第七次人口普查市级人口数据

数据集包含来自1994年人口普查的去识别记录，预测年收入是否超过50,000美元。

美国 2010-2015 年人口普查数据集，是个蛮靠谱的练手资源，不仅体量够大，结构也比较清晰，适合用来练大数据、数据可视化，甚至机器学习建模。你可以拿它配合 Hadoop、Pandas 或 Tableau 玩一圈，实操体验还挺丰富。 数据的维度比较全，从年龄、收入到住房状态、移民背景，全都囊括了，细到州、县甚至更小的单位都能看。像你要某地区的收入分布、教育水平，或者城市化趋势，数据直接能上手。 文件格式多是CSV、Excel，有的也会有SQL版，导入MongoDB或者直接跑Python脚本都顺。想用MapReduce也 OK，对初学 Hadoop 的你来说，不会太难。 我之前用Pandas预

将 2010 年美国人口普查数据导入 MongoDB，挺有意思的一个项目。，你得理解一下数据格式，通常这些数据会以 CSV 或者 XML 格式。就是 ETL 过程，简单来说，就是提取（Extract）数据、转换（Transform）格式、加载（Load）到 MongoDB 里。通过 R 语言，你能方便地数据，清洗和转换为 JSON 格式。接下来，通过 MongoDB 的 R 驱动程序将数据插入数据库，挺顺畅的，性能也不差。而且 MongoDB 强大的查询功能可以让你轻松这些人口统计数据，进行深入挖掘。如果想做数据可视化，可以直接用 R 的`ggplot2`库，效果蛮不错的。，这个项目不仅帮你掌

人口空间表达是数字地球的关键研究领域。文章涵盖人口分布影响因素、土地利用空间数据、人口指标构建、空间化建模和城市人口空间化，综述了人口空间表达的最新进展，阐述面插值的概念及其意义。文章以福建省为案例，融合多源信息，尝试模拟了乡镇尺度的人口空间化。

2010年，中国进行了一次全面的人口普查，这一活动详细记录了中国各地区的人口情况及其变化趋势。

这份数据包含了截至2019年中国城市的GDP和人口信息，以Excel格式呈现，适用于数据分析。 数据格式如下： | ID | 省份 | 地市 | GDP | 人口 | 人均GDP ||---|---|---|---|---|---|| 1 | 江苏 | 苏州 | 18597.00 | 1068.40 | 17.41 || 2 | 江苏 | 南京 | 12820.00 | 8335.00 | 1.54 || 3 | 江苏 | 无锡 | 11438.00 | 655.30 | 17.45 || 4 | 江苏 | 南通 | 8427.00 | 730.50 | 11.54 || 5 | 江苏 | 常

数据科学导论：利用census.csv进行美国州人口数据分析，提供Python示例程序，展示数据处理与分析过程。数据文件大小为6MB，请查看文件夹获取详细信息。

世界各国几十年的人口数据，整理成一份表格，干净利落。1950 到 2013 年，跨度够大，数据够全，适合做可视化、趋势，还有预测模型。字段是标准的国际通用格式，像LOCATION、TIME、Value这些都比较直观，起来不费劲。 字段翻译也贴心，英文+中文，做多语言开发的时候省了不少事。数据源来自，嗯，算是靠谱的公开平台了。格式基本稳定，常见的清洗操作都能顺利过关。 要是你做的是像ECharts或D3.js那类的图表工具，这种按年按国分类的数据，直接扔进去就能跑。还可以用pandas快速聚合做，响应也快，代码也简单。 哦对了，还有一些相关链接也挺实用的，比如美国州人口数据与 Python 示例

数据统计处理 数据插值 曲线拟合 离散傅立叶变换 多项式计算