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老年人照护比例与老年人口占比数据文件.

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简介：
利用了1995年至2018年期间的省级层面数据，这些数据详细涵盖了老年抚养比例以及老年人口占总人口的比例，并且这些信息均来源于《中国统计年鉴》的权威整理。同样地，利用了1995年至2018年期间的省级层面数据，这些数据详细涵盖了老年抚养比例以及老年人口占总人口的比例，并且这些信息均来源于《中国统计年鉴》的权威整理。

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  • 老年人抚养比及人口占比.xls
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    该文件包含了不同年份下老年人抚养比和人口占比的数据表格，适用于研究人口老龄化趋势及其对社会经济的影响。 1995年至2018年的省级面板数据包括老年抚养比和老年人口比重，这些数据根据《中国统计年鉴》整理而成。
     
  • 老年人跌倒姿势数据
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    本研究关注于收集并分析老年人在不同情况下的跌倒姿势数据，旨在通过这些信息改善预防措施和设计更加安全的生活环境。 老人跌倒的姿态数据包可以通过数据转化成四元数来实现姿态描述。
     
  • 中国老年人大数据分析
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    中国老年人大数据分析旨在通过收集和分析我国老年人口的数据，揭示老龄化社会的特点与趋势，为相关政策制定提供科学依据。 本资源来源于中国健康与养老追踪调查数据（CHARLS），该数据库由北京大学创建并维护，旨在跟踪老年人的个人基本信息、医疗状况、养老保险情况、家庭状况以及自我评价的身体健康状况。
     
  • 2013-2019年我国60岁及以上老年人口数据.xls
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    这份Excel文件包含了2013年至2019年间中国60岁及以上老年人口的数据统计，包括人口总数、性别比例及老龄化率等关键指标。 2013-2019年中国60岁及以上老年人口数量.xls
     
  • 智能养老，老年人专用WebApp.zip
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    本项目旨在开发针对老年人的专用Web应用程序，提供智能化养老服务，包括健康管理、社交互动及生活服务等功能，致力于改善老年人生活质量。 智慧养老平台整合了医疗服务、生活服务和社区关怀等各种老年人服务入口，并对所有收集到的老年人生活数据进行分析处理。该项目主要包括老人端APP和服务人员端APP，后台采用Springboot技术实现。
     
  • 2000-2022年地级市总人口及各产业从业人员占比
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    该数据集涵盖了中国从2000年至2022年间所有地级市的人口总数以及第一、二、三产业从业人员占全市就业人员的比例，详尽记录了二十年间各地经济发展与产业结构的变化趋势。 2000年至2022年期间的地级市年末总人口、从业人员数量以及各产业（第一产业、第二产业及第三产业）的从业人数占比情况如下： - 年末总人口 - 从业人员总数 - 第一产业从业人员所占比例 - 第二产业从业人员所占比例 - 第三产业从业人员所占比例
     
  • 2000-2020年中国地级市人口老龄化数据.xlsx
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    本文件包含中国自2000年至2020年间各主要地级市的人口老龄化统计数据，详尽记录了各地老年人口比例变化趋势。 2000-2020年期间各地级市的人口老龄化情况如下： 时间跨度：从2000年至2020年。 数据来源：第五次、第六次及第七次全国人口普查资料。 统计指标包括行政区划代码、地区名称、所属省份和地域类型，以及各个年度65岁及以上人口占总人口的比例。 研究范围涵盖了300个地级市（含直辖市）。 依据上述三次人口普查的数据，我们整理出了这300个城市在2000年、2010年及2020年的老龄化程度，并利用线性插值法补充了中间年度的相关数据。 关于指标定义：人口老龄化是指由于生育率下降和/或人均寿命延长而引起的年龄中位数上升的现象，联合国规定当一个国家65岁及以上老年人口占比达到7%时，则认为该国进入老龄社会。
     
  • 1949-2020年中国各省市人口老龄化统计数据
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    本数据集提供了从1949年至2020年间中国各省份的人口老龄化统计情况，涵盖老年人口数量、占比及其变化趋势。 标题 各省市人口老龄化数据（1949-2020） 涵盖了中国各个省份和直辖市从1949年至2020年期间的人口老龄化统计数据，包括老年人口数量、老龄化率以及人口结构变化等信息。 描述中的内容虽简短，但可以推测这份数据集可能包含了每年各省市的老龄人口比例、平均寿命、出生率、死亡率等关键指标。这些数据显示了我国人口结构的变化趋势，并且随着计划生育政策的实施和医疗水平的进步，老年人口的比例逐年增加。 标签 大数据 暗示了该数据集规模庞大，包含大量记录与复杂统计信息。处理这种大数据通常需要使用Hadoop、Spark等分布式计算框架及Python、R中的Pandas、NumPy库进行清洗分析可视化操作。 说明.txt 文件可能提供了关于如何使用这些数据的信息，包括来源和格式解释等内容；而6370.zip文件则包含了实际的数据集，可能是以CSV或Excel等形式存储的。通过研究这份数据集，我们可以探讨以下知识点： 1. **人口老龄化定义**：指代的是一个国家中65岁及以上老年人口比例的增长情况及其对社会结构变化的影响。 2. **数据处理技术**：介绍如何应用Python、R等工具读取清洗预处理数据，并进行异常值去除与数据集成转换。 3. **统计分析方法**：计算老龄化率，研究各省市老龄人口增长趋势及地区间差异比较。 4. **可视化展示手段**：利用Tableau、Matplotlib和Seaborn制作图表来呈现不同年度和地区的人口老龄化状况。 5. **机器学习预测模型构建**: 利用历史数据训练出能够对未来老龄化发展趋势进行预判的算法，为政策制定提供科学依据。 6. **社会经济影响评估**：分析老龄化对劳动力市场、消费模式及经济增长等方面产生的影响，并提出相应的应对策略建议。 通过上述方法的应用与研究结果分享，我们不仅能够深入了解中国人口老龄化的现状和趋势，还能向决策者和社会公众传递重要信息。此外，这还展示了大数据技术在社会科学研究领域中的广泛应用价值。
     
  • 老年疾病数据
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    本数据库专注于收集和整理关于老年人常见疾病的详细信息，包括但不限于心脏病、糖尿病及阿尔茨海默病等，旨在为医学研究与临床实践提供有力的数据支持。 有几百种老年人疾病和症状适合用来进行信息检索。
     
  • 老年人健康管理系统
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    老年人健康管理系统是一款专为老年群体设计的健康管理软件。它提供个性化的健康监测、疾病预防和生活指导服务，帮助老年人更好地管理自身健康状况，享受更高质量的生活。 财政项目包括年度课题、追加课题、自立课题、机动经费等。此外还有纵向课题委办局课题安全社区项目以及其他受托方项目（如高校、公司）和其他委托方项目的资助和支持。