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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。