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KOSIS 국가통계포털 kosis.kr/ 코시스, 인구, 물가, 소득, 경제활동, 산업분류, 자살, 사망원인, 출산율, 실업률, GDP, 전국 인구 통계, 문의안내. 전화고객센터: 02-2012-9114 주민등록 인구통계 jumin.mois.go.kr/ 행정안전부 주민등록 인구통계. 주민등록 인구, 세대현황, 연령별 인구현황 제공. 통계청 국제인구통계 협력사업 intpopstat.kr 신청자 작성 International Population Statistics Cooperation Project. Summer Seminar on Population, Population Joint Project, International Population Information 사이트 더보기
dev-hyonie.tistory.com 개발 일기 by 효니 [python] 구글 코랩을 활용한 우리동네 인구 통계 데이터 분석 - Matplotlib 활용 인구통계 데이터 분석을 위한 준비과정 구글 코랩사용 구글 코랩에서 새 노트를 만든다. 파일 이름은 "인구통계.ipynb"로 설정 데이터 다운로드 및 설정 최상위 루트에서 content 폴더를 찾는다. 다운로드 받은 "age.csv"파일을 해당 경로 넣는다. 가설 설정과 검증 주어진 데이터를 통해 여러가지 가설을 설정한다. 예를 들어, 처출산 영유가 가장 많은 동네는 어디인지를 확인하는 것 등의 가설을 설정할 수 있다. 가설 검증을 위한 분석 주어진 데이터를 활용하여 설정한 가설을 검증한다. 데이터를 분석하여 저출산 영유가 가장 많은 동네나 특정 연 파일 데이터에서 출력하기 age.csv 파일에서 내가 살고 있는 동네 검색하기 (ctrl + F) age.csv 파일에서 동네 검색 파일 열기 및 데이터 불러오기 `csv` 모듈을 사용하여 'age.csv'파일을 읽어온다. 파일을 읽기모드(`r`)로 열고, 인코딩은 'cp949' 로 설정한다. `csv.reader()` 함수를 사용하여 파일 내 데이터를 읽어오는데, 구분자는 쉼표(',')로 지정한다. next(data)를 통해 첫 번째 행(헤더)을 건너뛰고 다음 데이터로 이동한다. 데이터 출력하기 파일의 각 행을 반복하면서 데이터를 처리한다. `fo row[0] 에서 우리동네 찾기 파일에서 읽어온 데이터는 각 행마다 지역 이름, 총 인구수, 연령별 인구수로 구성되어 있다. 하지만 우리는 총 인구수를 사용하지 않고, 0세부터 100세까지의 연령별 인구수만 필요하다. 따라서, 각 행의 데이터 중에서 세 번째 열부터 마지막 열까지의 정보만 필요하다. 이때, 세 번째 열은 0세의 인구수를 나타내며, 네 번째 열부터는 각 연령대의 인구수가 차례로 나열되어 있다. 데이터를 처리할 때 각 행의 인덱스 3부터 끝까지의 정보를 사용하여 0세부터 100세까지의 연령별 인구수를 확인할 수 있다. 신길제 5동 에 해당하는... 리스트 구성과 타입 캐스팅 리스트에 데이터 추가하기: 데이터를 시각화하기 위해 빈 리스트인 result를 만든다. 각 행의 0세부터 100세까지의 데이터를 리스트에 추가하기 위해 반복문을 사용하여 각 연령대의 인구수를 result 리스트에 추가한다. 타입 캐스팅: 데이터를 리스트에 추가할 때는 문자열 형태로 저장되어 있다. 따라서 숫자로 변환해주어야 한다. 이를 위해 int() 함수를 사용하여 문자열을 정수로 변환한다. 위 내용을 쉽게 설명하면, 데이터를 추가할 빈 리스트를 만들고, 각 데이터를 문자열에서 정수로 변환하여 리스트에 추가한다. C#과 C언어 plot 그래프로 시각화 하기 그래프를 확인한 결과, 20대부터 60대까지의 인구가 많고, 그 중에서도 특히 40대부터 60대까지의 인구가 상대적으로 많은 것을 확인할 수 있었다. 반면에 영유아의 인구는 상대적으로 적은 편이다. 이를 통해 해당 지역의 주거 인구가 주로 젊은 층에서 중장년층까지로 구성되어 있으며, 영유아의 인구는 비교적 적은 것으로 나타났다. replace로 데이터에 특정 구분자 삭제 데이터를 가져올 때, 1,000명 이상의 인구 수가 있는 경우 숫자에 콤마(,)가 포함된다. 이를 처리하기 위해서는 숫자에서 콤마를 제거해야 한다. 즉, 데이터를 숫자로 타입 캐스팅할 때 콤마가 포함되어 있으면 콤마를 공백으로 바꿔주어야 한다. import csv import matplotlib.pyplot as plt f = open('age.csv', 'r', encoding = 'cp949') data = csv.reader(f, delimiter=',') header = next(data) result = [] for ggplot 스타일 적용 plt.style.use('ggplot') #코드 추가 위 코드에서 plt.style.use('ggplot')은 그래프의 스타일을 'ggplot'으로 지정하는 부분이다. Matplotlib에서는 여러 가지 그래프 스타일을 제공하는데, 'ggplot'은 R의 ggplot 패키지에서 영감을 받아 만들어진 스타일로, 그래프가 깔끔하고 선명하게 표현되는 특징이 있다. 이 스타일을 지정함으로써 그래프의 디자인이 일관되고 보기 좋게 나타난다. 17 구글 코랩사용 구글 코랩에서 새 노트를 만든다. 파일 이름은 "인구통계.ipynb"로 설정 데이터 다운로드 및 설정 최상위 루트에서 content 폴더를 찾는다. 다운로드 받은 "age.csv"파일을 해당 경로 넣는다. 가설 설정과 검증 주어진 데이터를 통해 여러가지 가설을 설정한다. 예를 들어, 처출산 영유가 가장 많은 동네는 어디인지를 확인하는 것 등의 가설을 설정할 수 있다. 가설 검증을 위한 분석 주어진 데이터를 활용하여 설정한 가설을 검증한다. 데이터를 분석하여 저출산 영유가 가장 많은 동네나 특정 연 Python 파이썬 plot 데이터분석 matplotlib 코랩 시각화분석 구글코랩시각화 ggplot그래프 ggplot스타일 2024.05.12 블로그 검색 더보기 [python] 구글 코랩을 활용한 지역별 남녀 인구수 비율 데이터 분석 - Matplotlib 활용 live-love-learn.tistory.com 내일과 사랑이 있는 삶 인구통계- 고령화 지표에서 자주 쓰는 용어들 연령대별 인구구조 연령대별 인구구조는 총인구를 10세별로 나눈 비중을 나타냅니다. 대한민국은 저출산과 고령화로 생산연령 인구 감소와 고령 인구의 증가가 예상되고 있으며 이에 따라 다양한 사회 및 정책적 대응이 필요합니다. 2024년 10대 미만. 6.21%, 10대 8.79 연령계층별 인구구조 연령계층별 인구구조는 연령계층을 유소년인구, 생산연령인구, 고령인구로 나눈 비중을 나타냅니다. 2024년 현재 생산연령 인구는 전체 인구의 70.2%(36,327,585명) 고령인구는 전체 인구의 19.2%(9,435,816명) 유소년 인구는 10.6%(5,485,245명)을 나타내고 있습니다. ■유소년 인구: 14세 이하 ■ 생산연령인구: 15~64세 ■ 고령인구: 65세 이상 반응형 고령인구 고령인구는 65세 이상 인구입니다. (추계인구 기준) 고령화와 함께 이야기 되는데 고령자의 수가 전체 인구에서 차지하는 비율이 높아지는 현상을 고령화라고 합니다. 일반적으로 7%가 넘어가면 고령화사회 14% 이상은 고령사회 20% 이상을 초고령사회라고 합니다. 대한민국은 현재 저출산과 기대수명 연장으로 인해 고령인구 비중이 빠르게 증가하고 잇으며 2050년경에는 40%를 초과할 것으로 예상됩니다. 중위 연령 중위연령은 총인구를 연령순으로 나열할 때 정중앙에 있는 사람의 해당 연령을 말합니다.이 지표는 인구의 연령 특성을 파악하는데 유용하며, 현재 대한민국의 중위연령은 2020년 43.7세, 2031년경에는 50세 이상으로 증가할 전망을 보이고 있습니다. 평균 연령 평균연령은 전체 인구의 연령을 합한후, 전체 인구수로 나누어 계산한 값입니다 2024년 현재 대한민국의 평균 연령은 46.1세입니다. 평균 연령은 모든 연령을 평균적으로 나타내는 반면, 중위연령은 중간값으로서 극단적인 연령 값들의 영향을 덜 받습니다. 기대수명 기대수명이란 특정 연도의 0세 출생자가 앞으로 생존할 것으로 기대되는 평균 생존연수를 말합니다. 다시 말해 사람들이 평균적으로 얼마나 오래 살 것인지를 나타내는 지표로 연령별 사망률 통계를 바탕으로 산출합니다. 2024 대한민국의 평균 기대 수명은 84.3(남:81.4, 여:87.1)이며 빠른 경제 성장과 의료 기술 발달로 인해 급격히 증가하고 있으며, 세계 평균 보다 높은 수준에 위치하고 있습니다. 기대수명이 증가함으로써 인간의 수명이 늘어나는 것은 축복이고 행복한 삶일 수 있습니다 하지만 인간의 수명 연장은 초고령사회... 노령화지수 노령화지수는 유소년인구(14세 이하) 100명에 대한 고령인구(65세 이상)의 비율을 의미하며, 인구구조의 고령화 정도를 파악하는 지수로 노령화가 진행되면 증가하게 됩니다. 대한민국의 노령화지수는 24.46%로 세계 평균치인 19.1%를 상회하여 노령화사회로 접어들었습니다. 2005년에 47.3%, 2010년에 67.7%, 2023년에 165.4%를 기록하고 있으며, 2070년 경에는 741.8%에 달할 것으로 전망하고 있습니다. 노령화지수는 인구 구조의 변화를 이해하고 사회 및 정책적 대응을 위해 중요한 지표입니다. 고령화에 대응 고령인구 비중 고령인구 비중은 전체 인구 중 고령인구(65세 이상)의 비중을 의미하고, 초고령인구 비중은 전체 인구 중 초고령인구(80세 이상)의 비중을 의미합니다. 대한민국은 2025년에 고령인구 20.34%를 기록하며 초고령사회에 진입할 것으로 예상됩니다. 고령가구 고령가구는 가구주의 연령이 65세 이상인 가구를 말합니다. 고령가구는 가족 구성원들이 서로 돌봄과 지원을 제공하면서 고령자의 삶의 질을 향상하기 위해 노력하여야 합니다. 대한민국은 고령화가 빠르게 진행되면서 고령가구의 비중도 증가되고 잇습니다. 본인과 가족의 건강, 경제적 안정, 사회적 참여등을 고려하여 적절한 대응이 요구되고 있습니다. 독거노인가구 독거노인가구는 가구주의 연령이 65세 이상인 1인가구를 말합니다. 이들은 가족과 함께 사는 가구가 아니기 때문에 외로움과 사회적 고립을 느낄 수 있다는 점을 고려하여 사회적 배려와 지원이 필요합니다. 노인복지생활시설 입소정원 노인복지생활시설 입소정원이란 노인복지법 제31조(시설의 종류)에 의해 시·군·구청에 노인복지시설로 설치·신고된 시설의 입소 가능 정원을 의미합니다. 여기서 노인복지생활시설은 노인들이 함께 생활하며 필요한 서비스를 제공받는 시설로 노인주고복지 시설, 노인의료복지시설, 노인여가 복지시설, 재가 노인복짓시설, 노인보호 전문기관, 노인일자리지원기관 등이 있습니다. 소멸위험지수 소멸위험지수는 20~39세 여성 인구를 65세 이상 인구로 나눈 값입니다. 수치가 낮을수록 소멸위험이 높은 것으로 평가됩니다. 매우 낮음 또는 안정 보통 주의 위험진입 고위험 1.5이상 1.0~1.5 0.5~1.0 0.2~0.5 0.2미만 수치가 0.5 미만이면 소멸 위험 단계로 보며, 대한민국의 경우 2024년 0.6 수치를 보이고 있으며 2030년경에 소멸 위험 단계로 진입할 전망을 보이고 있습니다. 해당 지표는 한국고용정보원에서 지역 간 산업 구조에 따른 양극화, 지방소멸과 이에 따른 지역의 대안적 일자리 전략의 필요성 등 15 연령대별 인구구조는 총인구를 10세별로 나눈 비중을 나타냅니다. 대한민국은 저출산과 고령화로 생산연령 인구 감소와 고령 인구의 증가가 예상되고 있으며 이에 따라 다양한 사회 및 정책적 대응이 필요합니다. 2024년 10대 미만. 6.21%, 10대 8.79 기대수명 인구구조 중위연령 소멸위험지수 노령화지수 고령가구 2024.03.02 인구통계 - 결혼,혼인 지표에서 자주 쓰는 용어들 인구통계- 출생 사망 지표에서 자주 쓰는 용어들 apt-micro.tistory.com 부동산 마이크로데이터 서울 종로구 인구수 및 남녀성비와 연령대별 인구통계 9 2024년 3월까지 집계된 종로구 인구수의 변화와 남녀성비의 변화를 통해서 종로구의 인구변화상을 확인하고 남녀성비율의 변화 통계를 연령대별로 살펴본다. [Report Version - 240213] 서울시,인구 1. 서울시 종로구 인구수 추이와 분석 * 통계청 주민등록인구수 : 2024.4.3 기준 서울시 총인구 추이와 여성의 비율은... 서울시 종로구 인구 종로구 인구수 종로구 성비율 2024.04.11 인천시 연수구 인구수와 생산가능인구, 여성비율과 인구통계 강서구 인구 피라미드와 성별, 연령별 인구수 분석-2024년5월 통계기준 gall.dcinside.com board toy 아시아 건프라 인구 통계 0.1프로임 결론 일본은 100중에 2명 홍콩은 100명중에1명 한국은 1000명중에 1명이 시드를 본셈임 인구대비 통계가 중요한게 시장의 성장가능성을 가늠할수 있음 일본 홍콩은 100명대인데 한국은 1000명대임 관심... 2024.06.02 웹문서 검색 더보기 cky0214.tistory.com 40대 감성 중국 고대국가의 인구는 몇 명이었을까? 역대 중국 국가 왕조의 인구 통계 1. 고대시대 인구 중국은 기원전부터 현재까지 세계 인구의 15%에서 39%정도를 차지하고 있었습니다. 최근에는 17.5%정도인데, 이 수치는 고대 삼국(위촉오)시대의 20% 5대10국 시절의 16%를 제외하면 가장 작은 수치이지요. 이런 비중의 하락은 1980년대 중반 이후 출산정책의 변화로 인한 것이었지요. 각설하고 고대시대별 인구 살펴봅니다. 중국 고대 인구 자세히 살펴보기 전 시대별 인구 정리한 위의 표 보시기 바랍니다. 1.1 춘추전국시대(기원전400년) 기원전 400년경 춘추전국시대 총 인구는 호구 조사만 따졌을 때 43,740,000명(4 2. 중세시대 인구 당나라가 망하고 제후국들의 발현하는 대 난세 5대 10국부터 중국의 중세라 부릅니다. 이시기 초반에는 5대 10국의 혼란 및 소빙기, 이민족의 침입이 있어 큰 폭의 인구 감소를 보입니다. 중국 중세시대 일단 중세 시대 전체 통계는 위와 같습니다. 2.1 5대10국시대(900년경) 당나라 멸망 후 5대 10국시대가 된 900년 경에는 각종 혼란에 의해 인구가 더 줄어 39,000,000명(3천9백만)까지 줄어들었고 세계 인구대비 16%까지 줄어 역대 최저비율을 기록합니다. 5대10국 또한 이후의 송나라시절까지 거란의 요나라 침입까지 3. 근세시대 인구 원명 교체기에 중국인구는 또다시 크게 감소합니다. 하지만 이후 명-청시대 이후 기술의 발전과 나라의 안정을 기반으로 인구가 폭발적으로 증가하기 시작하지요. 중국 근세 인구 근세시대 인구는 위 표 일단 참고하세요. 3.1 명나라 초기(1391년경) 원나라가 부패가 만연하고 흑사병의 확산, 전국 각지의 농민반란으로 주원장의 명나라 성립시절의 인구는 다시 급감하며 1천년전으로 돌아갑니다. 명나라 1391년경 명나라의 인구는 65,000,000명(6천5백만)으로 세계 인구대비 19%까지 줄어듭니다. 3.2 명나라 말기 (1600년경) 명나 4. 근현대 인구 19세기 중반이후 아편전쟁, 서양의 침입, 군벌에 의한 난세, 중일전쟁, 국공 내전등의 어마한 혼란속에서 인구증가는 둔화됩니다. 자연스럽게 세계 인구 대비 비율도 하락하지요. 근대 중국 인구변화 위 표에서 볼 수 있듯 1850~1928년까지의 인구는 겨우 4천만명 증가에 그쳤으며 세계 인구대비도 36%에서 24%로 급감합니다. 이후 중국 공산당에 의해 중화인민공화국이 성립되고, 마오쩌둥이 다산을 장려하여 베이비붐이 발생했고 1970년대 산아제한을 시행했음에도 1982년 결국 10억명을 돌파합니다. 30년동안 인구가 2배가 된 것이지 23 당나라가 망하고 제후국들의 발현하는 대 난세 5대 10국부터 중국의 중세라 부릅니다. 이시기 초반에는 5대 10국의 혼란 및 소빙기, 이민족의 침입이 있어 큰 폭의 인구 감소를 보입니다. 중국 중세시대 일단 중세 시대 전체 통계는 위와 같습니다. 2.1 5대10국시대(900년경) 당나라 멸망 후 5대 10국시대가 된 900년 경에는 각종 혼란에 의해 인구가 더 줄어 39,000,000명(3천9백만)까지 줄어들었고 세계 인구대비 16%까지 줄어 역대 최저비율을 기록합니다. 5대10국 또한 이후의 송나라시절까지 거란의 요나라 침입까지 사람 국가 옛날 고대 나라 통계 중국 저출산 인구 왕조 2024.04.13 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 Peter 커리어 분야 크리에이터 인구 통계 데이터를 브랜드에 활용하는 방법 2 성별 연령별 고객 분포가 가장 필요한 정보입니다. 고객의 취향을 세분화하는 작업을 컴퓨터에게 맡겨 자세한 고객군을 만들고 행동하는 세상에서 인구 통계 정보는 뭔가 이제는 쓰면 안 될 것 같은 느낌을 주지만, 사람의 취향 상당수는 여전히 연령과 성별의 영향을 받고 있는 것은 부정할 수 없는 사실입니다. 많은... 데이터 브랜드 마케팅 2023.05.20 브런치스토리 검색 더보기 story.kakao.com 공주시청 공주시청 - 카카오스토리 공주시에서 2024 충남 사회조사 실시합니다. 사회조사는 주민들의 의견을 수집하고 인구통계 및 사화 경제 지표를 분석하여 공주시 발전을 위한 방향을 제시할 것입니다. 조사에 적극 응해주시길 바랍니다. 조사... 2024.05.07 카카오스토리 검색 더보기 커리어 크리에이터 보기
서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(수정개정판) 저자 웨스 맥키니 출간 2013.10.1. 도서 29,700원 통계로 본 서울인구(서울통계연구 1) 저자 편집부 출간 2014.7.1. 도서 10,000원 중국인구통계연감 저자 대외투자개발원 편집부 출간 1995.4.18. 주민등록인구통계 저자 경기도지사 출간 1997.3.30. 주민등록 인구통계 1998 저자 경상북도 편집부 출간 1999.2.1. 주민등록인구통계 2005 저자 편집부 출간 2005.3.1. 주민등록인구통계(2004) 저자 편집부 출간 2004.3.1. 주민등록인구통계 98 저자 경기도지사 출간 1999.5.1. 주민등록인구통계 1999 저자 편집부 출간 2000.4.1. 주민등록인구통계 97 저자 경기도지사 출간 1998.3.1. 더보기 (주)카카오는 상품판매의 당사자가 아닙니다.법적고지 안내 (주)카카오는 통신판매중개자로서 통신판매의 당사자가 아니며 상품의 주문 배송 및 환불 등과 관련한 의무와 책임은 각 판매자에게 있습니다.
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