京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA推荐|全国人口基础信息空间可视化(内附活动预告)
今天的主角名叫“全国新型城镇化监控与评估平台”,名字很长,解释起来就是极海做了这么一件事儿,帮助中国城市规划设计研究院(下面简称“中规院”)的小伙伴把城乡发展建设相关数据进行专业、直观、美观的可视化,并加上了一些图表分析,全面并细致地描述了全国城乡发展的现状。
这个平台上数据很多,空间上涵盖了全国大小市县,年代上跨越了好几代伟大的领导人;数据覆盖面很广,经济、社会、环境、建设、民生,只有你想不到,没有中规院和极海找不到。本文仅仅是从其中的人口数据出发,讲一讲可视化平台能告诉我们什么。
知道你已经准备打开度娘亲自感受一下这个平台了,但是考虑到数据共享权限,目前这还不是一个对民众开放的系统:( 。别难过,如果想要数据,可以找中规院,如果需要可视化分析,可以找极海,如果想先一饱眼福,别无选择,快看下文!
「中国人在哪里」
根据国家统计局资料显示,在2015年末,中国总人口已经达到了13.7462亿人。这些人口当然没有平均分布在九百六十万平方公里的中国大地上,总体来讲,中国14亿人口分布东部多于西部,城市多于农村,且这样的分化趋势愈加严重。
口说无凭,平台基于当前大陆地区人类活动POI点的分布进行了可视化,暗黑色底图上越明亮的点代表人类活动越为频繁。
从图上可以清晰地看出东南西北各有四个最为闪亮的人类活动聚集点,这里的人口最为密集,是中国最发达的城市,具有最强大的吸引力使得更多二三线城市的人口向这里迁移。同时,大片几乎为黑色的面积代表这些地方相对人口更为稀少,人类活动较为匮乏。
「中国人去了哪里」
平台上有这么几张图,自上而下分别是全国省级、地级市级、区县级的五六普人口密度变化(数据来源:国家统计局年鉴数据):
虽然总人口的涨势全国的马一起都拉不回头,但是依然可以看到重庆、湖北、四川、贵州四省人口密度有所下降。与此同时,北上广的人口密度增长在全国遥遥领先,雄踞全国的北东南三方。
以江苏为例,即使全省人口密度从五普到六普上升了54.4人/平方公里,但细数江苏十三大市的人口变化,苏南苏北情况截然不同。苏南各市比起苏北有显著的政治经济优势,与浙东北和上海共同构成了长三角最为发达的经济圈,这里吸引着源源不断的人来工作生活,人口密度的增长在全国遥遥领先。
当人口密度变化细分到区县尺度上,你可能已经连自己家在哪个小色块里都不知道了,但是你一定可以清楚地认出北上广深。以这些一线城市为中心的周边区域人口密度增长在图上呈现出极为醒目的红色(部分区县年鉴数据并不准确,在图上也呈红色),是京津冀、长三角、珠三角经济区最核心的地带。
「中国人口流动」
再来看一张描述上一周10月9日至10月15日期间全国人口迁移的地图(数据来源:腾讯)
图上每一条线代表了两个城市之间的迁移人数,人数越多,线条越粗,颜色越红。
你是否发现,中东部的联系情况,构成了一个菱形的钻石结构,同时,珠三角,长三角、成渝、京津冀城镇群内部之间的联系也较密切。而西部城市之间的联系成走廊效应?
放大来看,北京、上海、广州/深圳、成都作为四个顶点连接起了这个菱形,而这几个城市恰好是上文人口密度变化的几个热点城市。
详细来看这几个城市人口的主要流动方向,红色表示相对更多的流动人数,蓝色反之:
近一个周,迁入北京的人,廊坊、保定、天津、武汉、成都、上海等较多。

这几个城市两两之间在短短一周内的流动人口数量即可达到百万的数量级,且以周边城市居多,同时,从几大城市的流入流出来看,基本也是“礼尚往来”的状态,相互联系比较紧密。它们作为中国东南西北四方的交通枢纽或见证了越来越多的外来人口进城落脚,或见证了无数本地人向着更大的机遇远行。
城市容纳着中国多半数的人口,未来这里还会成为更多人的家。全国新型城镇化监控与评估平台不仅能够直观地展示城市方方面面的情况,并能对城市现状进行体检评估。
随着平台的进一步建设,我们越来越坚信,随着中国新科技的“井喷”,中国城市化与中国新兴信息技术的结合将会更好的推动新型城镇化,同时,新型城镇化将会正视城市病,创新性地解决交通拥堵、污染、生态灾害、城市贫困、空城鬼城、职住不平衡、城乡失衡等,推动以人为核心的新型城镇化,促进城市持续健康发展。
6月份的WGDC之后,我们对地理大数据对城市建设和发展有了更进一步的思考,10月27日下午14点我们将联合中国城市规划设计研究院共同召开“智慧数据云平台与新型城镇化智库论坛”,在次,我们诚邀您的莅临,共同探讨城市发展的创新思路。
点击阅读原文,了解活动详情及报名参会。27号北京!我们等你!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09