在万众期待之下，伴随着各种质疑和猜测，第七次全国人口普查数据千呼万唤始出来，终于在前几天公之于众。

从数据分析的角度来看，人口普查就相当于对全国人民做了一个画像，从年龄、地域、教育水平等维度来描述我国人口当前分布状况。

今天我们就着第七次人口普查数据，随便聊聊。

1.整体趋势

（截自《第七次全国人口普查公报（第二号）》）

从上图来看，全国人口虽未负增长，但其增速已经平得不能再平了，年均增长率0.53%，可以理解为近十年在每一万人中，每年新生人口减去死亡人口数量后的净新增只有5.3。

（截自《第七次全国人口普查公报（第二号）》）

再看这个平均每个家庭的人数，不足3个人，较上一次普查减少了0.48，这一数字给我们的直观感觉就是大量家庭是没有孩子的。除了年轻一代长大成人建立了新的家庭之外，还有一大因素就是这些新生家庭的生育意愿正在降低。

过去几次普查数据显示的年均增长率一直都是在下降，1990年-2010年，可以理解为在计划生育相关政策的控制下，将人口增速逐步放缓，而最近几年我们已经放开了二胎，按理说在如此大的人口基数之下，且医疗水平日益提高的今天，正常死亡率会越来越低，净新增应该会出现较大涨幅才对。而实际的增长比上一个十年还要平，“死亡”没有问题，那么“新生”可能就不对劲了。

放到我们通常的互联网产品上来说，这就相当于我们的活跃用户数量增长缓慢，“新生人口”就是我们的新增用户（安装、注册等），“死亡人口”就是流失用户（注销、休眠等）。对于一个发展中的产品，如果新增缓慢，“开源节流”就要提上日程了，这就轮到渠道调控发挥作用了。

2.区域分布

（截自《第七次全国人口普查公报（第三号）》）

受于人口基数的影响，在大环境相对稳定的情况下，广东、山东、河南、江苏、浙江这几个人口大省仍然是位居前列。但是省与省之间的差异却是巨大的，这受到了地理环境、历史文化、经济水平等等多重因素的交叉影响，最后以行政单位形成了一个分界线。

同样，引申到用户画像上，不同地域的用户就会具有不同特征，人们在地理位置上的聚集，会一定程度上反应出其在教育水平、家庭收入、文化理念、风土人情等各方面的区域特性。所以，在用户画像当中，地域分布往往都是一个非常重要的标签，通常会按行政区划、城市等级两个方面来进行划分。

3.性别构成

（截自《第七次全国人口普查公报（第四号）》）

我国男女比例并不大，近年波动也较为平缓。这对于单身狗们来说算是个好事儿，至少理论上，狗子们找到另一半的机会还是很可观的。

性别是所有人群的一个自然属性。男性和女性通常会具有不同的行为习惯、不同的性格、不同的需求，所以在常规的画像当中，性别这一标签也有很重要的作用。正是因为不同性别的用户其行为特征差异较大，所以一些产品往往可以利用这一标签大做文章，常见的就是电商平台、内容平台的推荐策略等。

4.年龄构成

所有人还有另一个自然属性，年龄。国家层面上来看，老壮青年龄的分布很大程度上可以左右未来的发展潜力。

（截自《第七次全国人口普查公报（第五号）》）

从本次人口普查公布的年龄分层数据来看，虽然青壮年人口（15-59）占比仍有63.35%，但是对比2010年的第六次人口普查来看，就显得有些后继乏力了。60或65岁以上人口占比上升了5个百分点左右，老龄化的趋势愈发明显。

而随着这一数据的发布，当日下午的养老概念股就开始持续走高，未来养老产业可能将要迎来一次高潮。那么为了避免青黄不接、减小老龄化的影响，可以预见政府将会采取一些鼓励生育的措施。所以到时候，我等打工人养娃的成本也许会有所下降，希望这些政策早日出台，我们也可以早日为中华民族的繁荣昌盛再添一把力，生生不息。

再次回到用户画像上，用户的年龄对于互联网产品通常也是极为重要的一个特征。因为不同年龄阶段的用户往往具有不同的需求，比如老人爱“养生”、日常“催婚”“催生”，年轻人爱熬夜、爱秃头、爱追求自由，熊孩子们爱动画片、爱“坑队友”，有孩子的中年人就爱“学习”、爱“攀比”、爱娃生过爱自己。玩笑归玩笑，有一说一，年龄代表了一个人所处的人生阶段，瞄准目标人群有的放矢，这是画像的初衷。

5.受教育水平

（截自《第七次全国人口普查公报（第六号）》）

在人群受教育水平上，北京可谓是一骑绝尘。百分之四十多的大学以上学历，比第二名的上海还高出8个百分点，其教育资源之丰富与其对高学历人才的吸引能力可见一斑。从全国来看，当前大学学历人群与上次人口普查时相比，增加了约70%，这表示我们国家高等教育的普及程度越来越高了，抛开地域因素不谈，我们这代打工人的崽儿也有了更多机会去接受更好的教育。

一个人受教育的程度，会影响他的眼界、能力、素养、行事风格等，那么当然用户画像也用得着这一标签。以短视频平台为例，其用户有着明显的教育水平分层，平台上充斥着大量三俗内容、虚假信息，而这些内容下的用户多数教育程度不高，容易被不良自媒体误导和引诱。本身这些用户并非此类内容的生产者，而是因为这些自媒体的低质内容锚住了下沉用户群。当然平台上也不乏有良心的自媒体账号和优质内容，但还是希望平台可以加大力度整治不良内容、净化网络环境，生产休闲娱乐内容的同时，也能让更多的科学知识惠及到普罗大众，传播更多的正能量和正确的三观。

结语

到这里第七次人口普查的数据基本上就讲完了。

通篇来看呢，就相当于对我们的全国人民做了一个画像，通过地域、年龄、性别、教育等属性来描述用户群的分布。那么在分析师的分析工作中，除了以上维度的应用，还有很多其他的画像标签在这里是没有提及的，比如：用户在产品中的行为、用户的偏好、用户社群关系等等。有兴趣的兄弟姐妹们可以看下之前关于用户画像的文章，链接如下：

• 48页小米用户画像实战PPT

• 用户画像实战“踩坑”集锦

• 一个真实的用户画像实例。