北京积分落户制是北京市政协建议推行积分落户政策，以科技贡献、专业技能、在京时间等指标为考核项，计算非京籍人才的积分，积分达标即可落户北京。也给了我们一众北漂希望，毕竟随着时间的增长，有些不太明显的问题会逐步摆在我们面前，从幼儿园开始到走入社会的教育，是让我们尤其关注的层面，积分落户算是开了一个口子，在现在大多数城市完全开放户籍政策，相比算是开放中的高冷了。 2016年8月11日，北京市积分落户管理办法（试行）发布。本市积分落户自2017年1月1日起施行，每年申请一次。 2019年实际公示拟取得落户资格人员共6007人。 2020年共有122852人在线提交积分落户申请，与往年基本持平。 本轮积分落户政策调整主要针对6项指标展开。具体包括：教育背景指标、职住区域指标、创新创业指标、纳税指标、年龄指标、守法记录指标。 教育背景指标增加了对只取得学历或学位人员可积分的内容，明确了就学期间社保及居住分值扣减规则，进一步体现就学、就业起点公平；职住区域指标，将该计分年限由2017年1月1日调整为2018年1月1日，与试行政策实施时间一致，明确2018年1月1日后在北京市城六区之外其他行政区自有住所居住（或工作并居住），且取得落户资格后在该自有住所落户的予以积分，强化了首都人口和功能布局调整的导向。 创新创业指标精简了关于申请人任职年限、工资收入等加分内容，同时考虑城市发展需求，对获得一定股权类现金融资的国家高新技术企业或科技型中小企业持股人员予以加分。此外，在《操作管理细则》中，优化了创新创业指标中部分奖项内容，扩大了职业技能竞赛获奖人员加分范围；纳税指标，精简了申请人在京投资企业按照出资比例纳税可获加分的内容，同时进一步倡导持续稳定纳税的政策导向，并考虑申请人年度纳税额度存在一定波动的实际情况，调整为申请人近三年连续纳税，个人所得税纳税额每1年在10万元及以上的，加2分，最高加6分，平滑了分值差距。 年龄指标调整为梯度赋分，在45周岁以上的，每增加一岁（含不满一岁）少加4分；守法记录指标，明确了涉税违法行为、守法记录指标行政拘留处罚的扣分时限均为近5年，避免一旦违法、终身受罚。 分值改为梯度赋分 目前官方公布的数据为2018年的积分落户数据，通过对数据的分析，可以了解整体的比例和分布情况。 今天使用Python实现做了下数据分析，结合pandas，numpy，matplotlib，pyecharts等插件通过可视化的方式进行数据统计分析，以柱状图，饼图，地图，表格等形式展示数据的分布情况。 直接给出测试过程。 环境配置 Python 版本：3。8 插件 pandas numpy matplotlib pyecharts 分数分布 2。1分数按照5分为粒度进行统计 2。2分数整体饼图统计 绝大多数的比例集中在9095分，95100分的区段次之，如果想得到更细粒度的数据，可以使用饼图查看。 其中， 9095分的比例占到了55。6 95100分的比例占到了29。2 100105分的比例占到了10。8 105分以上的比例占用不到5 2。3分数按照1分为粒度统计 在此基础上进行信息下钻，积分粒度按照1分来计算，可以看到9091分的区段人数最多，90分压线的有300人左右。 年龄分布 3。1细分年龄层次饼图 从饼图分布来看， 4045岁的落户比例较高，为50。5 3540岁的落户比例次之，为42。2 3035岁的落户比例极低，为2。7左右 4550岁的落户比例较低，为4。3 5560岁的落户比例更低，为0。2左右 3。2细分年龄层次按照1岁为粒度进行统计 其中3744岁为积分落户人数覆盖范围最多的年龄段，3035岁的区段还是极少的比例。 公司分布 4。1按照公司进行统计 公司情况如下： 北京华为数字技术有限公司 137hr中央电视台 73hr北京首钢建设集团有限公司 57hr百度在线网络技术（北京）有限公司 55hr联想（北京）有限公司 48hr中国民生银行股份有限公司 40hr北京外企人力资源服务有限公司 40hr国际商业机器（中国）投资有限公司 39hr中国国际技术智力合作有限公司 29hr华为技术有限公司北京研究所 27hr爱立信（中国）通信有限公司 26hr腾讯科技（北京）有限公司 24hr北京阿里巴巴云计算技术有限公司 23hr中国石油天然气股份有限公司管道北京输油气分公司 20hr用友软件股份有限公司 20hr中铁建工集团有限公司 19hr微软（中国）有限公司 17hr中信银行股份有限公司 17hr中煤建设集团工程有限公司 17hr甲骨文（中国）软件系统有限公司 16hr西门子（中国）有限公司 16hr北京市京才实业开发总公司 16hr中国光大银行股份有限公司 16hr中铁电气化局集团有限公司 15hr中铁三局集团第四工程有限公司 15hr行业集中在华为，百度，爱立信，联想等公司，包括一些大型央企。 5省份分布 5。1省份分布如下表所示： 河北 894hr辽宁 484hr山东 445hr黑龙江 444hr内蒙古 340hr山西 316hr吉林 309hr河南 309hr湖北 290hr天津 239hr四川 225hr湖南 210hr江苏 210hr陕西 207hr江西 191hr安徽 184hr甘肃 109hr北京 97hr浙江 90hr新疆 80hr福建 79hr宁夏 51hr广西 44hr贵州 40hr广东 37hr青海 34hr云南 31hr上海 18hr海南 10hr西藏 重庆 其中河北，辽宁，山东，黑龙江占据较高比例，地域和北京有直接联系，而重庆，西藏，海南，云南的比例较低，上海主观猜测因为城市自身竞争力原因也处于末尾。 5。2省份数据地图分布
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