Mundarija Kirish I bob. Demografik tuzilmani tahlil qilish

Demografik ma'lumotlarni kim yig'adi? Kompaniyalar foydalanuvchilar, mijozlar yoki bo'lajak mijozlar guruhlari haqida demografik ma'lumotlarni to'plash uchun marketing bo'limlaridan yoki ixtisoslashgan marketing firmalariga autsorsingdan foydalanadilar. Akademik tadqiqotchilar, shuningdek, turli tadqiqot vositalaridan foydalangan holda tadqiqot maqsadlarida demografik ma'lumotlarni to'playdilar. Siyosiy partiyalar va kampaniyalar, shuningdek, siyosiy nomzodlar uchun xabar almashish uchun demografik ma'lumotlarni to'playdi.

Nima uchun korxonalar demografiyaga muhtoj? Demografiya bugungi kunda biznes uchun kalit hisoblanadi. Ular asosiy xususiyatlar, istaklar va ehtiyojlarni tanlash orqali auditoriyaning individual a'zolarini aniqlashga yordam beradi. Bu kompaniyalarga mijozlar bazasining muayyan segmentlari asosida o'z sa'y-harakatlarini moslashtirishga imkon beradi. Onlayn reklama va marketing so'nggi o'n yil ichida juda aniq demografiyaga ijtimoiy mediadagi reklamalarni mikro-maqsadli qilish uchun algoritmlar va katta ma'lumotlar tahlilidan foydalanishda katta yutuqlarga erishdi.

Demografik o'zgarishlar iqtisodchilar uchun qanchalik muhim?

Iqtisodchilar iqtisodiy o'sishning asosiy omillaridan biri aholi sonining o'sishi ekanligini tan olishadi. Buni aniqlashda to'g'ridan-to'g'ri bog'liqlik mavjud: o'sish tezligiyalpi ichki mahsulot(YaIM)=Aholining o'sish sur'ati+o'sish sur'atiAholi jon boshiga YaIM, bu erda aholi jon boshiga YaIM oddiygina aholi soniga bo'lingan YaIM. Atrofdagi odamlar qancha ko'p bo'lsa, ishchi kuchida shunchalik ko'p ishchilar bor, shuningdek, oziq-ovqat, energiya, mashina va kiyim-kechak kabi narsalarni iste'mol qilish uchun ko'proq odamlar bor. Ufqda demografik muammolar ham mavjud, masalan, endi ish kuchida bo'lmasa-da, uzoq umr ko'rishlari kutilayotgan pensionerlar soni ortib bormoqda. Afsuski, yangi tug'ilganlar soni ish kuchidagi nafaqaxo'rlarni almashtirish uchun juda kam ko'rinadi.
Demografik va demografik tahlil jamiyat yoki boshqa aholi orasida xususiyatlarning taqsimlanishini tavsiflash, ularni tushunish, siyosiy tavsiyalar berish va jamiyat yoki guruh kelajakda qayerga borishi haqida bashorat qilish uchun ishlatiladi. Demografik ma'lumotlar ko'p shakllarda bo'lishi mumkin, lekin ko'pincha yosh, jins/jins, oilaviy ahvol, uy xo'jaligi tuzilishi, daromad, boylik, ma'lumot, din va boshqalar kabi populyatsiyalarda topilgan xususiyatlarning taqsimlanishi va ularning qandayligini ko'rish uchun tavsiflanadi. vaqt o'tishi bilan o'zgarib turadi. Tug'ilish va o'lim ko'rsatkichlari aholining o'sishi yoki o'smasligi va bu iqtisodiy o'sish, bandlik, ijtimoiy ta'minot kabi davlat dasturlari va hokazolarga qanday ta'sir qilishi mumkinligini tushunish uchun ham qo'llaniladi.
, kohort-komponent tipidagi aholini prognozlashning yagona kamchiliklari tahlilchiga kelajakdagi demografik ko'rsatkichlarni aniqlash imkonini beradi, va bu o'z-o'zidan ma'lumki, bu prognozning aniqligida noxolis natijani keltirib chiqaradi. Ushbu muammoni samarali oldini olish uchun ushbu ish ko'p mintaqaviy aholi o'sishini ob'ektiv ravishda prognoz qilish uchun mashinani o'rganishga asoslangan usulni taklif qiladi. Shunday qilib, ushbu ish, yangi ishlab chiqilgan mashinani o'rganish texnologiyasiga asoslangan holda, Tayvanning yirik shaharlari aholisining o'sishini tahlil qilish va prognoz qilishga harakat qiladi. XGBoost algoritmining afzalliklaridan samarali foydalangan holda, xususiyat ahamiyatini baholash va hozirgi va yaqin kelajak o'rtasidagi ko'p mintaqaviy aholi o'sishi prognozini ob'ektiv kuzatish mumkin va u mintaqaviy shaharlarni rejalashtirishga ob'ektiv ma'lumot beradi. aholi. bu ish ko'p mintaqaviy aholi o'sishini ob'ektiv ravishda prognoz qilish uchun mashinani o'rganishga asoslangan usulni taklif qiladi. Shunday qilib, ushbu ish, yangi ishlab chiqilgan mashinani o'rganish texnologiyasiga asoslangan holda, Tayvanning yirik shaharlari aholisining o'sishini tahlil qilish va prognoz qilishga harakat qiladi. XGBoost algoritmining afzalliklaridan samarali foydalangan holda, xususiyat ahamiyatini baholash va hozirgi va yaqin kelajak o'rtasidagi ko'p mintaqaviy aholi o'sishi prognozini ob'ektiv kuzatish mumkin va u mintaqaviy shaharlarni rejalashtirishga ob'ektiv ma'lumot beradi. aholi. bu ish ko'p mintaqaviy aholi o'sishini ob'ektiv ravishda prognoz qilish uchun mashinani o'rganishga asoslangan usulni taklif qiladi. Shunday qilib, ushbu ish, yangi ishlab chiqilgan mashinani o'rganish texnologiyasiga asoslangan holda, Tayvanning yirik shaharlari aholisining o'sishini tahlil qilish va prognoz qilishga harakat qiladi. XGBoost algoritmining afzalliklaridan samarali foydalangan holda, xususiyat ahamiyatini baholash va hozirgi va yaqin kelajak o'rtasidagi ko'p mintaqaviy aholi o'sishi prognozini ob'ektiv kuzatish mumkin va u mintaqaviy shaharlarni rejalashtirishga ob'ektiv ma'lumot beradi. aholi.