上海市有多少人口(上海是多少平方公里多少人口)

中国第一人口大省排名

这里有一个副标题，它讨论了我们的城市研究应在数据的背景下朝哪个方向发展以及如何去做。这就是我今天要谈的。

传统的城市研究方法和技术方法非常完善，但大多数都使用官方统计数据，包括经济，人口，工业等。在快速发展阶段，城市每天都在变化，因此统计数据的缺点还显示，主要体现在数据准确性和更新周期上，因此我们将探索新兴数据的更多维度以弥补统计数据的不足。

进入我们研究领域的第一件事是Internet开源数据。它具有较低的成本，并且更容易获得。它在准确性和更新速度方面优于传统的统计数据，并且适合大数据研究的主要应用。同时，越来越多的商业数据进入了我们的研究领域，例如手机信号数据，商业登记数据等。这些数据的空间准确性和更新频率非常高，这为我们城市提供了许多新的方向。研究。和观点，但唯一的缺点是较高的成本。因此，大数据不仅是指数。它是多元数据的融合。通过多维数据验证，我们可以获得一些以前可能未找到的结论。

上海有多人

首先回答这个问题，上海有多少人？

作为城市研究，最重要的是弄清楚一个城市有多少人。最新的上海始终规定控制人口规模的上限为2480万。目前，我们不会评估控制人群本身是否正确。首先有多少人了解上海的现实？

看这样一条曲线。这是2017年春节之前和2018年春节之后的曲线。我们看到的第一个低谷是，在春节期间，所有上海人民都已返回家乡，因为上海是一个大城市，所有劳动力都在流入。当我回到家乡过春节时，上海此时的人口只有1500万，是平时的一半。

春节过后，每个人都回来了，人口规模恢复到正常水平。

接下来，我们将在清明，5月1日和端午节期间看到三个小波浪谷。为什么？上海的人们出去玩了。此时，人口将略有下降。

接下来，全国中小学学生正在放暑假。全国人民把孩子带到上海玩。在这个时候，它达到了3000万人的高峰。

11个小假期外出游玩的人更多，外流人口会更多。十一月之后是没有假期的稳定时期，

总体上，实际上，当我们讨论上海有多少人时，这不是一个静态的问题。经过计算，我们知道上海的最高峰大约有3000万人，上海的年平均人口为2780万人，而最低的上海市人口为1500万人。

当我们知道这些数据时，我们的城市将为3000万人，2780万人还是1500万人服务是一个问题。

空间分布

其次，我们想知道上海这些人是如何分布在空间中的。

我们使用手机信令数据在地图上分配人口。

总体而言，上海的人口密度随着中心城区的向外扩散而呈下降趋势。

与此同时，我们还发现黄埔和静安等中心城区的人口不是最多，因为被拆迁者被拆毁，这个地方的人不多，有些地区如杨浦和宝山有更多居民。

居住环境

接下来，我们想看看他们的生活环境如何？

我们将人口分布与上海的760万套住房进行了匹配，以反映其居住条件。

我们已经获得了此类数据。上海最好的居住地是新疆湾市，每套约0。8人，而且我们知道，新的江湾市大部分都是面积为140平方米或更大的大型单位。人口居住最少。

上海人口密度最高的地方是提篮桥区，其中包括旧市政厅和旧作坊，每间套房住着8。1人。我们不知道他们的生活，但是可以想象他们的生活条件和环境。

我们发现，上海平均每间套房平均有3。2人，

这与我们的传统看法是一致的。

营商环境

此外，“商务环境”现在被更多提及，让我们看一下上海的商务环境吗？

我用工业和商业数据库制作了这两张照片。左边是工商注册企业的分布图。由于每个地区对企业都有自己的投资促进政策和一些优惠条件，因此注册企业平均分配。分布特征。

右图是企业的实际办公地址。它显示出更多的极化特征，并集中在内圈中。因为企业希望有一个良好的办公环境，良好的设施和良好的交通环境，所以每个人都会选择办公楼离市中心较近。

让我们看一下科技型企业的分布。我们已经测量了分离度。大约65％的企业注册和运营地点不在一起。这是企业对市场行为的选择，可能与计划和政策指导不同。

上海实际人口5000万

这是一条数据。在整个服务行业，金融，商业服务和科技信息公司中，它们承受办公室租金的能力实际上是不同的。我们一直说金融技术是在一起的，实际上我们发现金融和技术有两条完全相反的租金曲线。尽管似乎它们应该在一起，但现实将它们推得越来越远，并且它们在空间分布上也越来越远。

每日通勤

在办公室和生活中，让我们看看上海人每天如何上班？

这是我们通过手机信号绘​​制的城市早晨高峰的OD图。

因为上海是一个多中心城市结构，所以除了具有联系强度的中心城市外，中心城市与外围新市镇和外围新市镇之间也会有一些连接，有些人从浦东来工作和崇明岛上的浦西。

这里有几种情况。首先是人民广场和陆家嘴。这两个地方是上海较重要的城市中心。实际上，他们也是就业中心。他们住在人民工厂和陆家嘴的哪里？

我们发现辐射范围很广。浦东浦西的住所位于内环和外环之外。这些人每天往返于市中心和周边地区。

此外，我们选择了两个区，一个是大宁市，​​另一个是江湾市。在这里工作的人的住所仅限于某个区域。由于城市副中心的能源水平不是很高，因此在这里工作的人们分布在地铁沿线和附近的某些地区。

通过这样的分布和分析，我们可以计算出上海人平均每天上班旅行所需的时间和时间。

最远的是世纪公园和虹桥商务区。通勤距离超过13公里。最近的大连路和大宁市不到6公里。上海的平均通勤距离约为10公里。

共享单车

让我们现在谈论更流行的共享自行车。我们说共享自行车改变了我们的生活。有什么变化？

我们获得了Mobike的数据，在骑行过程中记录了每个用户的骑行轨迹，看到某个地区有人骑行活动，

谈论共享自行车对我们生活的影响。在这里，我们在共用自行车前后租房子的价格与其与地铁站之间的距离之间绘制了一条曲线。

我们发现，在共享自行车之前，市场在2014年和2015年之前对地铁房屋有明确的概念。它不再被归类为900米外的地铁房屋，其租金将跌落悬崖。

共享自行车后，该距离增加到1600米，因为人们可以同时骑自行车到达更长的距离，因此作为地铁房，市场距离地铁都在1600米以内，因此共享自行车将我们带到了同时，它也使每个人承担更高的租金和更高的生活费用。

玩具→工具→数据图

谈论了这么多城市研究之后，每个人都会发现它很有趣，并且会发现以前没有的现象和成就。在开始时，我们也将数据分析作为我们的爱好，并根据我们的兴趣进行了分析。我认为这是一个玩具。

后来，我们认为它不仅应该用作玩具，因为它仍然可以反映出城市运营和城市空间的实际问题。后来，我们逐渐希望将其变成一种工具。

我们与政府和企业开展各种城市研究业务。我们拥有如此多维和多样化的数据，因此，当我们在宏观层面进行人口，企业和流量分析时，我们拥有更多的手段。

在城市中，我们可以做更详细的分析。利用这些数据和分析方法，我们可以解决城市中更复杂的问题。我们为城市中的不同部门和企业提供更丰富的解决方案。

另外，作为一种工具，我们认为它不仅应该由我们自己使用，而且我们仍然希望允许更多的人使用大数据方法和手段。

这里有两种方法。首先，城市数据组在网易云教室中开设了很多课程。我们将告诉您数据收集，数据处理和可视化的所有方法。

另外，对于公司和组织，我们已经制作了一个称为Datamap的数据平台系统。我们将整合与城市空间相关的大多数关键指标数据，并进行城市研究，以形成这样一个通用数据平台。 。

举例说明：就人口而言，我们可以将人口分布在250X250米的网格中。凭借这种准确性，我们可以查询任何街道，任何地块和任何半径

人们，我们可以通过手机识别人们的工作地点和居住地，并且可以查询任何范围内的居住人口的工作地点和工作人口的居住地。

对于公共设施，我们对地图POI信息进行了一些分类和汇总，包括教育，医疗，卫生，交通设施等，您可以按类别和细分查询这些设施在区域中的分布，并分析哪些地区设施不足等。

就行业而言，我们可以查询某个行业和企业的分布方式，并可以分析该行业的集聚和行业变化。以前，我们不知道这些数据来自何处，如何分析这些数据以及如何使用这些数据来研究这座城市。

通过此系统的基于平台的工具，对于更多的人来说，更容易理解和完成数据的空间可视化，而无需了解太先进的技术，数据库使用或数据算法。

此外，我们还将为政府提供一些定制的业务方案。举一个例子，它被称为15分钟生活圈。这是《上海总条例》提出的新概念。它以房屋为中心。每个人都可以在15分钟内步行到达基本的公共服务设施。

北京真实人口6000万

这个概念对公共服务包提出了更高，更人性化的要求。传统的公共服务设施布局是基于设施的，并且直线距离用作半径。在设施的服务半径之外分配另一个设施是一种更传统的做法。

既然以人为出发点，我们就引入了实时路径规划技术。我们已经从家开始吸引了每个社区或每个人。根据他周围的道路，可以看到实际上可以在15分钟内达到的范围。一个不规则的图形，每个人的出发点是不同的，全部堆叠在一起，形成一个路径范围图。

这里我们再次放置了公共服务设施。某些公共服务设施都在15分钟之内，我们确定它可以满足我们的基本公共服务需求。一些区域没有此设施，表明该区域的设施无法满足需求。

还有另一种情况。附近似乎有一个设施，但15分钟之内无法到达。从便利性考虑，这种设施也不能满足他的日常需求。

通过此算法，我们可以更现实，更有效地反映公共服务设施的匹配情况。除了空间距离，我们还必须匹配人口，也有人口分布差异很大的偏远新市镇。

因此，有必要通过人口密度分布来确定在哪些区域分配了哪些设施以及分配了多少设施。实际上，每个部门最初都有自己的1，000人目标配置标准。原则上，我们向其提出了满足人们需求的更便捷或更精确的公共服务设施配置的原则。评估浦东新区的设施是否满足要求或是否满足要求。

此外，仅评估是不够的。评估后，我们必须提出改进建议。一种更有效的方法是添加某种功能。新增加的设施在哪里？这个问题更加复杂。

这些图片展示了如何为放置公共服务设施实现最佳算法，即配置最少的公共服务设施的位置，以满足最多人数的需求。选定的红色区域是我们需要配置公共服务设施的区域。我们将此结果移交给了土地管理部门。他们将进行设施布局规划和设施用地调整。他们有一个更详细的基础和更多的方法来做到这一点。我们认为这项工作实际上是在大数据的技术层面上真正解决了特定的业务问题，帮助他们评估了公共服务设施，并提出了公共服务设施的布局建议。

回头反思一下，数据在城市转型中扮演什么角色？

这是城市研究的日常业务流程。基本上，它是根据收集数据，整理数据，构建研究框架，完成报告以及执行特定工作的业务流程来执行的。似乎没有问题，但每个人都应注意，研究结果中的所有数据都已在某个时间固化，并且缺乏更新和维护研究的机制。这意味着该研究无法完全反映城市发展的现实。此外，在下一个工作周期中，必须收集并处理所有工作。一开始，没有相应的数据沉淀作为以后工作的基础。我们总结了所有这些问题，是因为当前的研究业务还没有形成数据流的概念。现在，我们想帮助城市研究人员建立这样的数据流概​​念。通过提供方便的工具平台（例如Datamap），您可以汇总各种excel表，包括具有空间属性的表和不具有空间属性的表。总之，研究人员可以方便地进行查询和分析，

我们说大数据实际上为我们带来了变化？我认为有三个方面：

首先，沉淀数据资产。

通过标准化的数据工作流程和工具，帮助他们在业务流程中积累数据资源。允许数据继续积累并增加价值。第二，组织的运作提高了效率。

使用数据技术和先进的数据平台工具，帮助分析师快速调用各种类型的数据并生成图表；为多部门协作管理提供数据服务和支持，并提高组织效率

第三，支持完成决策。

通过数据转换，结合历史和多部门综合数据，使用模型和算法提供综合评估，降低由于缺乏信息而做出决策的风险。

最后，总结一下，在整个城市研究或数据分析领域，我们有三个共识：

首先，数据技术的最终目的是解决实际问题。

最终目标是帮助公司，城市研究团队和政府解决实际问题和需求。

其次，“大”数据是而且仅是工程问题。

我们发现后来我们做了15分钟或进行了城市研究。实际上，它的数据量不是很大。与某些商业数据相比，它实际上很小，但是我们可以反过来做。使用大数据思维和技术方法来思考和解决此问题。

最后，为公众赋权的数据是我们最终的理想目标。

我们希望将更多的数据技术方法（包括数据思维）推广给专业领域的研究人员，并将这种想法灌输给政府部门和企业，让他们意识到数据可以产生更多的价值。 Datamap和公共帐户的最终目标和理想。

谢谢你们。

问：

城市生活垃圾产生量是多少，能反映出城市的经济实力和增长潜力吗？

“

刘培锐：我不知道确切的数字，但是在城市研究中，我们使用的数据包括居民的用电量，居民的用水量以及所产生的家庭垃圾量。进行人口分析和预测目前的技术已经成熟，但是数据之间的相关性并不一定是因果关系，我们无法采用某些数据，一维数据来判断城市的经济状况或产生什么样的结果应该在将来产生。我认为这个想法可能是错误的。因为城市是一个非常复杂的系统，我们可能会在数据中间发现一些指标与我们的经济发展非常相关，但这并不意味着我们将根据这种趋势和逻辑继续发展，并直接推断出我们经济的未来发展。

上海金融与法学院

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