流动人口大数据多维分析方法及系统

摘要

流动人口大数据多维分析方法及系统，属于人口分析技术领域，包括如下步骤：步骤一：采集流动人口信息数据；步骤二：流动人口信息数据处理；获取流动人口发展趋势信息；步骤三：将流动人口发展趋势信息以图表的形式发送至客户端；本发明通过出租房数据、流动人口登记数据、异地电话数据和社保数据，多方面采集数据，从而形成大数据流，为后续环节降低误差，同时，结合社会融合度以及城市的吸引力，对流动人口的分析，有助于对流动人口的管理以及城市发展，更能够为用户较好的提供相关决策的依据。

说明书

技术领域

本发明属于人口分析技术领域，特别涉及一种流动人口大数据多维分析方法及系统及方法。

背景技术

目前，随着经济的快速发展，国家和各地政府在流动人口管理和服务领域的投入力度在逐年递增，我国流动人口总量整体呈稳定态势，特别是在一些特大城市和大中型城市，流动人口占城市总人口比例高达50％以上，政府对流动人口的管理和服务也日益重视。

我国人口基数大，流动人口众多，因此，对流动人口进行统计分析的难度较大，导致无法有效的对流动人口的发展趋势及变化规律进行分析，会出现例如流动人口总数不明，各户籍分布不清，人员流动趋势无法预判等问题，不利于对流动人口进行管理和服务。

发明内容

(1)要解决的技术问题

本发明的实施例提供流动人口大数据多维分析方法及系统，通过扩大数据采集源头，结合多维度计算，解决对流动人口的管理以及服务的问题。

(2)技术方案

本发明的实施例提出了一种流动人口大数据多维分析方法，包括如下步骤：

步骤一：采集流动人口信息数据；所述流动人口信息数据至少包括出租房数据、流动人口登记数据、异地电话数据和社保数据；

步骤二：流动人口信息数据处理；将采集到的流动人口信息数据存储至云端服务器，并在所述云端服务器中对所述流动人口信息数据进行分析处理，以获取流动人口发展趋势信息；

步骤三：将所述流动人口发展趋势信息以图表的形式发送至客户端。

进一步地，步骤二所述人口发展趋势信息的获取，其具体步骤如下：

(1)建立多维分析库，按照类型将获取的流动人口信息数据分类存储；

(1-1)所述类型包括年龄、人口分布区域、从事行业以及户籍所在地信息，将采集到的流动人口信息数据按照上述类型分别存储；

(1-2)分别对年龄、人口分布区域、从事行业以及户籍所在地信息的热度进行标记，记为

其中，a,b,c,d表示各类型的影响因子，且a＞0，b＞0，c＞0，d＞0；若F

进一步地，还包括流动人口模型的建立，用于分析流动人口与该城市的融合程度。

进一步地，所述流动人口模型的建立，具体步骤如下：

S1：提取特征值，所述特征值包括性别z

S2：计算社会融合度S，通过如下公式：

S＝(S′-min(S′))/(max(S′)-min(S′))×100；

min(S′)＝(z

max(S′)＝(z

其中，S′表示社会融合总值，i均为自然数，且i≥1，通过计算社会融合度S来确定该城市对流动人口的吸引力。

进一步地，S1中所述本地居住情况z

z

其中，i均为自然数，且i≥1，A

一种流动人口大数据分析系统，包括数据采集模块，用于采集流动人流信息数据，所述流动人口信息数据至少包括出租房数据、流动人口登记数据、异地电话数据和社保数据；数据处理模块，用于将采集到的流动人口信息数据进行预处理，提取出特征值，并将特征值存储在云端服务器；数据分析模块，用于分析特征值，获得流动人口发展趋势信息；发送显示模块，流动人口发展趋势信息以图表的形式发送至客户端。

进一步地，所述数据采集模块包括摄像头；所述摄像头内置有WIFI模块和单片机，所述WIFI模块和单片机信号连接，且所似摄像头上固设有串口，所述串口和所述单片机信号连接。

进一步地，所述数据采集模块还包括校对模块，用于根据所述出租房数据、所述流动人口登记数据、所述异地电话数据以及所述社保数据，并与云端服务器中预存的运营商数据、人社数据以及房屋备案数据进行校对。

(3)有益效果

综上所述，本发明通过出租房数据、流动人口登记数据、异地电话数据和社保数据，多方面采集数据，从而形成大数据流，为后续环节降低误差，同时，结合社会融合度以及城市的吸引力，对流动人口的分析，有助于对流动人口的管理以及城市发展，更能够为用户较好的提供相关决策的依据。

附图说明

图1是本发明方法步骤示意图；

图2是本发明整体框架示意图；

图3是本发明中数据采集模块结构示意图。

图中：1-数据采集模块；2-数据处理模块；3-数据分析模块；4-发送显示模块；5--摄像头；6-单片机；7-WIFI模块；8-串口；100-步骤一；101-步骤二；102-步骤三。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的实施方式作进一步详细描述。以下实施例的详细描述和附图用于示例性地说明本发明的原理，但不能用来限制本发明的范围，即本发明不限于所描述的实施例，在不脱离本发明的精神的前提下覆盖了零件、部件和连接方式的任何修改、替换和改进。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参照附图并结合实施例来详细说明本申请。

如图1所示的一种流动人口大数据多维分析方法，包括如下步骤：

步骤一100：采集流动人口信息数据；所述流动人口信息数据至少包括出租房数据、流动人口登记数据、异地电话数据和社保数据；

步骤二101：流动人口信息数据处理；将采集到的流动人口信息数据存储至云端服务器，并在所述云端服务器中对所述流动人口信息数据进行分析处理，以获取流动人口发展趋势信息；

(1)建立多维分析库，按照类型将获取的流动人口信息数据分类存储；

(1-1)所述类型包括年龄、人口分布区域、从事行业以及户籍所在地信息，将采集到的流动人口信息数据按照上述类型分别存储；

(1-2)分别对年龄、人口分布区域、从事行业以及户籍所在地信息的热度进行标记，记为

(1-3)根据公式计算得到流动人口发展趋势率F

其中，a,b,c,d表示各类型的影响因子，且a＞0，b＞0，c＞0，d＞0；若F

(2)流动人口模型的建立，用于分析流动人口与该城市的融合程度；所述流动人口模型的建立，具体步骤如下：

S1：提取特征值，所述特征值包括性别z

S2：计算社会融合度S，通过如下公式：

S＝(S′-min(S′))/(max(S′)-min(S′))×100；

min(S′)＝(z

max(S′)＝(z

其中，S′表示社会融合总值，i均为自然数，且i≥1，通过计算社会融合度S来确定该城市对流动人口的吸引力；

步骤三102：将所述流动人口发展趋势信息以图表的形式发送至客户端。

值得注意的是，S1中所述本地居住情况z

z

其中，i均为自然数，且i≥1，A

结合图2可知，一种流动人口大数据分析系统，包括数据采集模块1，用于采集流动人流信息数据，所述流动人口信息数据至少包括出租房数据、流动人口登记数据、异地电话数据和社保数据；数据处理模块2，用于将采集到的流动人口信息数据进行预处理，提取出特征值，并将特征值存储在云端服务器；数据分析模块3，用于分析特征值，获得流动人口发展趋势信息；发送显示模块4，流动人口发展趋势信息以图表的形式发送至客户端。

参考图3可知，所述数据采集模块1包括摄像头5；所述摄像头5内置有WIFI模块7和单片机6，在本实施例中，所述WIFI模块10采用E103-W01模块，所述单片机11型号为80C51，其中，所述WIFI模块7和单片机6信号连接，且所似摄像头5上固设有串口8，用于人工输送文本信息，增加数据采集类型的多元化，从而确保计算结果的精准性，其次，所述串口8和所述单片机6信号连接。

在本实施例中，所述数据采集模块1还包括校对模块，用于根据所述出租房数据、所述流动人口登记数据、所述异地电话数据以及所述社保数据，并与云端服务器中预存的运营商数据、人社数据以及房屋备案数据进行校对；其作用是，通过校对避免重复计算相同数据，导致结果偏差。

本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“横向”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系-基于附图所示的方位或位置关系，仅是-了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解-对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解-指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“若干个”的含义是两个或两个以上。另外，术语“包括”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。

本发明按照实施例进行了说明，在不脱离本原理的前提下，本装置还可以作出若干变形和改进。应当指出，凡采用等同替换或等效变换等方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。