 五国的男性占比图,从图中可以清晰看出中国与印度的男女比一直处于失衡状态。在这里插入图片描述
    3. 2000年我国男女人口差值最大为4131万人,最小差值是在1965年为1718万人。
    4. 2006年以来我国男女比例失衡状况逐年缓解

    我国到底有多少男性同胞们会打光棍? 由于篇幅有限,我们下期做一个专题分析这个问题!

    3.人口城镇化

    有很多同学不理解何为“人口城镇化”,下面猪哥引用百度百科的介绍:

    人口城镇化是指农村人口转变为城镇人口、农业人口转变为非农业人口的过程,它是社会生产力发展到一定阶段的产物。

    城镇化是一个综合指标,可以用来衡量当地经济发展情况、基础设施和人民生活水平。

    同时,城镇化的进程也是房地产市场在需求层面的重要支撑力量,下图是一张人口城镇化与社会发展关系的图。
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    根据美国地理学家诺瑟姆对世界各国城市化的研究,世界城市化分为三个阶段:

    1. 初期(人口城镇化在30%以下):农村人口占优势,工农业生产力水平较低,工业提供就业机会少,农业剩余劳动力得不到释放。
    2. 中期(人口城镇化30%~70%):工业基础比较雄厚,经济实力明显增强,农村劳动生产率提高,剩余劳动力转向工业,城市人口比重快速突破50%,而后上升到70%。
    3. 后期(人口城镇化70%~90%):农村人口向城镇人口的转化趋于停止,农村人口占比稳定在10%左右,城市人口可以达到90%左右,趋于饱和,这个过程的城市化不再是人口从农村流向城市,而是城市人口在产业之间的结构性转移,主要是从第二产业向第三产业转移。

    来看看我国人口城镇化数据分析:
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    由上图分析可知:

    1. 2019年我国人口城镇化达到60.6%,处于人口城镇化的中期。
    2. 1995年我国乡村人口达到峰值:8.59亿。
    3. 1996年我国城镇化步伐加快,同年城镇化超过30%,进入城镇化的中期。
    4. 在2010年我国城市人口与乡村人口持平约为6.7亿,城镇化为50%。

    联合国对中国人口城镇化进程进行了预测:我国城镇化初期是1949年~1995年,中期是1996年~2032年,后期是2033年以后
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    4.人口增长率

    数据可视化的代码猪哥就不放出来了,想看的同学直接取看源码吧,我们直接看图片。
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    由上图得知:

    1. 在自然灾害三年(1959、1960、1961)我国人口死亡率陡增,出生率也下降,人口出现新中国成立以来第一次负增长!
    2. 在自然灾害过后的两年(1962、1963)迎来我国最大的一波生育潮,我们通过2010年人口第五次普查的数据也可以验证这个结论。在这里插入图片描述
    3. 自然灾害三年过后我国的死亡率一直趋于稳定,维持在6-7‰左右。
    4. 我国出生率整体一直在下降,在计划生育之前出生率就在下降。
    5. 在2016年我国全面放开二胎之后的三年(2017-2019),出生率并没有出现好转,反而持续走低。

    目前的育龄妇女基本都是85-90后,受计划生育(1980年)影响,育龄妇女人数比以前少了,生孩子的数量自然就比以前少了,这一情况会持续下去。

    出生率降低,死亡率增加,人口增长就慢慢放缓,社科院预测在2029年左右我国人口达到峰值(14.42亿)之后慢慢减少!

    题外话:猪哥在爬取数据之后,发现 国家数据网站 提供的数据也是有误的:1961年人口比1960年人口下降,而增长率却为整数!
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    5.年龄结构

    人口年龄结构是衡量 老龄化人口红利 的指标。

    老龄化:指老年人口相对增多,在总人口中所占比例不断上升的过程,国际上通常看法是,当一个国家或地区60岁以上老年人口占人口总数的10%,或65岁以上老年人口占人口总数的7%,即意味着这个国家或地区的人口处于老龄化社会。 ——百度百科

    老龄化是每个国家每个社会都会经历的阶段,目前来讲发达国家的老龄化问题比发展中国家更严重,据快易数据提供的一份 世界各国老龄化排名来看,中国只排到了65名,第一名是日本,而前几名基本都是欧洲国家。
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    人口红利:经济学术语,是指一个国家的劳动年龄人口占总人口比重较大,抚养率比较低,为经济发展创造了有利的人口条件,整个国家的经济呈高储蓄、高投资和高增长的局面。

    人口红利简单来说就是 劳动力人口数 大于 非 劳动力人口,劳动人口比例较高,保证了经济增长中的劳动力需求,劳动力资源丰富和成本优势已经使中国成为世界工厂和世界经济增长的引擎。
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    从上面三图分析我们可得:

    1. 1982年我国 0-14岁少儿占比33.59%,而2019年减至17.9%,比例减至近半。
    2. 2019年我国65岁以上人口占比为12.57%,已经进入老龄化社会。世界有92个国家进入老龄化,中国排在65。
    3. 2010年我国总抚养比达到最低为:34.2%,意味着每3个劳动力需要养一个老人或小孩。
    4. 人口红利在2010年达到顶峰,之后在慢慢降低。

    2019年我国老年人口为1.76亿,中国的老龄化即将进入快速老龄化阶段,目前我国多个省的养老金告急,我国养老金体系改革迫在眉睫。

    五、总结

    由于篇幅过长,很多分析代码并未放出,如果想学习的同学可以查看源码(https://github.com/pig6/china_population)。

    我们来总结一下我们今天分析的结果吧:

    1. 总人口:我国总人口稳步增长,据社科院预测:中国人口将在2029年达到峰值14.42亿,往后逐步下降(中国人口趋势预测,分低、中、高三种生育率,来自联合国人口基金)
    2. 男女比例:我国自新中国成立以来,一直处于男多女少的状态中,2019年男女差为3000万。因为老年人中女性多于男女,所以年轻男女的差值应该会更大,下期我们可以专门分析一下:中国将会有多少光棍?在这里插入图片描述
    3. 人口城镇化:2019年我国城镇化超过60%,处于城镇化发展的中期阶段。联合国对中国人口城镇化进程进行了预测:我国城镇化初期是1949年~1995年,中期是1996年~2032年,后期是2033年以后在这里插入图片描述
    4. 人口增长率:我国出生率持续走低,在全面放开二胎之后并未出现生育潮,人口增长慢慢放缓,据社科院预测在2029年人口增长率为0,之后出现负增长,生育率低使得我的老龄化进程加快。在这里插入图片描述
    5. 人口年龄结构:人口年龄结构影响着两个重要的指标:人口红利、老龄化。我国人口红利在2010年达到顶峰,之后慢慢减少。老龄化问题是国际普遍存在的问题,尤其是发达国家。据快易数据显示:2018年全世界有92个国家进入老龄化,排在第一的日本老龄化为:27.58%,我国老龄化排在第65位。但随着时间推移我国即将进入快速老化期,养老问题日益凸显!在这里插入图片描述

    总结来说我国人口结构存在两个严峻的问题:

    1. 养老问题:生育率低、劳动力萎缩、老龄化加速、人口即将见顶、人口红利消失、多省养老金告急,需中央补贴!
    2. 剩男问题:计划生育实行后男女人口差拉大,男女失衡,剩男问题严峻,越南买媳妇新闻屡见不鲜!

    面对两个严峻的考验,希望有专业人士能为我们国家出谋划策,希望我们的国家早日实现伟大复兴!

    数据来源:
    1、http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01
    2、http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202001/t20200117_1723383.html
    3、https://www.kylc.com/stats

    参考:
    1、https://yq.aliyun.com/articles/668824
    2、https://mp.weixin.qq.com/s/SmNxflkaYgBewwmjoqOfJw
    3、https://www.ssap.com.cn/c/2019-01-03/1074956.shtml

    获取本教程源码,扫描下方二维码关注vx公号「裸睡的猪」 回复:人口分析 即可查看!
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