[城镇人口]住建部统计年鉴荒腔走板之6：宜宾189.4--佛山163.82 [复制链接]

图片:宜宾市.jpg

图片:佛山市.jpg

連綿城區人口

宜賓 : 88.48萬
佛山 (包括順德連綿部分) : 680.64萬

佛山是宜賓的7.69倍

kozaya:連綿城區人口
宜賓 : 88.48萬
佛山 (包括順德連綿部分) : 680.64萬
....... (2025-04-17 16:57) 

住建部《中国城市建设统计年鉴》的数据吗？

我拿你的数据和住建部2022年数据跑代码对比了一下，结果如下：

数据探查报告

1. 相似度分析结果:
   Pearson相关系数: 0.926
   Spearman秩相关系数: 0.897
   Kendall相关系数: 0.732
   线性回归斜率: 1.128
   线性回归截距: 5.691
   R平方值: 0.759
   回归显著性(p值): 0.000

2. 质量评估结果(以数据1为基准):
   平均绝对误差: 28.607
   中位数绝对误差: 11.920
   平均相对误差: 0.507
   中位数相对误差: 0.344
   数据质量评分: 50.4/100



从分析结果来看，该商用数据集的精度表现呈现明显的"统计显著性与实际预测能力脱节"现象，与同类商业数据相比存在以下特点：

1. [color=var(--bold-color)]优势领域：

• 统计相关性指标（Pearson 0.926）远超一般商业数据分析要求（通常>0.8即视为优秀）
• 模型显著性（p=0.000）达到科研级标准，优于大多数商用报告
• 中位数误差（11.92单位）在容错率较高的领域（如市场趋势预测）尚可接受

1. [color=var(--bold-color)]显著缺陷：

• 平均相对误差50.7%远超商业应用可接受阈值（通常要求<20%）
• 最终得分50.4/100显著低于优质商业数据标准（优秀数据集应>80分）
• 回归斜率1.128显示预测值波动大于实际值，在金融预测等场景风险较高

1. [color=var(--bold-color)]行业对比（假设为常规商业分析）：

指标                | 本数据集 | 行业优质标准--------------------|---------|------------Pearson系数         | 0.926   | ≥0.85 ✅平均绝对误差(MAE)   | 28.6    | ≤15 ❌中位数相对误差      | 34.4%   | ≤20% ❌R²值               | 0.759   | ≥0.8 ⚠️临界预测稳定性(斜率)    | 1.128   | 0.9-1.1 ❌

1. [color=var(--bold-color)]改进建议：

• 优先处理异常值（可能是导致高相关但高误差的主因）
• 尝试XGBoost等非线性模型，降低平均相对误差
• 增加特征工程，特别是交互项和多项式特征
• 建立误差补偿机制，特别是在误差>30%时启用人工复核

结论：该数据集在统计理论层面达到商用标准，但实际预测精度仅能满足容错率较高的初级商业分析需求（如宏观趋势判断），不适合需要高精度预测的领域（如金融风控、供应链优化）。建议在销售时明确标注适用场景，并进行模型优化后再投入高端商业应用。

实在:住建部《中国城市建设统计年鉴》的数据吗？ (2025-04-18 16:19) 

住建部无数据

自行统计的
以卫星图上实际连片的建成区为标准

helensberg:我拿你的数据和住建部2022年数据跑代码对比了一下，结果如下：
数据探查报告
1. 相似度分析结果:
....... (2025-04-18 16:24) 

看不懂
文章内容少于 10 个字节。

住建部的数据应该是下面报上去的，各地标准还千差万别。