县第六次人口普查户口整顿方案.doc

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2018年人口普查准备和摸底工作总结.docx

2018年人口普查户口整顿总结报告.docx

人口普查_收入_项目 此数据是由Ronny Kohavi和Barry Becker（数据挖掘和可视化，Silicon Graphics）从1994年人口普查局数据库中提取的。 使用以下条件提取了一组合理的干净记录：（（AAGE> 16）&&（AGI> 100）&&（AFNLWGT> 1）&&（HRSWK> 0））。 预测任务是确定一个人每年的收入是否超过5万美元。 fnlwgt（最终权重）的说明当前人口调查（CPS）文件中的权重被控制为对美国平民非机构人口的独立估计。 这些由人口普查局的人口司每月为我们准备。 我们使用3套控件。 它们是：每个州的16岁以上人口的单个单元格估计。 通过年龄和性别控制西班牙裔起源。 通过种族，年龄和性别进行控制。 我们在加权程序中使用了所有三组控件，并通过它们进行了6次“遍历”，以便最终返回到所使用的所有控件。 估计一词是指通过创建具有特定人口社会经济特征的“

第六次人口普查数据（2010年），其中包含了各地区城乡的户数，人口数，性别比。还有城市、镇、乡村的人口明细，各地区人口年龄、性别的人口。各地区人口年龄构成和抚养比，以及各地区60岁及老年人口家庭户户数。

D3作业-数据新闻和D3 背景 欢迎来到新闻编辑室！ 您刚刚接受了主要Metro纸的数据可视化职位。 您的任务是分析影响人们生活的当前趋势，并创建图表，图形和交互式元素来帮助读者理解您的发现。 该编辑希望撰写一系列有关特定人口统计学所面临的健康风险的专题报道。 她指望您通过筛选来自美国人口普查局和行为风险因素监视系统的信息来探究第一个故事的想法。 分配中包含的数据集基于2014 ACS 1年估算值： : ，但您可以自由研究其他数据集。 当前数据集包括各州的收入，肥胖，贫困等方面的数据。 教育部代表“误差范围”。 在你开始之前 为此项目创建一个新的存储库，称为D3-challenge 。 不要将此作业添加到现有存储库中。 将新的存储库克隆到您的计算机。 在本地git存储库中，为D3挑战创建一个目录。 使用文件夹名称来对应挑战： D3_data_journalism 。 该作业同

某一部门在地区专业化中的地位以及在全省的地位时采用特化系数分析。亦称区位系数或者特化指数。当LQ=1，说明该地区这一部门人口处于省平均状态；当LQ>1，说明该地区这一部门人口相对集中，处于省特化状态；当LQ<1，说明该地区这一部门人口相对分散，处于省非特化状态。

人口普查-收入预测

该项目旨在使用提供的数据集建立房价模型，以预测加利福尼亚州的房价中位数。 考虑到所有其他指标，该模型应该从数据中学习并能够预测任何地区的房价中位数。 地区或街区组是美国人口普查局发布样本数据的最小地理单位（街区组通常人口为600至3,000人）。 项目数据集中有20,640个地区。