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2030 年人口普查利益相关者参与策略
2030 年人口普查战略的直接后续版本是 2030 年人口普查运营战略和路线图。该文件提供了制定和选择 2030 年人口普查运营的迭代方法。它还涉及如何管理设计流程以促进运营灵活性、集成和及时开发解决方案，并提供了关键活动、里程碑和决策的路线图，以协助管理人员执行运营设计战略。该文件为 2030 年人口普查运营计划的制定奠定了基础，该计划将编纂 2030 年人口普查运营设计并为后续的详细运营计划提供信息和支持。它还直接告知运营和系统解决方案以及其他计划文件的要求，例如研究计划、研究结果、测试计划和测试结果。
EAP185 - 人口普查福利方法审查
2.0 要点 国家统计局 (ONS) 将评估 2021 年人口普查对中央和地方政府、私营部门以及志愿和社区部门用户的益处。我们之前进行了一项计算 2021 年人口普查预测益处的练习。我们打算使用相同的方法来评估实际益处，以便可以比较结果。我们将与为制定预测益处做出贡献的利益相关者以及包括志愿和社区部门在内的更广泛的利益相关者群体进行接触，以实现对人口普查主题的良好覆盖。我们的参与方法将包括焦点小组、会议、调查和信函。一些利益相关者的参与将通过总体机构和会员组织进行。我们将评估调查和焦点小组的回应，以确定需要进一步采取行动的信息，并使用定性方法（例如主题分析）来了解更广泛的主题，以便将我们的研究结果背景化。我们认识到，自收集了用于预测益处的数据以来，人口普查数据的用途和益处可能发生了重大变化。我们将询问利益相关者，在
人口普查中用于编码职业的机器学习
职业分类是统计学家，经济学家，社会学家使用的有用工具，可以为工作任务和内容的相似之处提供描述者，以及经济和机构背景下的相似之处。要提供现实的社会或经济分析，必须定期更新职业分类词典。在2020年，散布了法国职业分类的新词典（PCS 2020），并配有一种自动完成工具，该工具将5,000个工作的列表完美地链接到其分类类别。只有此列表中的响应仍有待编码。insee选择不将其基于规则的自动编码系统设置为上一个词典中的代码（PCS 2003）中的代码，以适应新词典。Insee而不是选择使用机器学习技术来执行这种类型的分类任务，期望它们的表现良好。在2021年，进行了大型的手动标签活动：在2020年PCS中标记了大约100,000个人口普查工作答案，每两次由两个不同的手动编码器进行标记，并在需要时进行第三次套装，以确保培训/测试集的质量培训/测试设置。最终选择了一种两层神经网络算法（N-gram和分类器的FastText嵌入）。该实验表明，两种自动编码模式（非上市的列表和监督学习）的组合允许在当前职业中达到甚至超过上一个系统的准确率，但对于先前的职业（退休和失业）而言，它具有更多的纸张滑倒。与发送到手动工作的零件的组合可以获得一些准确性。基于这些结果，在2022年研究了预测和培训工具到人口普查生产链中的集成，目的是在PCS 2020中编码2024年的人口普查活动。这涵盖了评估（一部分）在实验过程中开发的（一部分）集成的成本和收益。这涵盖了定义与职业编码相对于职业编码的新组织，定义了通过算法评估和控制编码质量的不同角色和策略。这还涵盖了另一个最佳目标，更雄心勃勃的挑战是构建完全互惠的工具，以从不同来源和不同参与者中编码PCS 2020数据中编码。
学校劳动力人口普查指南2024
如果从外部系统（例如地方当局系统）提供合同信息，而不是从学校或学院MIS中提供的，则学校软件可能无法确定包括在内的员工。例如，如果未记录合同的开始和结束日期，则MIS将无法确定当前合同的员工。可能需要手动选择员工 - 例如，通过勾选复选框 - 以纳入人口普查。您的软件供应商将能够建议您在系统中应该如何完成此操作。
退役军人数据库与 2011 年人口普查的链接
除了缺失值之外，SLD 和 2011 年人口普查之间的覆盖范围差异也使得这种关联具有挑战性。首先，SLD 数据是历史数据（从 1975 年开始），这意味着在 1975 年至 2011 年人口普查期间，一些人死亡或移民的可能性很高（这意味着他们不会出现在人口普查中），而且姓名更改的可能性也更高（通过结婚和离婚）。因此，历史数据更难准确关联。其次，数据集之间的地理覆盖范围也不同，人口普查覆盖英格兰和威尔士，而 SLD 覆盖英国武装部队退役人员，包括北爱尔兰和苏格兰的退役人员。时间和地理上的差异也意味着我们不知道数据集之间预计有多少个关联，这增加了关联和质量保证的挑战。
BHF 心脏劳动力普查 2023 年摘要
令人担忧的是，只有 2.9% 的顾问在人口普查中将学术心脏病学列为亚专科。调查还发现，84% 的心脏病顾问在其工作计划中没有专门用于临床研究的每周工作时间。有证据表明，积极开展研究的 NHS 为患者和员工带来了巨大的价值，包括改善患者的治疗效果和提高员工的工作满意度 1 。我们需要更好地了解限制研究参与的具体问题，以确保 NHS 能够获得所需的各种人才，并确保患者从创新中获得最大收益。
2024 年圣艾伯特人口普查深度分析
为了遵守省级立法，我们询问住户是否愿意参加质量保证回访，以核实住户人数。我们随机选择了回答“是”的家庭进行回访，以确保所收集人口普查信息的质量和准确性。在提供回访号码的 3,150 户住户中，我们联系了 625 户。其中，有 5 户的住户人数进行了更正，错误率为 0.08%，表明错误率非常低，所收集数据准确性很高。
建立人口普查局经济活动指数（...
人口普查局经济活动指数 (IDEA) 是根据人口普查局的 15 个主要月度经济时间序列构建的。该指数旨在提供一个单一的时间序列，尽可能反映整个组件序列随时间的变化。组件序列提供零售和批发贸易、制造业、建筑业、国际贸易和企业组建活动的月度指标。大多数输入序列都是主要联邦经济指标。该指数是通过将主成分分析 (PCA) 方法应用于季节性调整组件序列的月度增长率时间序列构建的，然后将增长率标准化为均值为零、方差为 1 的序列。类似的 PCA 方法已用于构建其他经济指数，包括芝加哥联邦储备银行发布的芝加哥联邦储备银行全国活动指数和纽约联邦储备银行发布的每周经济指数。虽然 IDEA 是根据月度数据的时间序列构建的，但它会在每个工作日计算和发布，因此每当其任何组件序列发布新的月度值时都会更新。由于给定月份的数据值发布日期在各个组件系列中有所不同，任何一个组件系列的每月发布日期都略有不同，因此该指数的更新非常频繁。在几乎所有更新中，一些组件系列都缺少当前（最近）数据月份的观测值，这是不可避免的。为了解决这种情况，使用多元自回归时间序列模型，预测（现在预测）当前指数月份落后一个月的组件系列。本报告讨论了指数的输入序列、PCA 指数的构建以及使用的现在预测程序。然后，报告研究了该指数的一些属性及其与美国季度国内生产总值和一些非人口普查局月度经济指标的关系。
CSIB 调查 7.15.2022_PDF 版本.xlsx - 人口普查局
美国商务部工业和安全局 (BIS) 技术评估办公室与美国国家航空航天局 (NASA)、行政长官办公室和美国国家海洋和大气管理局 (NOAA)、国家环境卫星、数据和信息服务 (NESDIS) 合作，正在对 NASA、NOAA-NESDIS 和更广泛的美国民用航天工业基地 (CSIB) 附属组织进行调查和评估。由此产生的数据将有助于确定参与 CSIB 的组织的结构和相互依赖关系，并确定其相关的供应链。这项工作还将有助于 NASA 和 NESDIS 理解和应对供应链缺陷的能力，例如供应链中断和制造来源减少和材料短缺 (DMSMS)、外国采购和依赖、财务绩效、网络安全事件、关键矿物和材料的使用、COVID-19 大流行的影响以及 CSIB 面临的其他挑战。
2022 年经济普查说明制造业
所有制造业路径：每五年，美国人口普查局都会收集大量有关企业的统计数据，这些数据对于了解美国经济至关重要。这项官方统计，即众所周知的经济普查，是衡量美国企业及其经济影响的基础。作为人口普查局及时提供有关美国经济健康状况的使命的一部分，这项“企业”普查是与商业活动相关的最广泛的数据收集。近 400 万个大型、中型和小型企业，覆盖美国大多数行业和所有地理区域，将接受针对其主要业务活动量身定制的调查。在提交完成的报告之前，请检查所有数字的一致性，并保留一份副本以备记录。