人口数据

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。

此数据源提供第七次全国人口普查各市的常住人口数据。

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。

使用MATLAB实现的人口增长模型，展示了该模型在实际应用中的效果。

为了充分考虑我国人口增长和年龄结构等问题，我们建立了分年龄结构的莱斯利模型。该模型以年龄和性别为基础，在预测人口总量时还能反映人口结构的发展趋势，解决了马尔萨斯模型和逻辑斯特模型只能预测总量的缺点，满足题目要求。

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

为确保模型的有效性和可靠性，本研究基于以下假设和约定： 数据有效性: 研究使用的数据真实有效，具备统计分析价值。 环境因素: 研究对象为封闭系统，不考虑国际人口迁移。 不考虑战争、瘟疫等突发事件的影响。 假设全国各地各民族实行统一的人口政策。 生育政策: 2010年前，城市独生子女夫妻仅允许生育一胎；2011年起，政策放开允许生育两胎。 假设20%的城市夫妻符合二胎生育条件但选择不生育，主要考虑高收入群体生育意愿较低。 假设农村地区，若第一胎为女孩，则允许在五年后生育第二胎。 其他因素: 使用多胞胎数量抵消未婚成年人口对人口规模的影响。 抽样调查的人口样本具备高度随机性。 单独二