
春运返程大数据:北京上海迁入人数最多_数据分析师
2月24日早9点,在全国范围内有7.97%的被统计人群选择迁入北京,6.64%的人群选择进入上海,3.77%的人群选择进入深圳。
除了这前三名的城市之外,分别有3.74%、2.53%、2.35%的被统计人群选择进入重庆、广州和天津。
百度迁徙地图的实时数据显示了上述信息。
羊年春节假期已过,全国迎来节后返程高峰。
特别是京津冀、长三角、珠三角地区以及各省会城市、较大城市周边高速公路、主要国省道,将迎来春运大客流。
截至当日晚间6点,百度迁徙地图实时数据显示,前6个迁入热点城市,分别为北京、上海、重庆、深圳、天津和广州。在被统计人群中,选择进入这六个城市的分别占比为12.03%、7.47%、3.85%、3.61%、3.45%和2.09%。
迁徙区域性明显
上述时段的回程路线,也基本与这些城市在全国的经济总量相对应。
在2014年全国主要城市GDP排行榜中,上海、北京和广州分别以约2.35万亿元、2.13万亿元和1.67万亿元列入前三名。
北、上、广依旧维持了三大经济中心地位。但2015年,这三大城市都将改革放到了更重要的位置。来自地方两会的政府工作报告显示,上海已经取消了今年的GDP增长目标,把今年经济工作的重心放在全面深化改革和创新驱动发展上;北京则提出了主动适应经济发展新常态,推动首都经济社会持续健康发展,向着国际一流的和谐宜居之都迈出坚实步伐;提出全面实施城市创新发展战略的广州,也希望在全球城市体系中找标杆,从国家大战略中找动力,从区域发展中找动力,从全球发展要素配置和国际产业分工中找动力。
从百度迁徙地图24日9时显示的迁入人口来源来看,这三大城市的人口集聚效应有着明显的地域特征。
其中,迁入北京的人群中来自河北、山东、河南、山西、辽宁、内蒙古等北方省份最多;迁徙往上海的人群中,来自江苏、安徽、浙江、河南、山东、江西等长三角及周边省份最多;迁徙往广州的人群中,来自湖南衡阳、江西赣州、广西玉林、湖北武汉、湖北荆州等中南部城市人群也最多。
深圳2014年的GDP约为1.6万亿元,但人均GDP约2.4万美元,高于广州、上海、北京等城市,接近韩国人均水平。加上高科技和互联网企业集聚,培育了华为、中兴、华大基因、光启等一批龙头企业和研究机构。
24日9时的数据显示,江西赣州、湖南邵阳、广西玉林、湖北黄冈、湖北咸宁以及重庆等中西部城市是迁入深圳人群的主要来源地。
作为北方重要的经济中心之一,天津去年GDP总量约为1.57万亿元,继续保持重要的地区经济增长极地位。
24日的数据同样显示,河北、山东、河南、北京、山西、辽宁占迁徙进入天津人群的主要部分。
重庆去年GDP总量约为1.43万亿元,超过了苏州位居全国第六。从沿海转入的笔记本电脑产业和蓬勃发展的汽车产业,在很大程度上支撑了重庆的新增长。
数据显示,同一时段进入重庆的人群覆盖了广大的中西南省份,其中四川、贵州、湖北、广东、云南、湖南是占比较大的省份。
由于当前人口从以往单向潮汐式迁徙转为双向流动,百度迁徙地图实时数据显示,这六大城市同时也是假日人口迁出的重点城市。
邻近省份串门多
百度迁徙地图24日早上10点的实时数据显示,安徽省,被统计的迁入和迁出人群中,有约31.78%的迁入人群从江苏迁往安徽,有约37.7%的迁出人群从安徽迁往江苏。
在贵州省,被统计的迁入和迁出人群中,有约16.05%的迁入人群从云南迁往贵州,有约18.7%的迁出人群从贵州迁往四川。
在甘肃省,被统计的迁入和迁出人群中,有约27.81%的迁入人群从陕西迁往甘肃,有约30.45%的迁出人群从甘肃迁往陕西。
在东三省,省份之间互迁更为明显。在黑龙江的迁入人群中,有约21.69%的来自吉林,有约20%的来自辽宁;在黑龙江的迁出人群中,有约24.66%进入到辽宁,约18.19%进入到吉林。
吉林的迁入人群中,有29.88%的来自辽宁,22.7%来自黑龙江;在吉林的迁出人群中,有35.09%的进入辽宁,有约18.03%的人群进入黑龙江。
但从辽宁的迁徙数据看,最大人群迁出目的地是北京。这显示辽宁可能成为东三省进出北京的中转站。
目前,上述迁徙数据还只反映了2月24日部分时段的部分人群迁徙特征。由于农民工返程一般会延续到元宵节期间,届时的人群迁徙还将有新特点。
不过,国家统计局所发布的最近可查的《2013年全国农民工监测调查报告》显示,选择留在本地和留在省内的农民工比重有所增加。
在2013年全国农民工总量26894万人中,外出农民工占比约为61.7%,而本地农民工占比约为38.3%。在外出的农民工中,7739万人跨省流动,8871万人省内流动,分别占外出农民工的46.6%和53.4%。
东部地区外出农民工以省内流动为主,中西部地区外出农民工以跨省流动为主。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-07大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-07解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-07