Dữ liệu nhân khẩu học đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp các dịch vụ đa dạng cho cộng đồng. Để giúp người đọc hiểu rõ hơn về bản đồ dữ liệu nhân khẩu học trên nền tảng của VGM.AI, trong bài viết này chúng tôi sẽ giải thích về cách thu thập và không gian hóa chúng trên bản đồ.
Bản đồ nhân khẩu học là gì?
Bản đồ nhân khẩu học có tên tiếng Anh là Demographic Map là sự thể hiện dữ liệu nhân khẩu học trên bản đồ địa lý. Có những bản đồ chi tiết với độ phân giải cao và sử dụng kỹ thuật như bản đồ nhiệt để truyền đạt thông tin, trong khi những bản đồ khác sử dụng màu sắc đơn giản để thể hiện dữ liệu nhân khẩu học một cách dễ dàng.
Tỷ lệ của các bản đồ này có thể khác nhau tùy thuộc vào từng lĩnh vực. Bản đồ nhân khẩu học có thể chỉ tập trung vào một vùng lân cận hoặc thể hiện dữ liệu trên toàn bộ lục địa. Nhưng bất kể quy mô nào, chúng luôn được sử dụng để diễn giải dữ liệu nhân khẩu học một cách trực quan bằng cách gán dữ liệu đó vào một vị trí trên bản đồ.
Quy trình xây dựng dữ liệu dân số của VGM.AI
Dưới đây là quy trình tổng quát cách VGM.AI xây dựng dữ liệu nhân khẩu học cho nền tảng của mình:
Các bước xây dựng dữ liệu dân số theo độ tuổi
VGM.AI thực hiện các bước xây dựng dữ liệu dân số theo độ tuổi một cách chặt chẽ và hiệu quả như sau:
Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu Raster dân số
Trong bước này, chúng tôi sử dụng các file dữ liệu raster theo độ tuổi, ví dụ như file raster lưới 100m năm 2022 chưa chuẩn hóa theo lớp Building. Dữ liệu này được đánh dấu với tiền tố “F” cho dân số nam và “f” cho dân số nữ.
Bước 2: Cài đặt thư viện phân tích dân số trên QGIS
Chúng tôi tiến hành cài đặt thư viện phân tích dân số trên QGIS để đảm bảo công việc phân tích diễn ra mượt mà và chính xác.
Bước 3: Phân tích độ tuổi trên QGIS
Quá trình phân tích được thực hiện với sự chia nhỏ theo đơn vị hành chính cấp xã và phân loại khu vực thành các miền Bắc, Trung, và Nam. Dữ liệu dân số nam và nữ được phân loại theo nhóm giới tính, từ đó chúng tôi tính được tỷ lệ cho mỗi giới tính theo từng độ tuổi. Quá trình này giúp chúng tôi hiểu rõ hơn về phân bố dân số theo độ tuổi trong từng khu vực và nâng cao khả năng dự báo nhân khẩu học.
Phân tích nội nghiệp trên ARCGIS
VGM.AI phân tích nội nghiệp trên ARCGIS, mang lại sự tiện lợi và hiệu quả trong việc sử dụng dữ liệu nhân khẩu học. Đối với mỗi nhóm giới tính, chúng tôi tạo ra các lớp thông tin đặc biệt để hỗ trợ việc phân tích một cách dễ dàng hơn.
Các trường thông tin dạng điểm theo hai giới tính được chuyển đổi thành Raster bằng mã code Python. Quy trình này bao gồm tính toán tỷ lệ theo độ tuổi, lấy thông tin tọa độ trọng tâm của Đơn vị hành chính cấp xã (ĐVHC), chuyển đổi thành shapefile dạng điểm và kết hợp với ĐVHC cấp xã theo vùng.
Kết quả là chúng tôi thu được dữ liệu tỷ lệ cho lớp dữ liệu dân số nam và nữ trên lưới, tạo ra một cơ sở dữ liệu chính xác và đầy đủ để hỗ trợ các phân tích và dự báo nhân khẩu học hiệu quả.
Phương pháp không gian hóa dữ liệu nhân khẩu học của VGM.AI
Việc thu thập và phân tích dữ liệu nhân khẩu học là một quá trình đòi hỏi sự nghiên cứu và phân tích chuyên sâu. Đồng thời, để làm cho thông tin trở nên trực quan trên bản đồ và dễ hiểu đối với người dùng, đội ngũ VGM.AI không ngừng nỗ lực cải tiến dịch vụ của mình.
Phương pháp không gian hóa
VGM.AI không gian hóa dữ liệu nhân khẩu học thông qua việc áp dụng phương pháp phân rã theo độ tuổi, được xây dựng dựa trên các chỉ số nhân khẩu học từ Eurostat và phân tích hệ số nhân Sprague.
Phương pháp này được chúng tôi sử dụng với mục tiêu chính là tạo ra tệp dữ liệu Vector không gian về nhân khẩu học. Bằng cách này, chúng tôi có được một nền tảng chất lượng cho các bài toán dự tính và dự báo dân số. Việc không gian hóa này không chỉ giúp khách hàng chúng tôi hiểu rõ hơn về độ tuổi của nhóm đối tượng tiềm năng mà còn tạo ra một cách tiếp cận độc đáo để phân tích và định hình các chiến lược và quyết định trong lĩnh vực cần sử dụng nhân khẩu học.
Mô hình dự báo dữ liệu nhân khẩu học
Với sự tích hợp các phương pháp tiên tiến trong thống kê và machine learning, VGM.AI chú trọng vào việc dự báo dữ liệu nhân khẩu học thông qua mô hình chuỗi thời gian. Mô hình này quan trọng trong kinh tế lượng và thống kê, nhằm mô hình hóa mối quan hệ giữa biến độc lập (biến đầu vào) và biến phụ thuộc (biến mục tiêu) dựa trên quá khứ.
Trong quá trình dự báo, VGM.AI sử dụng mô hình ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average). Mô hình này dựa trên giả thuyết chuỗi dừng và phương sai sai số không đổi. Bằng cách này, nó sử dụng thông tin từ chuỗi quá khứ để dự báo tương lai, bao gồm chuỗi tự hồi quy AR (autoregressive) và chuỗi trung bình trượt MA (moving average). Mô hình ARIMA được đặc trưng bởi ba tham số chính: p (đối với chuỗi tự hồi quy), d (đối với bậc của sai phân), và q (đối với chuỗi trung bình trượt).
Mô hình của VGM.AI đặc biệt chú ý đến những đặc điểm đặc trưng của chuỗi thời gian, như yếu tố chu kỳ, mùa vụ và xu hướng. Qua việc xây dựng và tinh chỉnh mô hình ARIMA, chúng tôi có thể đưa ra những dự báo chính xác và hữu ích về dữ liệu nhân khẩu học, cung cấp thông tin cần thiết cho quyết định chiến lược và kế hoạch phát triển.
Trên đây là thông tin về cách VGM.AI thu thập và không gian hóa dữ liệu nhân khẩu học trên bản đồ. Để được tư vấn chi tiết về nền tảng tiếp thị địa lý của chúng tôi, vui lòng liên hệ qua các kênh sau.
——————————
Thông Tin Liên Hệ
CÔNG TY TNHH GIẢI PHÁP TIẾP THỊ ĐỊA LÝ VIỆT NAM
Địa chỉ: 43 Phạm Văn Đồng, Phường Cổ Nhuế 2, Quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội
Hotline: 0975.427.560
Email: info@vgm.ai
Website: VGM.ai
