产品应用场景

1. 区域规划与资源分配：用于印度各地区基础设施规划，如根据人口密度和地理面积优化学校、医院布局，或结合人口结构（男女比例）规划妇幼保健设施分布。
2. 政策制定与人口研究：支持政府部门分析人口增长趋势，例如对比 2011 年与其他年份的普查数据，评估计划生育政策效果或移民对地区人口的影响。
3. 商业市场分析：帮助企业选址（如零售网点、制造业工厂），通过人口密度判断消费潜力，或利用地理面积数据评估土地成本与开发可行性。

产品信息

• 选区名称及唯一标识
• 总人口、男性人口、女性人口计数
• 地理面积（平方公里）、人口密度（人 / 平方公里）
  ● 数据格式：CSV/Excel，支持 Tableau、Python 等工具分析。
  ● 特色优势：数据颗粒度精细至选区级别，可直接用于微观区域分析，且包含性别分类数据，便于人口结构研究。

使用方法

1. 基础统计分析：
   python

   # 示例：计算各邦平均人口密度
   import pandas as pd
   df = pd.read_csv("india_census_2011.csv")
   state_density = df.groupby("state")["density"].mean().sort_values(ascending=False)
   

2. 空间可视化：结合 GIS 工具（如 QGIS）将人口密度数据与地图叠加，直观展示印度人口分布热点区域（如恒河平原与德干高原的密度差异）。
3. 性别比例研究：计算各选区性别比（女性人口 / 男性人口 ×100），对比全国平均水平（如 2011 年印度性别比为 940），识别性别失衡严重地区。

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注意事项

1. 数据时效性：仅反映 2011 年人口状况，使用时需注意与近年数据结合（如参考 2021 年普查初步结果），避免因人口迁移、政策变化导致分析偏差。
2. 地理单位匹配：印度部分选区行政区划可能在 2011 年后调整，需确认当前选区与数据集统计单位的一致性，必要时进行空间匹配转换。
3. 密度计算验证：手动验证 “人口密度 = 总人口 / 地理面积” 的计算逻辑，避免原始数据中面积单位（如是否为平方公里）或人口计数的录入错误。