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2010-2018 CMDS-北京(流动人口动态监测数据).rar

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简介:
这段资料包含了2010年至2018年间在北京收集的流动人口动态监测数据。文件内含有关于北京市外来务工人员的社会、经济和健康状况等多方面信息,为研究城市化进程中的人口迁移与社会融合提供了宝贵的数据支持。 2010-2018 CMDS-北京(流动人口动态监测数据).rar

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  • 2010-2018 CMDS-).rar
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    这段资料包含了2010年至2018年间在北京收集的流动人口动态监测数据。文件内含有关于北京市外来务工人员的社会、经济和健康状况等多方面信息,为研究城市化进程中的人口迁移与社会融合提供了宝贵的数据支持。 2010-2018 CMDS-北京(流动人口动态监测数据).rar
  • 2018年中国
    优质
    该数据来源于2018年对中国流动人口进行的大规模社会调查,详细记录了流动人口的社会经济特征、就业状况和生活状态等信息。 2018年中国流动人口动态监测数据提供了关于该年度中国境内人员迁移及分布情况的详细分析。
  • 2018年中国.zip
    优质
    该文件包含2018年中国流动人口动态监测数据,提供了关于中国流动人口特征、迁移原因及城市融入情况等多方面的详细信息。 2018年中国流动人口动态监测数据.zip
  • 2015-2018.rar
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    本文件包含2015年至2018年间中国流动人口统计数据,涵盖人数、年龄结构、性别比例及主要流入地等详细信息。 2015年、2016年、2017年及2018年的流动人口数据可以使用Stata 14或15版本打开,但无法用Stata 12版本读取;其他版本未进行测试。这些数据较为全面,并涵盖了整个调查的内容,希望能为科研工作提供帮助。需要特别说明的是,2018年虽然没有问卷文件,但仍可以根据之前几年的数据了解问题内容。已有研究使用了2018年的流动人口监测数据并成功发表论文。
  • 2017年中国调查
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    本报告基于2017年中国流动人口动态监测调查数据,全面分析了中国流动人口的规模、结构及分布特征,并探讨其社会经济影响。 中国流动人口动态监测调查数据(2017)提供了关于中国流动人口的详细统计信息。
  • 2018年POI
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    简介:本数据集包含2018年度北京市各类地点兴趣点(POI),涵盖餐饮、住宿、旅游、服务等多个领域,为城市规划和研究提供详实信息。 标题中的“北京市 2018年 POI”指的是北京市在2018年的地理信息数据,特别是基于点兴趣点(Points of Interest, POI)的数据库。POI是地理信息系统中的一个重要概念,它通常包括各类实体的位置信息,如餐馆、酒店、公园、医院等,这些地点对于导航、旅游规划和商业分析等领域具有重要意义。 描述中提到的数据来源于2018年的高德地图,高德是中国领先的数字地图提供商之一,其数据准确性和覆盖范围广受认可。该数据集包含了超过50万条记录,并涵盖了包括但不限于以下类别: 1. 餐饮:如餐馆、咖啡厅和甜品店。 2. 风景名胜:如公园、景区和历史遗迹。 3. 公共设施:如图书馆、体育场馆、公交站和地铁站。 4. 商业服务:如购物中心、银行和加油站等。 5. 住宿:包括酒店、旅馆以及民宿。 6. 医疗健康:例如医院、诊所及药店。 7. 教育机构:涵盖学校与培训机构等场所。 8. 办公场所:诸如办公楼或政府机关的地点信息。 9. 娱乐休闲:如电影院、KTV和酒吧等娱乐设施的位置数据。 10. 交通设施:包括机场、火车站及长途汽车站等地标位置。 11. 居民区:例如小区与公寓的具体地址详情。 12. 其他公共服务场所,比如邮局或派出所的地点信息。 13. 自然环境特征:如湖泊、山川和森林等自然景观的位置数据。 14. 工业区域:包括工厂及工业园区等地标位置。 此数据集以.xlsx文件格式提供。用户可以利用这个文件进行各种分析,例如: - 地理空间分析:通过地图软件或GIS工具展示POI分布情况,并对城市的空间结构和人口活动热点进行深入研究。 - 商业智能应用:商家可以根据POI信息来确定市场定位、寻找潜在客户群体并优化店铺布局策略。 - 旅游规划服务:为游客提供旅行路线建议,帮助他们找到周边的住宿设施、景点及餐饮地点等资源。 - 城市发展规划支持:政府和研究机构可以利用这些数据了解城市功能区的变化趋势,并据此调整公共服务设施配置方案。 标签“POI 北京市 2018年”明确了该数据集的主要内容及其时间范围,方便用户快速理解和使用。文件名为“北京POI”,这很可能是指包含所有上述信息的Excel文件。 此数据集是研究北京市的城市特征、进行市场分析或开发相关应用的重要资源之一。通过对超过50万条POI记录的数据深入挖掘,我们可以获得丰富的城市生活与商业信息,并为决策提供有力支持。
  • 模型的研究.rar
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    本研究聚焦于开发适用于北京的人口预测模型,结合历史数据与现状分析,旨在为城市规划和政策制定提供科学依据。通过探讨影响人口变化的关键因素及其相互作用机制,提出具有前瞻性的预测方案。 选题目的:分析比较目前常用的人口预测模型,并对其短期、中期及长期的预测准确性进行评估;同时考虑人口老龄化、人口迁移以及北京奥运会前后人口增长率变化对北京市总人口数量的影响,利用所构建的预测模型对未来北京市人口增长趋势作出预估。 选题意义:作为中国的首都和一个人口密度极大的直辖市,北京未来的人口发展趋势将直接影响其未来的城市建设方向。因此,研究奥运会对北京带来的影响及后续的人口变动情况显得尤为重要,并需要通过系统性的建模来进行深入分析。此外,选择恰当的预测模型及其各自的特性也需进行专门的研究。 主要内容:本课题涵盖常用模型对比、数据分析和趋势预测等几个方面,具体包括以下几点: 1. 列出几种常用的数学人口预测模型(如马尔萨斯人口增长模型、二次指数平滑法及Logistic曲线拟合方法);通过将历史数据代入各模型进行比较分析,初步得出不同模型在短中长期预测中的表现和准确性。 2. 根据各个模型的特点对现有预测方式进行优化改进,并采用改良后的最佳方案对未来人口变化趋势做出预判。同时会对该结果进行全面细致的解析与评估。 本课题主要使用Excel、SAS等软件工具进行数据分析处理工作。
  • 2023年特定两天全天.zip
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    该文件包含北京在2023年的两个特定日期内的人口流动数据,详细记录了每日各时间段内的进出京人数和主要交通枢纽客流量情况。 北京2023年某两日的24小时人口流量数据集。
  • 市政区矢量(SHP)
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    本数据集提供北京市各级行政区划边界及详细的人口分布信息,格式为地理信息系统常用的SHP文件。 北京市的矢量数据仅供参考学习练习之用,包括北京市各区人口数据,可用于计算北京市各区的人口密度等。
  • 3DMAD
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    3DMAD人脸动态检测数据集是一项专注于捕捉和分析面部表情及头部动作的研究资源,适用于评估算法在真实场景下的性能。 里面有很多3D面具,用于训练人脸活体检测模型。上传的是百度网盘链接。