달라진 7차 국세조사를 기술적 관점으로 살펴보세요! !

7차 인구조사 게시판을 읽고 나면 전체 업무 프로세스가 기업의 데이터 분석 프로세스와 유사하다는 것을 알게 될 것입니다. 본 글에서는 먼저 둘 사이의 공통점을 살펴본 후, 인터넷 실무자로서 『칠인종 인구조사』에서 어떤 정보에 중점을 두어야 하는지 살펴보겠습니다.

설명은 "제7차 인구조사 게시판"을 참고하세요

인구조사 내용과 방법을 혁신하세요. 전자 데이터 수집 방식을 전면 채택하고 있으며, 조사자들이 전자 장비를 이용해 실시간으로 직접 데이터를 수집하고 보고합니다.

밥 없이 식사를 하기는 어렵습니다. 데이터 분석을 하려면 먼저 데이터를 수집해야 합니다. . 이번 인구조사는 해당 인구 정보를 디지털화하여 보고합니다. 회사는 단지 문제를 보고합니다.

매장 포인트는 어떻게 이해하나요? '포인트'는 실제로 앱이나 웹사이트의 특정 위치입니다. 사용자가 특정 작업을 수행한 후 사용자의 현재 정보가 기록됩니다. 탐색, 클릭, 스와이프 등의 작업이 가능합니다. 예를 들어 전자상거래 앱에서 사용자가 주문 버튼을 클릭하면 사용자의 주문에 대한 시간, 금액, 제품 ID, 모바일 네트워크 상태, 모바일 운영 체제 및 기타 정보가 기록됩니다. 매장지는 모든 정보를 기록할 수 있지만 시간, 장소, 사람이라는 세 가지 필수 정보가 있습니다. 시간은 행동이 발생한 시간으로 사용자 타이밍을 분석하는 데 사용되며, 위치는 행동이 발생한 현재 페이지의 특정 위치, 문자는 일반적으로 휴대폰 및 PC의 장치 정보를 사용하여 생성되는 사용자 식별입니다. 기타 정보는 데이터 분석의 필요에 따라 선택적으로 수집됩니다.

정보가 수집된 후 후속 분석을 위해 일반적으로 실시간 기술을 통해 회사 서버에 보고됩니다. 이러한 매장된 포인트를 기반으로 사용자가 어떤 콘텐츠를 언제 열람했는지, 어떤 콘텐츠를 마지막으로 클릭했는지, 클릭한 콘텐츠를 얼마나 오랫동안 시청했는지, 최종적으로 무엇을 구매했는지, 얼마를 지출했는지 등을 분석할 수 있습니다. 사용자가 선호하는 콘텐츠는 무엇인지, 사용자의 소비력은 어느 정도인지를 파악하여 더욱 개인화된 추천을 제공합니다.

인터넷 클라우드 기술, 클라우드 서비스 및 클라우드 애플리케이션을 최대한 활용하여 데이터 처리 작업을 완료하세요

매장된 데이터의 양이 많고 장기 저장이 필요하기 때문입니다. 따라서 기업의 매장지점을 보고한 후 분산저장매체에 저장하는 것이 일반적이며, 이후의 데이터 분석작업은 대부분 분산컴퓨팅 프레임워크를 이용하여 처리된다. 현재 분산 스토리지 및 컴퓨팅 서비스는 대부분 클라우드 서비스 형태를 취하고 있습니다. 제가 근무했던 회사는 원래 분산 서비스를 구축하기 위해 자체 서버를 구입했는데, 운영 및 유지 관리 비용이 너무 높고 감당할 수 없어서 결국 Alibaba Cloud로 전환하여 운영 및 유지 관리 비용의 상당 부분을 절약했습니다.

분산 스토리지 및 컴퓨팅 프레임워크는 Hadoop, Hive, Spark 등과 같은 오픈 소스일 수도 있고 Alibaba Cloud의 MaxCompute와 같이 기업이 자체 개발할 수도 있습니다.

국가 네트워크 보안 3등급 보호기준에 따라 인구조사 데이터의 수집, 전송, 저장을 안전하게 관리하여 시민의 개인정보를 안전하게 보호합니다

이 부분에서는

개인정보 보호에 대해 설명합니다. 기업, 사용자는 기밀로 유지됩니다. ID 번호와 같은 정보는 둔감화됩니다. 즉, ID 번호는 암호화되어 고유 식별자로 변환되므로 사용에 영향을 미치거나 개인 정보가 유출되지 않습니다.

감감화 외에도 데이터의 기밀성을 분류하고 해당 권한 검토 메커니즘을 구축하는 것도 필요합니다. 어떤 수준의 기밀 데이터가 사용되었는지 해당 권한에 적용하고 기록하여 정보 유출을 추적할 수 있도록 해야 합니다.

모든 수준의 인구 조사 기관은 품질 관리 요구 사항을 엄격하게 구현하고 품질 검사를 신중하게 수행하여 인구 조사의 모든 단계에서 작업 품질을 보장합니다

이 부분에서는

데이터 품질 모니터링에 대해 설명합니다. 기업에서는 매몰점의 품질을 모니터링하는 것도 중요한 구성 요소입니다. 보고된 매몰점이 모두 잘못되어 사용할 수 없다면 당연히 의미가 없습니다.

기업의 매장지 품질 모니터링은 일반적으로 두 가지 측면에서 이루어집니다. 첫째, 개별 매장지 확인, 보고된 매장지의 각 필드 형식이 올바른지 확인, 핵심 필드의 null 값 비율 모니터링 등입니다. 둘째, 교통량을 모니터링하고, 전년 대비 매몰지점 규모에 이상이 없는지 확인한다.

제7차 국세조사에서는 우리나라 인구의 수, 구조, 분포 등을 종합적으로 조사하여 인구변화의 추세적 특성을 파악하고, 우리나라의 인구개발 전략과 정책체계를 개선하기 위해 경제사회 발전을 도모합니다. 질 높은 경제발전을 도모하고 정확한 통계정보 지원을 제공합니다.

이 부분은 우리에게 익숙한

데이터 분석입니다. 기업에서는 사용자 행동을 분석하고 가치 있는 결론을 도출하며 앱이나 웹사이트의 반복에 대한 의사 결정 지원을 제공합니다.

데이터 분석은 일반적으로 두 부분으로 나뉩니다. 한 부분은 수치 분석으로, 간단한 수치 통계를 사용하거나 Python 기계 학습을 사용하여 피팅, 분류 등을 수행할 수 있습니다. 데이터 양이 많을 경우 분산 컴퓨팅 프레임워크인 하둡(Hadoop)과 스파크(Spark)를 사용하게 된다. 다른 부분은 텍스트 분석으로, 수치 분석을 통해 볼 수 없는 것을 머신러닝과 딥러닝 방법을 더 많이 사용하여 채굴합니다.

그리고 한 가지 추가하겠습니다. 인구 조사에서 볼 수 있는 연령, 성별, 교육 및 기타 정보를 일반적으로 회사에서는 사용자 초상화라고 합니다. 이러한 정보는 매장된 포인트를 통해 수집할 수는 없지만 기업에게는 매우 중요한 데이터이며 사용자 행동과 결합되어 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 사용하여 예측해야 하는 경우가 많습니다.

이제 첫 번째 부분이 끝났습니다. 기업 데이터 분석 프로세스와 관련 기술을 소개하기 위해 인구 조사를 예로 들었습니다. 인터넷 실무자로서 우리가 주의해야 할 점에 대해 간략하게 이야기해 보겠습니다.

인구의 질이 지속적으로 향상됨에 따라 인재 배당의 새로운 이점이 점차 나타날 것입니다. 동시에 대학생들의 취업 압력이 증가하고 있으며 산업 변혁과 업그레이드 속도가 가속화되어야 합니다.

오랫동안 사무직 인구가 과잉 공급되어 996 혁명은 계속해서 격렬해질 것입니다. 따라서 첨단 기술 기업의 인재 비용이 줄어들고 '인재 배당 우위'가 점차 등장했습니다. "

대장장이 일을 열심히 해야 하며, 실제 기술과 학습을 지속적으로 향상시켜야 합니다.

가속화된 인구집적은 도시화와 경제집적의 추세 변화를 반영할 뿐만 아니라, 도시화의 질을 향상하고 지역 조화 발전을 촉진하기 위한 새로운 요구 사항을 제시합니다.

대도시로의 인구 유입이 가속화되고, 농촌 지역의 인구 감소가 가속화되고 있습니다.

중국의 도시화 과정은 아직 완료되지 않았습니다. 아직 졸업하지 않은 학생들에게는 1급 도시와 새로운 1급 도시를 선택하는 것이 현명한 선택입니다. 이미 대도시에 거주하고 있는 이주노동자들에게는 중심부에 주택을 구입하는 것이 현명한 선택이다.

노인인구 비율이 급격하게 증가하고 있으며, 고령화는 앞으로 우리나라의 기본 국가상태가 되었습니다. 동시에 노인 인구의 증가는 지혜, 상속, 성과 및 수요 확대를 가져올 것입니다.

은퇴를 미룰 준비를 하세요. 중년의 위기뿐만 아니라 노년의 위기도 고려해야 할 것 같습니다.

어떤 회사도 하루 종일 쓸모없는 데이터를 한가하게 분석하지 않을 것입니다. 인구조사도 마찬가지입니다. 자신에게 유용한 정보를 찾고, 앞으로 어떻게 해야 할지 알아내는 것은 모두가 가장 해야 할 일입니다.

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