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经典人口学研究的数据化转型分析
目录
一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2国内外探究现状述评．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3核心概念界定与阐释．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.4探究思路与框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
二、经典人口学的理论根基与发展脉络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.1理论体系的形成与演进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.2核心议题与探究范式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.3传统数据采集与剖析方法的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2.4经典研究的当代价值与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
三、数据化转型的驱动因素与时代背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
3.1技术革新的推动作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.2数据资源的可获取性提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
3.3学科交叉融合的需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
3.4社会治理与政策制定的实践导向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
四、人口学研究数据化转型的核心路径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
4.1数据采集方式的革新．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
4.1.1大数据技术的应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
4.1.2多源数据的整合与清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
4.2数据剖析技术的迭代．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
4.2.1机器学习与深度学习的融入．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
4.2.2空间分析与可视化工具的拓展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
4.3研究范式的转变．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
五、数据化转型的实践应用与案例剖析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63
5.1人口动态监测与预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66
5.1.1实时人口流动追踪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
5.1.2人口结构演变模拟．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
5.2城市化与人口空间分布探究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
5.2.1城镇化进程的量化评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75
5.2.2人口集聚与扩散模式识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
5.3特殊群体的人口特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
5.3.1老龄化趋势的多维度测度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
5.3.2劳动力市场供需匹配优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
六、数据化转型面临的挑战与应对策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83
6.1数据安全与隐私保护问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．86
6.1.1敏感信息的脱敏技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89
6.1.2数据伦理规范的构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．90
6.2数据质量与偏差控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．93
6.2.1样本代表性的保障．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．95
6.2.2异常值与噪声的处理．．．．．．．．
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