2020江苏人口大数据分析？

一、2020江苏人口大数据分析？

2020年江苏人口普查大数据：

江苏人口全国前十，但人口增长不敌浙江具体到江苏的数据来看，江苏全省人口数为84748016人，位列全国前十。

性别比中，江苏总人口的男女比例约在103.15。

年龄构成来看，江苏全省15—59岁人口比重为62.95%，占据全省人口主力，但从全国来看，15—59岁人口比重超过65%的有13个，江苏并不占据前排优势；此外，65岁及以上老年人口比重江苏占比16.20%，仅次于重庆（17.08%）、四川（16.98%）以及上海（16.28），有一定人口老龄化的风险

受教育程度人口来看，江苏每10万人中，拥有大学（大专及以上）文化程度人口为18663人，排在全国第五位；拥有高中（含中专）文化程度人口为16191人；拥有初中文化程度33308人，小学文化程度22724人。值得注意的是，初中文化程度、小学文化程度的人口数均略低于平均值。

从人口增幅来看，近几年，江苏南京、苏州、南通等多城实施了人才政策，大力吸引人才就业，目前来看取得相当的成效。据智谷趋势统计数据，2019年，江苏全省人口约8070万人，2020年人口在84748016人，一年增加约402万人口，排在全国第三位。

表面上看，江苏在全国范围内，依然是对人口有强劲吸引力的经济大省。但在七人普数据中曾提到，与2010年第六次全国人口普查相比，东部地区人口所占比重上升2.15个百分点。这其中，广东、浙江两省又占据了人口吸引大头。也就是说，尽管在全国来看江苏较为靠前，但在整个东部地区中的表现可以说是“平平无奇”。

尤其是浙江，作为与江苏起步相似的经济大省，浙江近几年在对人口吸引力方面已经远远超过江苏。从七人普的数据来看，浙江无论是总人口数（64567588人）还是每10万人中拥有大学（大专及以上）人口数（16990），都没有江苏突出（江苏总人口数84748016，每10万人中拥有大学文化程度人口数18663），但在15—59岁人口占比这个关键数据上，浙江占比达到67.86%，江苏仅在62.95%。

也就是说，尽管江苏拥有上百所本、专科学校，拥有强劲的培养人才的能力，但在留住、吸引人才方面，与其他省份还是拥有一定的差距。

省会南京目前，关于南京人口的官方统计数据尚未正式出炉。但据《新华日报》2月份报道，从第七次人口普查各板块初步数据看，南京常住人口已超过930万。离南京“十四五”总目标中的“常住人口突破千万”还有近70万的缺口。好消息是，南京学历人口占比正在逐年增加。从学历结构看，去年南京实有人口中，研究生及以上学历23.35万人，本科137.09万人，大专89.58万人，大专及以上占比24.25%，江苏第一，全国前列。南京人口规模持续增加，人口结构和质量变化不断向好。

不仅如此，省会城市南京，正在全面放宽人才政策，采取了如全市40岁以下大专参保半年即可落户；放宽高淳、溧水、浦口、六合四区落户门槛；优先人才购房、给予购房补贴等种种举措，以期留住更多人才。

亚当·斯密曾说过：“国家繁荣最关键的因素是其居民数量的增长”。

在各大省份、城市纷纷放下身段抢人的当下，留给江苏、南京稳步发展的时间已经不多了。快、准、狠，才能够跑赢当下行情。

二、移动人口大数据分析

在当今数字化时代，移动人口大数据分析在各行各业中扮演着越来越重要的角色。随着人们生活方式的变化，移动通信技术的飞速发展以及智能手机的普及，我们每个人都在产生海量的数据，这些数据成为了分析人口活动、趋势和偏好的宝贵资源。

移动人口大数据的定义

移动人口大数据是指通过手机、移动设备和其他数字化工具产生的大规模数据，这些数据包括了个人的位置信息、通信记录、搜索记录、社交媒体行为等。通过对这些数据进行收集、处理和分析，可以揭示出人们的活动轨迹、偏好趋势以及社会互动关系。

移动人口大数据分析的应用领域

移动人口大数据分析已经被广泛运用在各个领域，包括但不限于：

• 城市规划：通过分析城市居民的移动轨迹和出行习惯，政府部门可以进行有效的城市规划，优化交通流量和资源配置。
• 商业决策：零售商可以利用移动人口大数据分析来了解消费者的购物偏好，以优化产品推广和营销策略。
• 医疗卫生：通过分析患者的移动数据，医疗机构可以提前预测疾病暴发的趋势，采取相应的防控措施。
• 安全防护：警方和安全部门可以借助移动人口大数据分析来预警潜在的安全风险，并加强监控和预防措施。

移动人口大数据分析的挑战与机遇

尽管移动人口大数据分析在各领域具有巨大潜力，但也面临着一些挑战，比如数据隐私保护、数据质量和数据安全等问题。如何平衡数据的利用与保护，是当前亟待解决的问题之一。

然而，随着技术的不断进步和算法的不断优化，移动人口大数据分析也带来了巨大的机遇。通过深入挖掘数据背后的规律和价值，可以为企业、政府和社会带来更多创新和发展机会。

结语

移动人口大数据分析是一个充满活力和挑战的领域，它不仅改变着我们的生活方式和工作方式，也为社会发展带来了新的思路和可能。在未来的发展中，我们需要不断探索和实践，在克服挑战的同时，把握机遇，共同推动移动人口大数据分析走向新的高度。

三、大数据分析原理？

把隐藏在一些看是杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律

四、bms大数据分析？

bms即电池管理系统，是电池与用户之间的纽带，主要对象是二次电池。

bms主要就是为了能够提高电池的利用率，防止电池出现过度充电和过度放电，可用于电动汽车，电瓶车，机器人，无人机等。

此外，bms还是电脑音乐游戏文件通用的一种存储格式和新一代的电信业务管理系统名。

bms可用于电动汽车，水下机器人等。

一般而言bms要实现以下几个功能：

(1)准确估测SOC：

准确估测动力电池组的荷电状态 (State of Charge，即SOC)，即电池剩余电量；

保证SOC维持在合理的范围内，防止由于过充电或过放电对电池造成损伤，并随时显示混合动力汽车储能电池的剩余能量，即储能电池的荷电状态。

(2)动态监测：

在电池充放电过程中，实时采集电动汽车蓄电池组中的每块电池的端电压和温度、充放电电流及电池包总电压，防止电池发生过充电或过放电现象。

同时能够及时给出电池状况，挑选出有问题的电池，保持整组电池运行的可靠性和高效性，使剩余电量估计模型的实现成为可能。

除此以外，还要建立每块电池的使用历史档案，为进一步优化和开发新型电、充电器、电动机等提供资料，为离线分析系统故障提供依据。

电池充放电的过程通常会采用精度更高、稳定性更好的电流传感器来进行实时检测，一般电流根据BMS的前端电流大小不同，来选择相应的传感器量程进行接近。

以400A为例，通常采用开环原理，国内外的厂家均采用可以耐低温、高温、强震的JCE400-ASS电流传感器，选择传感器时需要满足精度高，响应时间快的特点

(3)电池间的均衡：

即为单体电池均衡充电，使电池组中各个电池都达到均衡一致的状态。

均衡技术是目前世界正在致力研究与开发的一项电池能量管理系统的关键技术。

五、大数据分析特点？

   1、海量数据：大数据分析特点是处理海量数据，即处理超过传统计算机能够高效处理的数量级的数据。

   2、多维度数据：大数据分析特点之二是处理多维度的数据，即大数据不仅仅包含数据的结构，还包括其他类型的数据，如文本，图像和视频等。

   3、实时性：大数据分析特点之三是实时性，即大数据分析需要根据实时的数据进行分析，以满足实时的业务需求。

   4、高可靠性：大数据分析特点之四是高可靠性，即大数据分析系统需要能够确保数据的完整性和准确性，以满足业务需求。

六、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？

无论是产品经理、运营、还是数据分析师在日常工作中, 都需要构建一个完整的指标体系, 但由于经验或者对业务的熟悉程度, 互联网人经常会遇到下面的问题:

1）指标变成满天星：没有重点、没有思路，等指标构建完成了也只是看到了一组数据，各有用处，却无法形成合力，最终不仅浪费了开发人力，也无益于业务推动；

2）指标空洞不落地：需求中没有几个具体的指标，需求空洞，无法落地。

正是上面的原因，产品经理, 运营和数据分析师与数据开发的矛盾不断的激化，所以一个完整的搭建数据指标体系框架和方法是非常重要的。在此，为大家推荐一种实用的 AARRR 分析模型。

为了便于理解, 举最近的很火的《隐秘的角落》, 分享一下如何搭建指标体系，让万物都可以被分析：

二、什么是AARRR

AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。

1. A拉新：通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。利用这个模块可以很好帮助市场推广部门比较各个渠道的拉新效果，评估新用户的用户质量。
2. A活跃：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。
3. R留存：衡量用户粘性和质量的指标。
4. R转化（变现）：主要用来衡量产品商业价值。
5. R传播：衡量用户自传播程度和口碑情况

三、AARRR在指标体系中的应用

如果我们利用AARRR 框架去构建可以判断《隐秘的角落》的是否受欢迎：

1. 拉新

我们需要去评估现在这部剧在每一个投放的渠道拉来的新用户情况是否有达到预期, 因为这部剧最开始的用户进来的都是新用户, 所以前期的新用户的触达情况是后期是否这部剧火爆的关键所在。

监控新用户的增长曲线, 有助于我们及时发现问题, 利用用户反馈等改进。

2. 激活

当这部剧的新用户来的时候, 很关键的是这些用户有没有在以后的时间看这部剧, 看的时间是怎么样的, 看的频率是怎么样, 每次看这部剧的时候是不是都经常会从头看到完等等, 这些是最直接说明这部剧受到用户的喜爱程度的

3. 留存

留存的定义如下:

• 次日留存：统计日新增用户次日仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
• 7天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
• 30天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例

看了这部剧的用户, 还会来看的用户一定逃不出下面的模型.

这部剧高能开篇,片头惊悚的开始。可以说开篇即高能，吊足了观众胃口， 秦昊饰演的张东升，和岳父岳母一起去爬山，到了山顶，前几秒还在调整相机，微笑着给岳父岳母摆姿势准备拍照，下一秒就将岳父岳母推下悬崖,。

片头的悬疑给了用户很强的刺激作用, 也就是上面的"酬赏", 让用户会想着去看下面发生了什么, 于是就是上面的"投入", 不断投入, 也就提升了留存

4. 付费变现

剧的收入应该包括点播(提前看结局购买的特权费用), 流量变现收入(广告), 这个收入真心不了解, 应该还有很多其他方面的收入, 从数据上我们可以将从总收入和人均收入和成本去刻画整体的剧的利润情况。

5. 自传播

这部剧的火爆, 除了本身的的情节引人入胜以外, 自传播也贡献了很大的原因, 当"一起去爬山吧" 这种在各大社交媒体上疯传时, 传播带来的增长就需要用数据去科学的衡量:

如果希望掌握更多数据分析的万能模型，学会行业头部大厂的数据分析套路，欢迎参与知乎知学堂与合作方联合推出的「京东互联网数据分析实战训练营」，接受大厂分析师一对一辅导、踏上面试直通车。训练营限时体验价 0.1 元，不容错过：

--

文章内容来自公众号：Data Science数据科学之美，已获作者授权。转载请联系原作者。

七、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？

常见数据分析模型有哪些呢？

1、行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始化行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

4、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。

5、点击分析模型即应用一种特殊亮度的颜色形式，显示页面或页面组区域中不同元素点点击密度的图标。

6、用户行为路径分析模型用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。

7、用户分群分析模型用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。

8、属性分析模型根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、省份等分布情况。

八、大数据分析和大数据应用区别？

（1）概念上的区别：

大数据分析是指对大量数据进行统计分析，以挖掘出数据中的有用信息，并研究其中的相互关系；而大数据应用是指利用大数据技术来改善企业的管理和决策，以期实现企业的持续发展和提高竞争力。 

（2）应用场景上的区别：

大数据分析主要针对数据进行深度挖掘，以便更好地了解数据，以此改善企业的管理决策；而大数据应用则是将挖掘出来的数据用于实际应用，在企业管理和决策中产生实际的影响。

九、杭州大数据分析师

杭州大数据分析师：从业背景到职责

杭州是中国互联网行业的重要城市，大数据行业也随之蓬勃发展，而大数据分析师作为其中重要的职业之一，备受关注。那么，什么是大数据分析师？他们都做些什么工作？本文将从从业背景到职责等方面进行探讨。

从业背景

一般而言，成为一名杭州大数据分析师需要具备一定的背景知识和技能。首先，大多数大数据分析师需要拥有相关专业的学位，如计算机科学、统计学、数学等。此外，熟练掌握数据分析工具和编程语言也是必不可少的能力，比如Python、R、SQL等。

另外，具备良好的逻辑分析能力、沟通能力以及团队合作精神也是成为一名优秀大数据分析师的重要条件。因为大数据领域往往需要分析师与其他部门合作，共同解决复杂的数据问题。

职责介绍

作为一名杭州大数据分析师，其职责主要包括：

• 收集、清洗和整理数据：从不同来源获取数据，进行清洗以确保数据的准确性。
• 数据分析与建模：运用统计学和机器学习技术对数据进行分析和建模，发现数据背后的规律和趋势。
• 数据可视化：将分析结果以直观的形式呈现，帮助决策者更好地理解数据。
• 制定数据分析策略：根据业务需求和数据特点，制定合理的数据分析策略，为企业决策提供支持。
• 与团队合作：与产品经理、工程师等部门合作，推动数据分析成果的落地和应用。

未来发展趋势

随着大数据行业的不断发展，杭州大数据分析师的未来发展前景也备受看好。未来，大数据分析师将更加注重数据治理和隐私保护，以应对数据安全和合规性的挑战。

此外，随着人工智能、物联网等新兴技术的蓬勃发展，大数据分析师也将需要不断学习和更新自己的知识，以跟上行业的发展步伐。

结语

总的来说，成为一名杭州大数据分析师需要具备扎实的专业知识、良好的沟通能力和团队合作精神。未来，大数据分析师将扮演越来越重要的角色，帮助企业更好地利用数据进行决策和创新。

十、大数据分析技术要点？

大数据分析，第一要会hive，是一种类sql的语法，只要会mysql的语法，基本没问题，只有略微不同；

第二，要懂一些数据挖掘算法，比如常见的逻辑回归，随机森林，支持向量机等；

第三，懂得一些统计学的计算逻辑，比如协方差怎么算，意义是什么，皮尔逊相关系数的意义和条件等等。