京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
中国婚姻大数据告诉你,为什么近10年初婚的人越来越少
为此,腾讯信息可视化实验室从国家统计局收集了中国2007-2016年婚姻服务数据,分析发现以下几个特点:
1、近10年结婚的人越来越少,离婚的人越来越多,2016年的离婚登记对数是2007年的近2倍;
2、初婚的人越来越少,再婚的人越来越多;
3、从城市/省份来看,近3年,粗离婚率最高的城市并非集中在北上广深等大城市,而是黑龙江省。吉林、辽宁等东北地区的离婚率也相对较高;
4、西藏自治区连续7年离婚率最低;
5、排除夫妻个人情感及家庭矛盾等微观因素,从大数据的角度看,人口的迁移、城镇化率高低及生育率高低等因素都会影响离婚率。
注:
1、国家统计局2017年婚姻服务数据还没出,所以选取数据年限为2007-2016;
2、31个省市的粗离婚率统计年份为2010-2016年;
3、粗离婚率指某地区当年离婚对数占该地区年平均人口的比重。计算公式为:粗离婚率=当年离婚对数/年平均人口数×1000‰。
近10年,全国离婚登记翻了近两倍
从2007-2016年中国结婚、离婚趋势图中可以看出, 2007年全国离婚登记209.8万对,到2016年全国离婚登记已经高达415.82万对,离婚数将近翻倍,离婚率一直处于上升状态。
在结婚方面,2007年-2013年,全国结婚登记处于攀升状态,但2013年开始,结婚登记对数及粗结婚率开始下滑。
近10年初婚率越来越低,再婚率越来越高
纵观黑龙省2010-2016年的粗离婚率、离婚登记数及年末常住人口数发现:
2013年-2016年,黑龙江的粗离婚率较2010-2012年大幅上升; 但离婚登记数却增幅不大。
不考虑其他因素,只从“粗离婚率”公式推算,黑龙江省2013-2016年粗离婚率高或许与黑龙江2013-2016年末常住人口有所减少有关。
城镇化率对离婚率影响大
上世纪70年代,美国人就离婚成因对3111个县进行了调查分析发现,城镇化对离婚率的影响最大,平均每提高一个百分点的城镇人口比例,离婚率就会上升0.41个百分点。
通过以上的数据发现,2010-2016黑龙江省的城镇化水平一直远高于中国城镇化率的平均水平。城镇化率提高,离婚率也会提高的规律对黑龙江省同样适用。
生育率高低会影响离婚率
在中国家庭结构中,没孩子的夫妻比有孩子的夫妻更容易离婚。
从上图中发现,黑龙江省的生育率比较低,家庭结构符合现代化趋势,这也是导致其离婚率较高的一个原因。
此外,多元化的社会环境也会影响当地人们的婚姻观念,黑龙江、吉林、辽宁等东北地区靠近中国边境,少数民族较多,当地人深受外来移民文化和生活方式的影响,婚姻观念开放、自由,这也是东北地区离婚率较高不可忽视的因素。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12