文章目录
- 数据来源
- 一、研究背景与意义
- 二、研究目标
- 三、研究内容与方法
- 四、预期成果
- 五、代码讲解
- 六、全文总结
数据来源
1.所有原数据均来自:国家统计局-政府的数据网站
2.涉及到的一些预测数据是根据现有数据进行预测而来。
本文从数据来源,研究意义,研究内容目标方法等以及代码进行展开描述。
一、研究背景与意义
随着信息技术的飞速发展,数据已成为推动社会进步的重要资源。国家统计局作为官方数据的权威发布机构,其发布的人口数据对于政府决策、学术研究以及商业分析等方面具有重要意义。然而,这些数据通常以静态报表的形式存在,不易于普通用户快速理解和使用。因此,本研究旨在通过爬虫技术自动化采集人口数据,并结合机器学习算法对数据进行分析,最终通过可视化平台将分析结果直观展现,以提高数据的可访问性和使用价值。
二、研究目标
开发一个自动化的爬虫系统,用于定期从国家统计局网站采集最新的人口数据。
利用机器学习算法对采集到的数据进行深入分析,挖掘潜在的趋势和模式。
设计并实现一个用户友好的可视化平台,将分析结果以图表、图形等形式直观展示。
通过平台,提供数据查询、分析和预测等功能,满足不同用户的需求。
三、研究内容与方法
爬虫系统开发:研究并选择合适的编程语言和框架,开发能够自动抓取、解析和存储国家统计局人口数据的爬虫系统。
数据预处理:对采集到的原始数据进行清洗、转换和整合,以便于后续的机器学习分析。
机器学习分析:选择合适的机器学习模型,如时间序列分析、聚类分析等,对数据进行深入分析。
可视化平台设计:flask 作为服务端设计用户界面,实现数据的动态可视化展示,并提供交互式查询和分析功能。
文献调研:通过查阅相关文献,了解当前人口数据分析的前沿技术和发展趋势。
技术选型:对比不同的爬虫框架、机器学习库和可视化工具,选择最适合本项目的技术栈。
系统开发:采用敏捷开发方法,分阶段实现爬虫系统、数据分析模块和可视化平台。
测试与优化:对系统进行功能测试和性能测试,根据测试结果进行优化调整。
四、预期成果
成功开发出能够自动采集国家统计局人口数据的爬虫系统。
构建出能够有效分析人口数据的机器学习模型,并能够准确预测未来趋势。
实现一个功能完善、操作简便的人口数据可视化平台,为用户提供高质量的数据服务。
发表相关研究论文,分享研究成果和经验。
五、代码讲解
1.启动服务端代码
2.数据采集代码
url = 'easyquery.htm?m=QueryData&dbcode=fsnd&rowcode=zb&colcode=sj&wds=%5B%7B%22wdcode%22%3A%22reg%22%2C%22valuecode%22%3A%22140000%22%7D%5D&dfwds=%5B%7B%22wdcode%22%3A%22zb%22%2C%22valuecode%22%3A%22A0302%22%7D%5D&k1=1682410901096&h=1' #
session = requests.Session()
head = {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded;charset=UTF-8',
'Connection': 'close',
'Content-Length': '0'
}
tex = session.post(url, headers=head, verify=False).json()
nr1 = tex['returndata']['datanodes'][:10]
nr2 = tex['returndata']['datanodes'][10:20]
nr3 = tex['returndata']['datanodes'][20:30]
years = []
vals1 = []
vals2 = []
vals3 = []
for i in nr1:
val = i['data']['data']
year = i['code'][-4:]
years.append(year)
vals1.append(val)
for i in nr2:
val = i['data']['data']
year = i['code'][-4:]
vals2.append(val)
for i in nr3:
val = i['data']['data']
year = i['code'][-4:]
vals3.append(val)
df = pandas.DataFrame(
{
'year': years,
'出生率': vals1,
'死亡率': vals2,
'增长率': vals3}
)
df.to_excel('data/山西省近十年人口死亡率、出生率、增长率.xlsx', index=None)
cur, conn = sql.connect()
sql.create(cur, conn)
cur, conn = sql.connect()
for index,item in enumerate(years):
sql.insert(str(year),str(vals1[index]), str(vals2[index]),str(vals3[index]),cur,conn)
sql.close(cur,conn)
print('山西省近十年人口死亡率爬取完毕')
3.大屏可视化代码
4.预测人口代码
def predict_sex(path):
sex_data = pandas.read_excel('predict/山西未来10年男性女性人数预测.xlsx')
year = sex_data['year']
man_number = sex_data['男'].values.tolist()
woman_number = sex_data['女'].values.tolist()
years = []
for item in year:
years.append(str(item) + "年")
c = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WHITE))
.add_xaxis(years)
.add_yaxis("男", man_number, stack="stack1")
.add_yaxis("女", woman_number, stack="stack1")
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)
,
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="男女人数预测"))
)
return c
六、全文总结
上述代码有任何问题,欢迎各位学者留言。