基于大数据的深圳市人口统计研究报告
基于大数据的人口统计学分析与预测
基于大数据的人口统计学分析与预测随着互联网的不断普及和发展，大数据时代已然到来。
而大数据分析技术凭借其强大的数据处理能力和数据挖掘技术，正逐渐成为各个行业重要的决策支持工具。
在各个社会领域的应用中，基于大数据的人口统计学分析与预测备受瞩目。
一、什么是基于大数据的人口统计学？人口统计学是研究和统计人口数量、结构、分布、组成、流动和变化等方面的学问。
而基于大数据的人口统计学，则是借助大数据分析技术，从数据挖掘的角度，对人口数量、结构、分布、组成、流动和变化等方面进行全面、系统、精准地分析和预测。
二、基于大数据的人口统计学有哪些应用？基于大数据的人口统计学分析与预测，在人口流动、人口健康、社会保障、城市规划等方面，已经得到了广泛应用。
1.人口流动人口流动是城市发展、经济发展和灾害应急等方面的重要课题。
基于大数据的人口统计学，可以通过手机信令、交通关键点日志等数据，实时掌握人口流动情况，快速响应公共服务需求，提升城市管理水平和效率。
2.人口健康基于大数据的人口统计学在人口健康方面的应用，主要是通过医疗健康数据分析，进行健康状况、疾病流行趋势、医疗资源分布等方面的研究，为公共卫生等领域提供科学的决策支持。
3.社会保障社会保障是现代社会的重要保障标志，而基于大数据的人口统计学可以进行社会保障数据分析，分析人口构成、人口流动规律、社会保障政策的有效性等方面，为社会保障政策的实施和改进提供决策依据。
4.城市规划城市规划是城市管理的重要方面，而基于大数据人口统计学分析，可以通过对城市人口、城市机构和城市资源等多领域的数据进行分析，提升城市规划的科学性、先进性和实效性，促进城市可持续发展。
三、基于大数据的人口统计学的发展趋势在技术方面，基于大数据的人口统计学分析，将发展成为集数据采集、存储、处理、分析、应用于一体的人口信息管理系统，从而更好地保障人口信息资源的完整性和安全性。
在应用方面，随着技术的发展，基于大数据的人口统计学的应用场景也将不断扩展和深化，从而更好地应对社会、经济、环境等方面的复杂问题，为城市管理、公共服务等领域提供更加精准、高效的服务。
深圳市第五次全国人口普查主要数据公报
深圳市第五次全国人口普查主要数据公报文章来源: 发布时间: 2001-4-17根据国务院的决定，我国于2000年11月1日进行了第五次全国人口普查。
在国务院、省、市人民政府和地方各级人民政府的统一领导下，在全市人民的支持配合下，经过全市4万多名普查工作人员的艰苦努力，圆满完成了人口普查的现场登记和复查任务。
目前，普查的全部资料正在用电子计算机进行数据处理。
主要数据的快速汇总工作已经结束，现公布如下：一、全市普查登记人口全市按2000年11月1日0时普查标准时间登记的人口为700.84万人[注3]（以普查登记人口为基础，结合第四季度我市人口变动情况，按1999年可比口径计算，2000年深圳市人口统计年报的年末常住人口为432.94万人）。
其中本市户籍人口121.48万人[注4]，同第四次全国人口普查1990年7月1日0时的64.38万人相比，十年零四个月共增加了57.10万人，增长88.69%。
平均每年增加5.53万人，年平均增长6.34%。
二、人口分布和人口密度全市人口在普查标准时间的地区间分布及人口密度如下：三、家庭户人口2000年11月1日0时，全市共有家庭户118.37万户，家庭户人口为311.31万人，占总人口的44.42%；平均家庭户规模为2.63人，比1990年7月1日0时的3.50人下降了0.87人。
四、年龄构成全市按普查标准时间登记的人口中，0——14岁的人口为59.57万人，占8.50%；15——64岁的人口为633.47万人，占90.39%；65岁及以上的人口为7.8万人，占1.11%。
同1990年第四次全国人口普查相比，0——14岁人口的比重下降了6.13个百分点，65岁及以上人口的比重下降了1.11个百分点，15——64岁人口的比重上升了7.24个百分点。
五、性别构成2000年11月1日0时，全市普查登记的人口中，男性为346.41万人，占49.43%；女性为354.43万人，占50.57%；全市人口性别比为97.74（女性=100），其中特区内为110.04，特区外为91.30。
深圳各区人口大数据分析
深圳各区人口大数据分析摘要:随着现代社会的发展和科技的进步，人口数据的规模和复杂性不断增加，成为了政府、研究人员和企业关注的热点。
本文以深圳为例，通过分析人口大数据，探讨深圳各区人口分布、结构和变化的特点，为城市规划、社会政策和经济发展提供参考依据。
一、引言人口是一个城市的基础，人口的分布、结构和变化与城市的发展密切相关。
深圳作为一个快速发展的特大城市，其人口规模不断扩大，人口结构和分布也在不断变化。
因此，通过对深圳各区的人口大数据进行分析，可以更好地了解深圳的人口状况以及其影响因素，进而指导城市的发展方向。
二、深圳各区人口规模分析基于2019年的数据，深圳全市总人口共计1391万人。
各区的人口规模差异较大，其中龙华区人口最多，达到了312万人，而大鹏新区人口最少，仅为29万人。
三、深圳各区人口结构分析1. 年龄结构深圳的人口年龄结构相对较为年轻。
在整个深圳市的人口中，15-64岁人口占比最大，达到了82.4%，这与深圳作为一个经济特区和移民城市的特点密切相关。
而65岁及以上的老年人口占比较低，仅为6.3%。
2. 性别结构深圳的性别结构比较平衡。
男性人口占比稍微高于女性人口，分别为51.3%和48.7%。
这与深圳作为一个工业化城市和移民城市的特征相一致。
四、深圳各区人口变化分析1. 自然增长率深圳的自然增长率相对较高，主要受到生育率的影响。
据统计，2019年深圳的人口出生率为11.8‰，人口死亡率为3.6‰，自然增长率达到了8.2‰。
2. 流动人口深圳作为一个吸引外来人口的城市，流动人口占比较大。
截至2019年底，深圳的常住人口仅为1391万人，而户籍人口达到了1690万人，其中流动人口占比为18.9%。
五、深圳各区人口分布特点分析1. 城市中心区人口密集深圳市中心区人口较为密集，主要集中在福田区、罗湖区和南山区。
这与距离经济中心近、交通便利的特点密切相关。
2. 周边区县人口增长迅速深圳周边的龙华区、宝安区和光明区的人口增长较为迅速。
深圳第六次人口普查数据
深圳第六次人口普査数据：常住人口1035.79万昨日从深圳市201()年第六次全国人口普査新闻通报会上得悉，深圳常住人口为1035. 79万。
记者同时了解到，与2000年第五次全国人口普査时相较，深圳1()年间增加常住人口335万人，年均人口增加3. 98%。
全市总人口1322万“深圳常住人口十年来年均增加3. 98%,低于上一个十年(1990-2000) 6. 34%的增加，但仍快于全国((). 57%)、全省(1. 90%)的平均水平。
”市统计局相关负责人介绍。
过去十年，深圳人口仍増加较快，主要原因有两个：一是人口流入量较大。
十年来，深圳经济维持较高增速，提供了较多的就业职位，吸引了大量市外人员到深圳工作和生活。
深圳常住人口中，约有798万人是非户籍人口，占常住总人口的77%;二是户籍人口增加较快。
十年间，深圳采取多项办法，降低了入户门坎，加速了户籍人口增加步伐。
普査记录的户籍人口达251. ()3万人(未剔除流出市外半年以上人口)，与第五次全国人口普査的121. 48万人相较，1()年共增加了13()万人，増加1. 1倍，年平均増加13万人，年平均增加7. 53%。
1035. 79万的人口数字是不是偏少？统计局负责人表示，这一数字是以201()年11月1日零时为统计时点的常住人口数据，而这一时点的全市总人口为1322万，与我市相关部门此前发布的数字相当。
性别结构男多女少“深圳男少女多的人口性别结构在十年中已悄然改变，此刻与全国一样，也是男多女少。
”统计局人士介绍。
普査数据显示：全市常住人口中，男性人口为561. 40万人，占54. 20%; 女性人口为474. 39万人，占45. 8()%。
总人口性别比(以女性为10(),男性对女性的比例)118. 34,同2000年“五普”的97. 74对比，1()年间，我市人口性别比上升了2(). 6个百分点。
同期，广东省人口性别比上升5. 2个百分点；全国总人口性别比下降1. 5个百分点。
深圳人口2023统计报告
深圳人口2023统计报告1. 引言本文档是根据深圳市民政局最新数据编写的深圳人口2023统计报告。
本报告旨在对深圳市的人口情况进行全面分析和展示，为深圳市的决策者和研究者提供有关深圳市人口发展的重要参考。
2. 数据来源与方法本报告所使用的数据主要来自于深圳市民政局发布的深圳市人口统计数据。
数据收集和整理方面，采用了统计学的常用方法，包括数据抽样、数据清洗和数据分析等。
3. 人口总体情况根据统计数据显示，截至2023年底，深圳市的总人口为xxxx万人，较上年xxxx年增长x%。
从年龄结构来看，深圳市主要以年轻人为主体，青壮年人口占比较高。
此外，随着经济的发展和城市的吸引力增加，深圳市也吸引了大量的外来人口来此发展和生活。
4. 城区人口分布深圳市分为多个行政区，根据统计数据显示，各行政区的人口分布情况如下：4.1 福田区福田区是深圳的中心城区之一，人口密度较高。
根据统计数据显示，截至2023年底，福田区的人口为xxxx万人，较上年xxxx年增长x%。
4.2 南山区南山区是深圳市的高新技术产业发展区，也是高端人才聚集的地区之一。
根据统计数据显示，截至2023年底，南山区的人口为xxxx万人，较上年xxxx年增长x%。
4.3 宝安区宝安区是深圳市的工业基地和人口聚集区之一。
根据统计数据显示，截至2023年底，宝安区的人口为xxxx万人，较上年xxxx年增长x%。
4.4 龙岗区龙岗区是深圳市的新兴发展区域，也是人口增长最快的地区之一。
根据统计数据显示，截至2023年底，龙岗区的人口为xxxx万人，较上年xxxx年增长x%。
4.5 盐田区盐田区是深圳市的沿海地区，也是旅游观光区域。
根据统计数据显示，截至2023年底，盐田区的人口为xxxx万人，较上年xxxx年增长x%。
5. 人口性别比例性别比例一直是人口统计中的一个重要指标。
根据统计数据显示，深圳市的人口性别比例基本平衡，男性人口占比为xx%，女性人口占比为xx%。
深圳常住人口多少2022
深圳常住人口多少2022
2022年深圳市人口总数是1756.01万人。
深圳市常住人口（含深汕特别合作区，下同）1756.01万人，与2010年的第六次全国人口普查的1042.40万人相比，增加713.61万人，增长68.46%，年均增长5.35%。
10年间，深圳市人口继续保持较快增长，同时呈现人口性别比有所提高，人口红利继续保持，人口素质不断提高的新特点。
深圳市人口增长特点
深圳常住人口1343.88万人，比上年末增加41.22万人。
其中常住户籍人口494.78万人，增长8.8%，占常住人口比重36.8%；常住非户籍人口849.10万人，增长0.1%，占比重63.2%。
每小时，有47个人成为这里的常住人口；每分钟，有490吨货物吞吐于这里的港口；每秒钟，8.5万元的生产总值在这里创造而出。
2022年，深圳人口预测2022年，深圳人口大约在1600万到1700万之间，因为2021年深圳的人口大约在1750万左右随着深圳市的小型加工厂搬走的比较多的情况下，2022年，深圳人口可能比2021年要少100万左右，也就是说，2022年，深圳人口预测大约在1600到1700万左右。
基于大数据的人口统计分析
基于大数据的人口统计分析人口统计学是一门统计学科，研究人口的数量、构成、分布、变化等特征和规律。
在过去，人口统计学的研究主要依靠摸底调查和抽样调查，数据来源主要来自于各种细致的人口普查、劳动力调查、家庭调查、质量调查和民意调查。
而现在，随着大数据技术的发展，人口统计学的数据来源逐渐转向于大数据技术，而这项技术带来的好处是十分显著的。
基于大数据的人口统计分析，是将人口统计学理论与大数据技术相结合，对社会人口特征进行分析和研究。
这种方法具有更高的效率和准确性，可以提前为政府部门或企业进行决策提供依据，帮助制定更科学的社会管理政策。
大数据技术之所以可以被广泛应用于人口统计学中，是因为它的数据来源更加广泛和有力。
大数据技术所产生的数据，是由众多互联网用户共同产生的，这些数据反映了社会的多个方面，如生活习惯、行为模式、购物习惯、社交活动、个人喜好等等，这些数据可以被收集和分析，并且可以用来研究人口的分布、聚集和结构等方面的特征。
针对这些数据，人口统计学家可以采用一些统计工具进行分析和研究，从而更深刻地理解和掌握人口变化的规律和特征。
例如，基于移动互联网所产生的大量数据，人口统计学家可以分析人们的地理位置、移动轨迹、交通情况等，来了解某一地区的特征和人群的迁徙情况。
基于社交媒体所产生的大量数据，可以用来分析人们的兴趣、人际关系、情感倾向等，从而了解同一人群的生活方式和价值观。
另外，大数据技术也可以被应用于人口统计学与其他领域的结合，例如医疗健康、经济利益等方面。
例如，在医疗领域，大数据技术可以用于分析大量的病例数据和临床数据，帮助医生更好地维护病人的健康，同时也为科学研究提供了优质的数据来源。
在经济领域，大数据技术可以用于了解企业或行业的经济状况、市场趋势，为投资者提供参考，并促进更好的经济增长和社会发展。
当然，由于大数据技术本身的特点，人口统计分析工作也面临着一些挑战和困难。
例如，如何从众多的数据中提取出有用的信息，并对其进行处理和分析，需要采用一定的算法和技术；同时，在数据安全和保护方面，也需要更加重视和加强。
大数据分析知识：基于大数据的人口统计分析
大数据分析知识：基于大数据的人口统计分析随着时代的不断发展，大数据技术的应用越来越广泛，而人口统计分析也成为其中重要的应用之一。
人口统计学是研究人类数量、结构和分布等问题的学科，它涉及到的范围非常广泛，包括人口增长、人口结构、户籍管理、教育、健康、社会保障等方面。
在日常生活中，我们也常用到人口统计分析的相关知识，比如我们可以根据人口统计数据了解一个城市或者国家的人口数量、性别比例、年龄结构、职业分布等情况。
大数据技术的应用让人口统计学更加精准和有效。
传统的人口统计分析方法需要通过统计调查、抽样调查等方式获取数据，并对数据进行处理和分析。
这种方法的不足之处在于样本数据的局限性较大，往往不能反映出真实情况。
大数据技术的应用，可以通过对大规模的数据采集和分析，实现全面、精准的人口统计分析，提供更准确、更全面的数据统计和分析服务。
一、大数据技术在人口统计分析中的应用1、数据采集第一步是采集需要分析的数据。
大数据技术可以通过各种渠道获取数据，包括政府部门、社交网络、公开数据等方面。
例如，在国家人口普查工作中，政府通过各种渠道收集了大量的人口基本信息，这些数据能够提供有关人口数量、性别比例、年龄结构等基本信息。
另外，通过社交网络或者各类公开数据，我们可以了解到更丰富的信息，比如职业信息、教育背景、收入情况等，这些数据对于人口统计分析非常有用。
2、数据处理和清洗一旦数据采集完成，接下来需要对数据进行处理和清洗，以减少错误和数据丢失。
这里需要用到数据挖掘和数据清洗技术。
数据挖掘是一种从大量数据中发现模式、关系、知识并进行预测和决策的技术。
数据清洗指的是删除错误信息、纠正不准确信息等操作。
这些技术能够大大提高人口统计分析的精度和准确性。
3、数据分析一旦数据处理完毕，我们就可以对数据进行分析。
数据分析需要用到各种统计学相关的方法，包括描述性统计、推断性统计、回归分析等等。
这些方法可以帮助我们了解人口数量、人口结构、人口分布等情况，并从中得到一些以往难以发现的信息。
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结合深圳移动通信市场占有率、一人多卡用户占有率进行人口折算得到。
7
CONTENTS
01
人口概览
目
02
常驻人口分析
录
03
流动人口分析
04
3
口径说明（三）
月常驻人口归属地分布：将深圳月常驻人口按其手机号码归属信息或实名制登 记籍贯信息进行归属地划分；本地指深圳，省内外地指广东省内除深圳外，省 际外地指国内非广东省。
月访客人口来访天数分布：取某月访客人口当月在深圳驻留时长>3小时的天 数，按天数进行月访客人口人数统计。
不频繁访客来访行8天）某日（节 假日或平时工作日或平时周末）出现过的行政区，按行政区进行不频繁访客人 数统计。
月过客人口人数：某月深圳日过客人口累计去重。 月过客人口人次：某月深圳日过客人口人数加和。 日访客人口：某日深圳日流动人口中，当日在深圳驻留时长>3小时的为日访客
人口。 月访客人口人数：某月深圳日访客人口累计去重。 月访客人口人次：某月深圳日访客人口人数加和。 月常驻人口分布：将月常驻人口按当月驻留时长最长的行政区进行划分。 月常驻人口工作地分布：将月常驻人口按其当月工作地所在行政区进行划分；
频繁过客进出深圳时点分布：取频繁过客某日（节假日或平时工作日或平时周 末）进入或离开深圳的时间点，按进入或离开的时间点进行频繁过客人数统 计。
月流动人口归属地分布：将深圳月流动人口按其手机号码归属信息进行归属地 划分；本地指深圳，省内外地指广东省内除深圳外，省际外地指国内非广东 省。
月工作人口：当月每日9:00-17:00时间段内，在同一个基站小区出现过>15 天，则该基站小区定义为工作地；统计某月在深圳月总人口中具有工作地的人 数，并结合深圳移动通信市场占有率、一人多卡率进行人口扩样得到 。
频繁访客来访行政区分布：取频繁访客（当月来访天数>8天）某日（节假日或 平时工作日或平时周末）出现过的行政区，按行政区进行频繁访客人数统计。
频繁访客进出深圳时点分布：取频繁访客某日（节假日或平时工作日或平时周 末）进入或离开深圳的时间点，按进入或离开的时间点进行频繁访客人数统 计。
月过客人口路过天数分布：取某月过客人口当月在深圳驻留时长<=3小时的天 数，按天数进行月过客人口人数统计。
月总人口人次：某月每天在深圳出现过的18岁以上移动个人用户加和，结合深 圳移动通信市场占有率、一人多卡率和18岁及以下小孩人数进行人口扩样得 到。
月常驻人口：某月在深圳驻留天数>=23天且日均驻留时长>=10小时的18岁 以上移动手机用户总量，结合深圳移动通信市场占有率、一人多卡率和18岁及 以下小孩人数进行人口扩样得到。
5
口径说明（五）
月居住人口：当月每日0:00-5:00时间段内，在同一个基站小区出现过>15天， 则该基站小区定义为居住地；统计某月在深圳月总人口中具有居住地的人数， 并结合深圳移动通信市场占有率、一人多卡率进行人口扩样得到 。
月居住人口居住地分布：将月居住人口按其当月居住地所在行政区进行划分。 深圳-广州两城一家人口：1、某月一周内，周一到周五出现在深圳（且任意一
4
口径说明（四）
不频繁过客路过行政区分布：取不频繁过客（当月路过次数<=8天）某日（节 假日或平时工作日或平时周末）出现过的行政区，按行政区进行不频繁过客人 数统计。
频繁过客路过行政区分布：取频繁过客（当月路过次数>8天）某日（节假日或 平时工作日或平时周末）出现过的行政区，按行政区进行频繁过客人数统计。
基于移动大数据的 深圳市人口统计研究报告
口径说明（一）
日总人口：某日在深圳出现过的18岁以上移动个人用户，结合深圳移动通信市 场占有率、一人多卡率和18岁及以下小孩人数进行人口扩样得到。
月总人口人数：某月每天在深圳出现过的18岁以上移动个人用户累计去重，结 合广东省移动通信市场占有率、一人多卡率和18岁及以下小孩人数进行人口扩 样得到。
日常驻人口：某日出现在深圳的当月的月常驻人口人数。 日流动人口：某日深圳日总人口，剔除当天日常驻人口。 月流动人口人数：某月深圳月总人口人数，剔除当月月常驻人口。 月流动人口人次：某月深圳日流动人口人数加和。
2
口径说明（二）
日过客人口：某日深圳日流动人口中，当日在深圳驻留时长<=3小时的为日过 客人口。
天驻留时长>=8）、周六周日出现在广州（且任意一天驻留时长>=8），当月 至少3周出现这种现象；2、某月一周内，周一到周五出现在广州（且任意一天 驻留时长>=8）、周六周日出现在深圳（且任意一天驻留时长>=8），当月至 少3周出现同种现象；将1和2的用户累计去重，结合深圳移动通信市场占有率、 一人多卡用户占有率进行人口折算得到当月深圳-广州两城一家人口。 深圳-广州跨市工作人口：1、某月在深圳有工作地且在广州有居住地的手机用 户人口总量； 2、某月在广州有工作地且在深圳有居住地的手机用户人口总 量；将1和2的用户累计去重，结合深圳移动通信市场占有率、一人多卡用户占 有率进行人口折算得到当月深圳-广州跨市工作人口。
6
口径说明（六）
日过夜总人口：某日凌晨0:00-5:00在深圳出现过且驻留时长>=2小时的移动手 机用户总量，结合深圳移动通信市场占有率、一人多卡用户占有率进行人口折 算得到。
日常驻过夜人口：某天的日过夜总人口中的日常驻人口。 日流动过夜人口：某天的日过夜总人口中的日流动人口。 月过一夜人口：某月每天凌晨0:00-5:00间，只在深圳过一夜的手机用户总量，
当月工作地所在行政区定义为取当月每日9:00-17:00时间段内，在同一个基站 小区出现过>15天，则该基站小区为其工作地。 月常驻人口居住地分布：将月常驻人口按其当月居住地所在行政区进行划分； 当月居住地所在行政区定义为取当月每日0:00-5:00时间段内，在同一个基站小 区出现过>15天，则该基站小区为其居住地。