摘要人口普查作為基礎性、全局性、權威性的基本國情調查，不僅是了解我國人口發(fā)展變動情況的重要手段，對于國家重大宏觀經(jīng)濟社會決策也具有重要意義。本研究通過Hive對數(shù)據(jù)進行分析，結合Echarts可視化庫以及HTML5、CSS、JavaScript等前端技術對人口數(shù)據(jù)進行可視化，并通過LSTM模型對未來10年人口數(shù)量進行預測，從而實現(xiàn)了人口數(shù)據(jù)的分析可視化展示以及未來人口數(shù)量的預測，為決策者提供了直觀、全面的數(shù)據(jù)支持。通過對人口數(shù)據(jù)的收集、預處理和分析和可視化展示，能夠直觀的了解到人口總量變化的趨勢、人口年齡結構、人口分布規(guī)律、出生率死亡率的變化、性別比例、城市鄉(xiāng)村人口的對比等關鍵信息以及對未來人口數(shù)量的預測。關鍵詞：人口數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化，Echarts，HadoopAbstractThecensus,asafundamental,comprehensive,andauthoritativesurveyofbasicnationalconditions,isnotonlyacrucialtoolforunderstandingthechangesinChina'spopulationdevelopmentbutalsoholdssignificantimportanceforthecountry'smajormacroeconomicandsocialdecisions.ThisstudyconductedananalysisofthedatathroughHive,combinedtheEchartsvisualizationlibrarywithcutting-edgefront-endtechnologiessuchasHTML5,CSS,andJavaScripttovisualizethepopulationdata,andpredictedthepopulationsizeinthenext10yearsusingtheLSTMmodel.Thisapproachachievedthevisualizationandanalysisofpopulationdata,aswellasthepredictionoffuturepopulationnumbers,providingdecision-makerswithintuitiveandcomprehensivedatasupport.Throughthecollection,preprocessing,analysis,andvisualizationofpopulationdata,keyinformationsuchastrendsinpopulationsizechanges,populationagestructure,populationdistributionpatterns,changesinbirthanddeathrates,genderratios,andcomparisonsbetweenurbanandruralpopulationscanbeintuitivelyunderstood,alongwithpredictionsoffuturepopulationnumbers.Keywords:Populationdataanalysis,datavisualization,Echarts,Hadoop目錄1緒論 圖4.3所示：即完成集群搭建。圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s13Hadoop集群頁面4.3數(shù)據(jù)存儲首先，處理過的數(shù)據(jù)保存為csv文件類型并上傳到Linux文件系統(tǒng)中，可通過Xftp7軟件將文件上傳到本地文件夾中。其次為了將數(shù)據(jù)加載到Hive中，首先要創(chuàng)建一個表，該表的結構應該與CSV文件的列名相對應。再通過執(zhí)行此命令“l(fā)oaddatalocalinpath‘表名’intotable‘表名’”，可實現(xiàn)將Linux中的文件加載到Hive表中。最后將數(shù)據(jù)加載到MySQL數(shù)據(jù)庫中，首先需要在MySQL中創(chuàng)建和Hive相對應的數(shù)據(jù)表，該表結構需要與Hive中的源數(shù)據(jù)結構一致。利用Sqoop指令進行數(shù)據(jù)傳輸，將Hive中的數(shù)據(jù)文件傳輸?shù)疥P系型數(shù)據(jù)庫MySQL中。4.4MySQL數(shù)據(jù)庫表設計在關系型數(shù)據(jù)庫MySQL中創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫“demo”。在此數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建year_data、combined_data、model_rate_data、age_data及predict_data表。4.4.1year_data數(shù)據(jù)表設計此表的E-R圖如圖4.4所示，年份作為實體，年末總人口數(shù)、男女總人口數(shù)、城市鄉(xiāng)村人口總數(shù)作為其屬性。圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s14year_data表E-R圖Year_data數(shù)據(jù)表中包括年份和其相對應的年末總人口、男女總人口、城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村總人口字段。該表的字段如表1所示：表SEQ表格\*ARABIC1year_data表列名數(shù)據(jù)類型說明主鍵YearText年份是total_populationFloat總人口數(shù)否male_populationFloat男性總數(shù)否female_populationFloat女性總數(shù)否urban_populationFloat城鎮(zhèn)人口數(shù)否rural_populationFloat鄉(xiāng)村人口數(shù)否4.4.2model_rate_data數(shù)據(jù)表設計此表的E-R圖如圖4.5所示，年份作為實體，年末總人口數(shù)、男女總人口數(shù)、城市鄉(xiāng)村人口總數(shù)及出生率死亡率、人口自然增長率作為其屬性。圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s15model_rate_data表E-R圖model_rate_data數(shù)據(jù)表中包含年份及出生率、死亡率、人口自然增長率、男女總人口、城鎮(zhèn)鄉(xiāng)村總人口字段。該表的字段如表2所示：表SEQ表格\*ARABIC2model_rate_data表列名數(shù)據(jù)類型說明主鍵YearText年份是birth_rateFloat出生率否death_rateFloat死亡率否natural_growth_rateFloat自然增長率否total_populationFloat年末總人口否male_populationFloat男性人口總數(shù)否female_populationFloat女性人口總數(shù)否urban_populationFloat城鎮(zhèn)人口總數(shù)否rural_populationFloat鄉(xiāng)村人口總數(shù)否4.4.3combined_data表設計該表的E-R圖如圖4.7所示，實體是省份，其屬性為各省份名稱、人口總數(shù)、男女人口總數(shù)、出生人口、死亡人口圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s16combined_data表E-R圖該表中包含各省份名稱、男女人數(shù)、總人口數(shù)量、出生人口、死亡人口字段。該表的字段如表3所示：表格SEQ表格\*ARABIC3combined_data表列名數(shù)據(jù)類型說明主鍵regiontext各省份名稱是totalFloat總計人數(shù)否maleFloat男性人數(shù)否femaleFloat女性人數(shù)否labeltext人口總數(shù)、死亡及出生人口否4.4.4age_data表設計該表的E-R圖如圖4.8所示，省份作為實體，其屬性包括省份名稱、男女總人口數(shù)量及各個年齡階段的人數(shù)。圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s17age_data表E-R圖age_data表中包含省份名稱，男女人口總數(shù)，以及各個年齡階段的人口總數(shù)。“age_0…….代表各個年齡階段”，詳見附錄B。該表的字段如表4所示：表SEQ表格\*ARABIC4age_data表列名數(shù)據(jù)類型說明主鍵regiontext各省份名稱是maleFloat男性人數(shù)否femaleFloat女性人數(shù)否age_0…….Float各個年齡階段否4.4.5predict_data表設計該表的E-R圖如圖4.9所示，年份作為實體，年末總人口、男女總人口數(shù)量、城鎮(zhèn)鄉(xiāng)村總人口數(shù)量級出生率死亡率、自然增長率作為其屬性。圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s18Predict_data表E-R圖Predict_data表中有年份、出生率、死亡率、人口自然增長率、年末總人口數(shù)量字段。該表的設計如表5所示：表SEQ表格\*ARABIC5predict_data表列名數(shù)據(jù)類型說明主鍵Yeartext年份是Birth_rateFloat出生率否Death_rateFloat死亡率否Natural_growth_rateFloat醫(yī)療機構數(shù)量否total_populationFloat年末總人口數(shù)量否4.5基于LSTM模型的未來10年人口數(shù)量預測在人口數(shù)量預測方面，本研究通過LSTM模型對人口數(shù)量進行預測。首先通過人口自然增長率的歷史變化趨勢，預測未來10年的人口自然增長率。其次再將最后一年人口數(shù)和人口自然增長率作為參數(shù)，輸入到LSTM模型中，以此來預測下一年的人口數(shù)量。以此類推可預測得到未來10年人口數(shù)量。LSTM模型結構如圖4.10所示：圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s19LSTM模型框架圖4.6數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化方面使用Echarts和前端技術CSS+JavaScript+HTML5來繪制和交互人口數(shù)據(jù)的可視化圖表。創(chuàng)建一個基本的HTML文件，作為前端應用的骨架。在這個文件中，需要引入Echarts庫的依賴。創(chuàng)建一個CSS文件，用于設置圖表和頁面的樣式。創(chuàng)建一個JavaScript文件，用于處理前端的邏輯和Echarts的配置。5基于Echarts的人口數(shù)據(jù)分析及可視化實現(xiàn)5.1數(shù)據(jù)的存儲首先將數(shù)據(jù)保存到Hive中，要在Hive中創(chuàng)建一個與CSV文件列名相對應的表。由于篇幅限制，此處僅展示year_data表的創(chuàng)表語句，部分代碼示例為：CREATETABLEyear_data(yearSTRING,total_populationFLOAT,male_populationFLOAT,female_populationFLOAT,urban_populationFLOAT,rural_populationFLOAT)ROWFORMATDELIMITEDshowFIELDSTERMINATEDBY','LINESTERMINATEDBY'\n'STOREDASTEXTFILE;再通過此命令“LOADDATALOCALINPATH'/user/data/year_data.csv'INTOTABLEyear_data;”將數(shù)據(jù)文件上傳到Hive中。結果如圖5.2所示：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s11數(shù)據(jù)保存到Hive中其次將數(shù)據(jù)傳輸?shù)疥P系型數(shù)據(jù)庫MySQL中。首先創(chuàng)建個和Hive中的源數(shù)據(jù)結構一致的表。代碼示例為：CREATETABLEyear_data(yearTEXT,total_populationFLOAT,male_populationFLOAT,female_populationFLOAT,urban_populationFLOAT,rural_populationFLOAT);最后創(chuàng)建完year_data表之后，利用Sqoop指令進行數(shù)據(jù)遷移。將數(shù)據(jù)從Hive中傳輸?shù)疥P系型數(shù)據(jù)庫MySQL中，為實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化代提供了數(shù)據(jù)遷移服務。具體代碼如圖5.2所示：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s12Sqoop指令最終實現(xiàn)效果如圖5.3所示：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s13數(shù)據(jù)保存到MySQL中5.2人口數(shù)據(jù)分析及可視化實現(xiàn)5.2.1人口數(shù)量變化趨勢通過連接MySQL數(shù)據(jù)庫，并讀取year_data表中的時間、年末總人口字段，分析近20年人口總量的變化。代碼為如圖5.4所示：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s14讀取year_data表中的數(shù)據(jù)通過Echarts、Html5、CSS、JavaScript繪制折線圖，展示出近20年來人口總量的變化趨勢?？煽闯鼋?0年來人口增長緩慢，甚至在2021-2022年出現(xiàn)負增長情況。在人口增速緩慢方面，從2010年到2020年間，我國人口年平均增長率為0.53%，與2000-2010年0.57%的人口年平均增長率相比，增速有所放緩。主要原因是育齡婦女人數(shù)持續(xù)減少等因素導致人口增長慣性減弱，同時生育水平略有下降。如下圖5.5所示：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s15人口數(shù)量變化趨勢5.2.2城鎮(zhèn)鄉(xiāng)村人口數(shù)量變化通過連接MySQL數(shù)據(jù)庫，讀取MySQL數(shù)據(jù)庫中model_rate_data表中的時間及城鎮(zhèn)人口鄉(xiāng)村人口總量字段。統(tǒng)計城市農(nóng)村人口數(shù)量變化。獲取數(shù)據(jù)代碼如圖5.6所示：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s16讀取model_rate_data表數(shù)據(jù)通過Echarts、Html5、CSS、JavaScript繪制柱形圖，通過柱形圖展示二者之間人口總量數(shù)據(jù)的差異。明顯可看出在最初階段，農(nóng)村人口是遠多于城鎮(zhèn)人口的，中期差距越來越小，直至2011年城鎮(zhèn)人口數(shù)量開始反超。2011-2022年城鎮(zhèn)人口遠多于農(nóng)村人口。與2010年第六次全國人口普查相比，城鎮(zhèn)人口增加236415856人，鄉(xiāng)村人口減少164361984人，城鎮(zhèn)人口比重上升14.21個百分點。如圖5.7所示：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s17城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村人口對比5.2.3各個省份的出生率和死亡率通過連接MySQL數(shù)據(jù)庫，調用MySQL數(shù)據(jù)庫中combined_data表中省份名稱、總人口數(shù)量、標簽字段。并計算出生率、死亡率。獲取數(shù)據(jù)的相關代碼為如圖5.8所示：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s18讀取combined_data表數(shù)據(jù)通過Echarts、Html5、CSS、JavaScript繪制散點圖，直觀展示我國各省份的出生率和死亡率。將死亡率和出生率通過不同顏色的點進行表示。在出生率方面，廣西省位居首位，而上海排名末位。江西省在出生率占居第二位比較令人出乎意料。在死亡率方面，遼寧省的表現(xiàn)最為突出，而海南省則保持在較低水平。盡管廣東省的出生率于其他省相比較并不占優(yōu)勢，但其死亡率低占據(jù)第二位。如圖5.9所示：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s19各省份出生率和死亡率對比5.2.4中國人口分布的情況通過讀取MySQL數(shù)據(jù)庫中combined_data表中，省份名字和標簽字段中總人口數(shù)量。代碼如圖5.10所示：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s110讀取combined_data表數(shù)據(jù)通過Echarts、Html5、CSS、JavaScript繪制中國地圖。在地圖上，每個省份的人口數(shù)量被直觀地以不同顏色深淺展現(xiàn)出來，從而揭示了我國的人口分布規(guī)律性?？傮w來看，中國人口呈現(xiàn)出一種東多西少的分布格局，東部沿海地區(qū)人口密集，而東北地區(qū)人口分布相對稀疏。具體來說，人口主要集中在東部沿海的經(jīng)濟發(fā)達省份，如北京、天津、上海、山東、河南、江蘇、浙江、福建、廣東和海南。這些地區(qū)不僅是經(jīng)濟中心，也往往是人口流入的主要目的地。與之相對，盡管西部地區(qū)在近年來得到了國家政策和旅游業(yè)的大力支持，人口數(shù)量有所增長，但相比東部沿海地區(qū)，其人口密度仍然較低。至于東北地區(qū)，由于近年來的人口流失問題，其人口數(shù)量在全國范圍內處于相對較少的水平。如圖5.11所示：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s111中國人口分布5.2.5中國人口年齡占比通過調用MySQL的age_data表中的年齡字段，分析不同年齡階段的人口總數(shù)的比重。如圖5.12所示：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s112讀取age_data表數(shù)據(jù)通過使用Echarts、HTML5、CSS和JavaScript，可以創(chuàng)建一個餅圖來直觀地展示中國不同年齡階段人口的占比情況。在這餅圖中，利用不同的顏色來區(qū)分各個年齡段的人口比例，能夠清晰地識別每個年齡層的分布。中國人口年齡段占比最大的群眾是30-34歲，占8.81%。60歲及以上人口為264018766人，占18.74%，其中65歲及以上人口為190635280人，占13.54%。與2010年第六次全國人口普查相比，0—14歲人口的比重上升1.35個百分點，15—59歲人口的比重下降6.79個百分點，60歲及以上人口的比重上升5.44個百分點，65歲及以上人口的比重上升4.63個百分點。如圖5.13所示：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s113人口各年齡階段占比5.2.6各個省份男女性別人口的比例通過讀取MySQL中combined_data表中省份名稱、男性女性字段，獲取數(shù)據(jù)。獲取數(shù)據(jù)的代碼如圖5.14所示：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s114讀取combined_data表數(shù)據(jù)從圖中可看出廣東省的男女性別比例差距尤為顯著，位居前列。與此同時，山東省、福建省、云南省和海南省的男女占比相較于其他省份存在較大的差異。相較之下，其余省份的性別比例差異則相對較小。但所有省份的男性人口普遍超過女性人口，這一現(xiàn)象在全國范圍內普遍存在。如圖5.15所示：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s115各省份男女人數(shù)對比5.2.7基于LST模型未來10年人口數(shù)量變化的預測讀取MySQL數(shù)據(jù)庫中predict_data表中數(shù)據(jù)，讀取年份人口自然增長率、總人口數(shù)量字段。構建LSTM模型，預測未來10年的人口自然增長率的變化，以便于預測未來人口數(shù)量。如圖5.16所示：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s116LSTM模型人口數(shù)量預測通過LSTM模型對2024-2033年人口數(shù)量進行預測，再通過折線圖的形式展示出來人口數(shù)量在未來10年的變化趨勢。在未來十年內，人口總量將呈現(xiàn)出一定程度的波動，并整體上呈現(xiàn)下降趨勢。尤其是近兩年來，人口增長已經(jīng)趨向于負增長，這一現(xiàn)象值得高度關注。隨著社會觀念的演變，尤其是對于育兒理念的轉變，以及經(jīng)濟壓力對家庭生育決策的影響，可以預見未來人口數(shù)量將呈現(xiàn)減少的趨勢。如圖5.17所示：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s117未來10年人口數(shù)量預測5.2.8可視化大屏通過連接MySQL數(shù)據(jù)庫中的表，獲取數(shù)據(jù)繪制可視化大屏。部分代碼如圖5.18所示：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s118可視化大屏主要代碼通過對人口增長趨勢、各省份出生率死亡率的對比、人口的分布和各省份男女性別的對比、城市和鄉(xiāng)村人數(shù)的對比、各年齡階段人數(shù)的占比以及通過模型對人口數(shù)量的一個預測。最終通過可視化大屏展現(xiàn)出所有信息。如圖5.19所示：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s119可視化大屏6結論在信息量劇增的大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)的展示、理解、分析方面扮演著越來越重要的角色。它不僅通過直觀的展現(xiàn)方法讓用戶更加理解數(shù)據(jù)，同時也展示了數(shù)據(jù)內部隱含的信息，為人們對數(shù)據(jù)做進一步分析和處理提供了重要參考。本文基于Echarts進行了人口數(shù)據(jù)的分析與可視化設計，旨在通過直觀、生動的圖表，深入剖析人口數(shù)據(jù)的內在規(guī)律和趨勢。本文主要完成以下工作：首先，在數(shù)據(jù)的存儲方面，搭建Hadoop集群，確保數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)存儲到Hive中。其次在數(shù)據(jù)分析方面，通過Hive對人口數(shù)據(jù)的各個方面進行了深入挖掘。通過對人口數(shù)量、結構、分布等維度的分析，從而發(fā)現(xiàn)了許多有價值的信息和規(guī)律，如人口增長趨勢、年齡結構演變、人口分布等。這些分析結果有助于更全面地了解人口現(xiàn)狀。最后在可視化設計方面，充分發(fā)揮了Echarts的優(yōu)勢，設計了一系列直觀、易懂的圖表。這些圖表不僅展示了人口數(shù)據(jù)的整體情況，還注重了圖表的美觀性和可讀性，力求讓讀者在享受圖形的美觀的同時，也能輕松理解數(shù)據(jù)的含義。通過本研究，可深刻體會到了數(shù)據(jù)分析與可視化在人口研究中的重要性。它們不僅能夠幫助我們更好地認識人口現(xiàn)象，同時也認識到，隨著技術的不斷進步和數(shù)據(jù)的不斷積累，人口數(shù)據(jù)分析與可視化的應用領域將越來越廣泛。參考文獻白麗.基于單一模型和組合模型的老撾人口總量預測研究[D].昆明理工大學,2023.P.Floriane,T.Daniel,U.G.Martin,S.Michael,etal.IPM2:Towardsbetterunderstandingandforecastingofpopulationdynamics.ECOLMONOGR,2019,89(30).M.Zhao,W.Wu.MultiplePopulationMortalityJointlyForecastinginChinaUsingPCFModel.MATHPROBLENG,2022,20(22).S.Y.Dai,D.X.Niu,Y.R.Han.ForecastingofEnergy-RelatedCO2EmissionsinChinaBasedonGM(1,1)andLeastSquaresSupportVectorMachineOptimizedbyModifiedShuffledFrogLeapingAlgorithmforSustainability.SUSTAINABILITY-BASEL,2018,10(4).陳霞,肖嵐.Logistic模型的改進與中國人口預測[J].成都信息工程大學學報.2020(02).馬曉星.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的人口普查收入預測[J].現(xiàn)代計算機.2021(04).曹亞楠,崔玉杰.基于Logistic人口模型對我國老年人口數(shù)量的預測研究[J].現(xiàn)代營銷(學苑版).2021(08).胡珍.基于改進的GM(1,1)-BP組合模型的人口預測研究[J].數(shù)學的實踐與認識,2023,53(01):184-191.牛穎,段軍.基于ECharts的數(shù)據(jù)可視化分析組件設計實現(xiàn)研究[J].電腦迷,2016(7):43-62.趙天偉,陳惠達.基于線性回歸模型、馬爾薩斯人口增長模型及l(fā)ogistic模型的全國人口預測[J].廣東醫(yī)科大學學報,2023,41(06):623-627.查淑玲,屈改珠,王璇.基于灰色模型的西安市人口數(shù)量預測分析[J].首都師范大學學報(自然科學版),2023,44(06):16-19.史素瓊.基于數(shù)據(jù)分析的路燈數(shù)據(jù)可視化平臺設計與實現(xiàn)[D].鄭州大學,2022.宋雅.基于Web的大屏數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D].北京郵電大學,2021.夏小翔.基于Echarts學生成績管理系統(tǒng)設計[J].鄂州大學學報,2023,30(05):99-101.王子靜,劉思