结婚率下滑，离婚率攀升，用BI做分析后，结论扎心了

结婚率下滑，离婚率攀升，用BI做分析后，结论扎心了

2024-10-31 19:18

本文为2022帆软BI数据分析大赛参赛作品。
团队名：魔仙堡队长：黄佳裕
团队成员：赵海艳，王圆月，吴志强
使用工具：FineBI

一位哲人说过，婚姻就是一根绳索捆绑着的两个鲜活的灵魂，两个灵魂挣脱绳索的时候就是离婚，但是彼此的身上都会留下挣脱绳索时的累累伤痕。

中国式婚姻受大环境影响显著，导致婚姻问题往往是共性的，群体性的，较集中地体现在某一代人身上或者某几代人身上。对此，我们团队希望通过此次可视化数据分析来探究中国当代婚姻现状及人群的结婚观。

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为了更好地显示出仪表板数据，我们首先对找到的数据分模块梳理。

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例如，对各地彩礼价格的数据进行筛选过滤，以显示出地区差异对结婚登记的影响。

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例如对数值格式的设置，有些数据会选择百分比的形式。

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对于一些数据由于行列关系，不能很好的诠释数据，于是对其进行了行列转换。

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对数据处理这一块，我们主要对数据进行适当的筛选，让其更好地可视化，继而展现在各位的面前。

重点分析中国近几年总体的婚姻现状，大致选取了从2011至2020年的结婚登记数及离婚登记数，调查了结婚登记人口年龄的分布情况。

此外，我们还具体到省份，统计了2021年我国除港澳台外所有省份的结婚登记数。

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通过第一部分的分析，得出了结婚登记数一路下滑、离婚登记数却步步攀升的观察。

第二部分我们首先分析结婚登记数一路下滑这一现状，从以下六个方面进行分析。

（1）文字罗列可能的原因。

（2）探讨人口结构、男女比例对结婚率影响

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（3）接着讨论了学历对结婚的影响，得出结论：学历越高，越有可能晚婚不婚。

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（4）我们考虑了现代人越来越不愿意结婚是否是因为结婚的成本太高，如昂贵的房子，天价的彩礼以及不菲的育儿成本。

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（5）越来越多的年轻人不婚恐婚，我们从主动，被动原因上探讨他们不婚的原因；除此以外我们还站在女性的角度，探讨了女性不婚的原因。

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（6）通过以上分析，我们得出了对不婚人群的描述画像。

结论显示，个体的受教育程度越高，相应的结婚率明显越低；个人收入越高，相应的结婚意愿却明显降低。

接下来我们对离婚数据逐渐攀升进行分析。

（1）我们以家理离婚诉讼为例分析，首先分析了离婚诉讼婚龄和年龄差分布，展示婚龄长短因素对婚姻质量的影响。

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（2）我们探讨了离婚时子女的相关情况以及离婚后再婚率展示离婚时子女的年龄状况

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（3）我们还通过分析得出了夫妻年龄差对婚姻的影响较大、离婚后子女的后续抚养问题值得重视等思考。

第四部分我们着重研究了恋爱与婚姻观，从三个方面进行探讨。

（1）探讨了大众对婚姻的态度及择偶标准。

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（2）我们研究了大学生对恋爱的看法及所看重的方面。

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（3）讨论了不婚人群结婚的理由以及理想中的婚姻关系。

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通过以上分析，我们对越来越低的结婚率提出了建议：我们需要给与年轻人自由选择婚姻的权力，同时也要设法减少因为婚育成本过高导致的不婚、晚婚及恐婚的现象。

最后完整可视化结果呈现：