人口迁徙大数据

于 2025-03-20 09:05:47 发布
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分类专栏： 地理与交通数据 文章标签： 人口迁徙
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版权

一、数据简介

     随着我国经济发展和社会变革的不断推进，人口迁移格局也发生了相应变化。城镇化进程的不断加快使得我国逐渐形成了中心城市带动城市群，进而带动区域经济发展的格局。加之交通基础设施特别是高铁网络的快速完善，人口流动性大大增强，我国人口在空间结构上呈现出向中心城市、城市群加快集聚的特征。从人口的迁移和流动情况中，我们能够了解各城市的经济发展、公共服务、城市规划和治理能力等多方面的信息。从更为宏观的角度看，分析人口流动和迁移对调整人口政策、分析劳动力盈缺、促进地区文化交流、甚至民族和种族的融合等都有重要作用。

     尤其在2019年新冠肺炎疫情中，人口流动信息至关重要。因当下交通发达，加之疫情爆发于春节前后，高频率、大规模的人口流动给疫情防控带来困难，各地区对人口流动的限制情况在一定程度上能反映出当地的防控程度；通过对人口流向与变化趋势的洞悉，各地各部门能更加高效地开展城市管理、资源规划调配等工作。

     CnOpenData数据团队自2019年以来，整理了三个时间版本的人口迁徙大数据，包含各地区迁入来源地信息、各地区迁出目的地信息和各城市内部出行强度信息三个子模块，涵盖迁入和迁出城市、省份的总趋势和迁入迁出明细数据，为相关研究提供了优质的大数据样本。

二、改版说明

人口迁移大数据

三、字段展示

各地区迁入来源地信息模块

迁入来源地城市总趋势迁入来源地省份总趋势迁入来源地城市明细迁入来源地省份明细
迁入城市迁入省份迁入城市迁入省份
迁入城市编码迁入省份编码迁入城市编码迁入省份编码
迁入迁出类型迁入迁出类型迁入迁出类型迁入迁出类型
日期日期日期日期
迁徙规模指数迁徙规模指数迁入来源地城市迁入来源地城市
迁入来源地城市编码迁入来源地城市编码
迁入来源地所属省份迁入人口占比
迁入来源地所属省份编码
迁入人口占比

各地区迁出目的地信息模块

迁出目的地城市总趋势迁出目的地省份总趋势迁出目的地城市明细迁出目的地省份明细
迁出城市迁出省份迁出城市迁出省份
迁出城市编码迁出省份编码迁出城市编码迁出省份编码
迁入迁出类型迁入迁出类型迁入迁出类型迁入迁出类型
日期日期日期日期
迁徙规模指数迁徙规模指数迁出目的地城市迁出目的地省份
迁出目的地城市编码迁出目的地省份编码
迁出目的地所属省份迁出人口占比
迁出目的地所属省份编码
迁出人口占比

各城市内部出行强度信息模块

城内出行强度信息
城市
城市编码
日期
城内出行强度指数

各地区迁入来源地信息模块

迁入来源地城市总趋势迁入来源地省份总趋势迁入来源地城市明细迁入来源地省份明细
迁入城市迁入省份迁入城市迁入省份
迁入城市编码迁入省份编码迁入城市编码迁入省份编码
迁入迁出类型迁入迁出类型迁入迁出类型迁入迁出类型
日期日期日期日期
迁徙规模指数迁徙规模指数迁入来源地城市迁入来源地城市
迁入来源地城市编码迁入来源地城市编码
迁入来源地所属省份迁入人口占比
迁入来源地所属省份编码
迁入人口占比

各地区迁出目的地信息模块

迁出目的地城市总趋势迁出目的地省份总趋势迁出目的地城市明细迁出目的地省份明细
迁出城市迁出省份迁出城市迁出省份
迁出城市编码迁出省份编码迁出城市编码迁出省份编码
迁入迁出类型迁入迁出类型迁入迁出类型迁入迁出类型
日期日期日期日期
迁徙规模指数迁徙规模指数迁出目的地城市迁出目的地省份
迁出目的地城市编码迁出目的地省份编码
迁出目的地所属省份迁出人口占比
迁出目的地所属省份编码
迁出人口占比

各城市内部出行强度信息模块

城内出行强度信息
城市
城市编码
日期
城内出行强度指数

四、样本数据

各城市内部出行强度信息

城市城市编码日期城内出行前度指数
北京110000201901123.8859
北京110000201901133.6699
北京110000201901145.2773
北京110000201901155.396
北京110000201901165.2085
北京110000201901175.314
北京110000201901185.4196
北京110000201901193.9943
北京110000201901203.7424

迁入来源地城市总趋势

迁入城市迁入城市编码迁入迁出类型日期迁徙规模指数
兴安盟152200move_in201901120.2923776
兴安盟152200move_in201901130.263088
兴安盟152200move_in201901140.2753676
兴安盟152200move_in201901150.2729376
兴安盟152200move_in201901160.287874
兴安盟152200move_in201901170.2818476
兴安盟152200move_in201901180.272322
兴安盟152200move_in201901190.274914
兴安盟152200move_in201901200.2725164

迁入来源地省份总趋势

迁入省份迁入省份编码迁入迁出类型日期迁徙规模指数
北京110000move_in201901127.6650624
北京110000move_in201901137.8045444
北京110000move_in2019011411.0134404
北京110000move_in201901158.2183572
北京110000move_in201901167.8952644
北京110000move_in201901178.4018384
北京110000move_in201901188.1269568
北京110000move_in201901197.9356672
北京110000move_in201901208.11053

五、相关文献

  • 张同斌、王蕾，2024：《政策信号与流动人口长期居留意愿》，《世界经济》第7期。

六、数据更新频率

年度更新（CnOpenData 人口迁移大数据）

【科研必备神器】人口迁徙大数据科研辅助利器安装使用教程
tianchounh的博客
06-18 414
今天，给大家介绍一款用于对人口迁徙大数据进行分析的神器--人口迁徙数据解析器，可以获取对目标城市迁入、迁出的迁徙数据详情，如，排名前100名的迁徙来源地的迁徙时间、城市名、省份名及迁徙比例。下面，给大家介绍下这款神器的具体安装及使用方法
CnOpenData人口迁徙大数据
Sunny9qx的博客
01-28 557
人口迁徙大数据，包含各地区迁入来源地信息、各地区迁出目的地信息和各城市内部出行强度信息三个子模块，涵盖迁入和迁出城市、省份的总趋势和迁入迁出明细数据。
Cnopendata人口迁徙大数据简介
CnOpenData的博客
10-14 2021
人口迁徙大数据简介 目录人口迁徙大数据简介一、数据简介二、时间区间三、字段展示四、样本数据五、数据更新频率 一、数据简介 随着我国经济发展和社会变革的不断推进，人口迁移格局也发生了相应变化。城镇化进程的不断加快使得我国逐渐形成了中心城市带动城市群，进而带动区域经济发展的格局。加之交通基础设施特别是高铁网络的快速完善，人口流动性大大增强，我国人口在空间结构上呈现出向中心城市、城市群加快集聚的特征。从人口的迁移和流动情况中，我们能够了解各城市的经济发展、公共服务、城市规划和治理能力等多方面的信息。从更为宏观的角
人口迁徙大数据（2019-2020年）
m0_65541699的博客
06-20 3509
人口迁徙大数据具有极高的研究价值，特别是与城市群、疫情等重要话题结合起来，发表了很多核心期刊：迁徙数据（1）高德地图人口迁徙数据：2020年前6个月的400多万条数据，数据为日数据，包括迁入和迁出，特征为时间、出发省份、出发省份代码、出发城市、出发城市代码、到达省份、到达省份代码、到达城市、到达城市代码，意愿迁徙指数、实际迁徙指数。 迁徙数据（2）——百度人口迁徙数据：抓取百度迁徙数据，数据日期22020.1-3，与官网一致， 含迁入/迁出指数、城内出行强度，数据demo如下： 下载链接：...
百度迁徙大数据整理[2020+2019同期]
uranusautism的博客
12-21 793
统筹推进疫情防控和经济社会发展工作是常态化疫情防控阶段促进中国经济恢复的必然选择。结果表明，早期的疫情超常规防控措施有效控制了人口流动，导致中国城市平均人口迁出、迁入强度和城市内部出行强度分别降低了 71．21%、72．62%和 45．99%，且武汉市的下降幅度尤为显著。在实行差异化防控策略推进复工复产后，全国人口流动开始反弹，城市间人口流动增长了1 倍以上，且城市内部出行强度基本恢复到 2019 年农历同期水平。因此，在常态化疫情防控阶段，需采取差异化的策略实施精准防控，积极为推动经济恢复创造有利条件。
python获取百度迁徙大数据
帅帅de三叔
02-19 7783
百度迁徙大数据大放异彩，很多研究都是基于百度迁徙数据来进行的，本次小试牛刀百度迁徙数据
百度迁徙大数据整理（2019-2020）
li514006030的博客
04-05 3876
百度迁徙大数据整理（2019-2020）
地级市人口迁徙（迁入、迁出）数据
paperdata666的博客
11-18 2061
在前文，参考《中国工业经济》中王春杨(2020)的做法，利用“百度迁徙”大数据整理了各省份之间的人口迁徙数据、高德地图-人口迁徙规模数据。本次数据继续整理了363个城市间的人口迁徙数据，总量5339万条，包括原始数据、年度、月度数据，对于研究人口流动有一定的参考价值，希望对大家有所帮助。数据说明：包含年度、月度、日度迁徙数据。数据范围：363个城市（包括直辖市）数据名称：城市间-人口迁徙数据。图2 原始日度数据-迁入。图2 原始日度数据-迁出。样本数量：5339万条。图1 百度迁徙信息概览。
人口迁徙大数据.zip
02-02
数据名称：百度迁徙大数据爬取整理版，数据已整理好，可直接用于研究 数据来源：百度地图-迁徙大数据 数据格式：excel格式 数据日期：与官网一致 迁入/迁出指数： 2020.01.01-------2022.04.21
百度迁徙数据（包括省级和地级市）
04-18
“百度地图春节人口迁徙大数据”（简称“百度迁徙 ”）是百度在春运期间推出的技术品牌项目，为业界首个以“人群迁徙”为主题的大数据可 视化项目。 2014年春运期间，是百度推出了一个品牌项目——百度迁徙，启用...
百度迁徙大数据（2019、2020）
04-10
数据来源：百度地图-迁徙大数据 数据格式：60887条，包括dta和excel格式 迁入/迁出指数： 2020年(1.1-5.3) 2019年(1.12-3.27) 城内出行强度： 2020年(1.1-5.7) 2019年(1.12-3.27) 数据指标：地区 、迁徙日期...
ASP技术访问WEB数据库.docx
05-02
ASP技术访问WEB数据库.docx
2010-2019年上市公司排污费数据.xlsx
最新发布
05-02
2010-2019年上市公司排污费数据 1、时间：2010-2019年 2、来源：上市公司披露BG 3、指标：代码、日期、名称、本期支出 4、范围：417家上市公司 5、相关研究：胡珺,宋献中,王红建.非正式制度、家乡认同与企业环境治理
六轴桌面机械臂上位机与下位机源码解析与实现
05-02
内容概要：本文详细介绍了六轴桌面机械臂的上位机（PC）和下位机（单片机）源码实现及其应用场景。上位机使用Python编写，通过pyserial库进行串口通信，实现了用户交互和指令发送功能；下位机则使用Arduino平台，通过C/C++语言编写代码，实现了机械臂的动作控制。文中不仅展示了基本的通信协议和控制逻辑，还深入探讨了逆运动学计算、PID控制、数据同步等问题，并提供了多个实用的代码片段和调试经验。 适合人群：对机器人技术和嵌入式开发感兴趣的开发者，尤其是有一定编程基础和技术背景的人群。 使用场景及目标：适用于六轴桌面机械臂的开发和调试，帮助读者理解上下位机的协同工作原理，掌握机械臂控制的关键技术，如串口通信、逆运动学、PID调节等。 其他说明：文章强调了实际开发中的注意事项和常见问题，如数据同步、指令校验、运动规划等，并提供了一些优化建议和解决方案。此外，还提到了系统的扩展性和安全性措施，如限位保护和扩展接口的设计。
青藏高原降水水汽来源模拟数据集（1998-2018）
05-02
青藏高原降水的水汽来源及输送机制一直是国际水文气候学界关注的热点问题。由于高原地面观测站数量有限，且分布极不均匀，从而导致降水溯源存在很大不确定性。作者通过引入卫星降水数据来弥补站点观测降水的不足，从而对高原整体降水的水汽来源进行模拟性评估。作者通过1998-2018年间水汽追踪数值模型模拟高原整体降水的水汽来源，模型使用ERA-Interim再分析资料、TRMM卫星降水和GLDAS OAFlux蒸发作为数据驱动，并设置对比实验进行验证，最终生成高原整体降水的水汽来源月尺度数据。数据集内容包括：（1）青藏高原范围；（2）高原1998-2018年逐月降水水汽贡献数据，空间分辨率为1°×1°，单位：mm/mon；（3）高原1998-2018年逐月降水量。数据集存储为.nc、.shp和.xlsx格式，由8个数据文件组成，数据量为55 MB（压缩为1个文件，40.9 MB）。基于该数据集的分析研究成果已发表在《Environmental Research Letters》2020年15卷。Zhang, C. Moisture source assessment and the varying characteristics for the Tibetan Plateau precipitation using TRMM [J]. Environmental Research Letters, 2020, 15(10): 104003.
Motorcad设计案例：内转子式永磁同步电机的高功率密度与强大过载能力，电磁场计算解析
05-02
内容概要：本文详细介绍了利用MotorCAD进行32极36槽内转子永磁同步电机的设计过程，涵盖电磁场计算、极槽配合选择、绕组设计、磁钢布局、冷却系统设计等方面。通过分数槽配置、双层短距绕组、V型磁钢布局以及高效的冷却系统，实现了70kW输出、525rpm转速、2.5倍过载能力和高达5kW/kg的功率密度。文中还讨论了具体的参数设置及其背后的物理意义，如极距、绕组因数、磁钢涡流损耗控制等。 适合人群：从事电机设计的专业工程师和技术人员，尤其是对高功率密度和高性能电机感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于电动工程机械等需要短时爆发力的应用场合，旨在提高电机的功率密度和过载能力，同时确保高效稳定运行。 其他说明：文章提供了详细的参数配置代码片段，便于读者理解和复现设计过程。此外，还分享了一些实用的设计经验和优化技巧，如磁钢分段设计、转子冲片造型等。
苏苏源码-python010-python-网络课程在线学习平台.zip
05-02
标题Python网络课程在线学习平台研究AI更换标题第1章引言介绍Python网络课程在线学习平台的研究背景、意义、国内外现状和研究方法。1.1研究背景与意义阐述Python在线学习平台的重要性和研究意义。1.2国内外研究现状概述国内外Python在线学习平台的发展现状。1.3研究方法与论文结构介绍本文的研究方法和整体论文结构。第2章相关理论总结在线学习平台及Python教育的相关理论。2.1在线学习平台概述介绍在线学习平台的基本概念、特点和发展趋势。2.2Python教育理论阐述Python语言教学的理论和方法。2.3技术支持理论讨论构建在线学习平台所需的技术支持理论。第3章Python网络课程在线学习平台设计详细介绍Python网络课程在线学习平台的设计方案。3.1平台功能设计阐述平台的核心功能，如课程管理、用户管理、学习跟踪等。3.2平台架构设计给出平台的整体架构，包括前后端设计、数据库设计等。3.3平台界面设计介绍平台的用户界面设计，强调用户体验和易用性。第4章平台实现与测试详细阐述Python网络课程在线学习平台的实现过程和测试方法。4.1平台实现介绍平台的开发环境、技术栈和实现细节。4.2平台测试对平台进行功能测试、性能测试和安全测试，确保平台稳定可靠。第5章平台应用与效果分析分析Python网络课程在线学习平台在实际应用中的效果。5.1平台应用案例介绍平台在实际教学或培训中的应用案例。5.2效果评估与分析通过数据分析和用户反馈，评估平台的应用效果。第6章结论与展望总结Python网络课程在线学习平台的研究成果，并展望未来发展方向。6.1研究结论概括本文关于Python在线学习平台的研究结论。6.2研究展望提出未来Python在线学习平台的研究方向和发展建议。
西门子S7-1200PLC自定义堆栈FB块实现：先进先出与后进后出功能的数据管理程序
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05-02
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揭秘百度迁徙大数据：春节人口流动的可视化展现
该项目特别关注于中国春节期间的大规模人口流动情况，称为“百度地图春节人口迁徙大数据”。以下是该项目涉及的几个核心知识点： 1. 项目背景及意义 百度迁徙项目起始于2014年春运期间，旨在利用百度地图和其开放...
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