用ChatGPT解码北京积分落户的秘密：数据背后的真相

背景介绍

北京积分落户政策，说到底，是通过一套评估机制来调节人口结构、控制城市规模，确保资源分配更合理。它的目标很明确：吸引高素质人才，提升城市的创新力和竞争力，同时促进社会融合和稳定，为可持续发展提供保障。

关于具体的政策和评分标准，可以直接登录北京人力资源和社会保障局的官网查询，信息是公开透明的。

2024年的积分落户结果数据里，藏着不少耐人寻味的信号。我们把这6002条记录翻了个底朝天，发现了一些对后来人非常有指导意义的规律。如果能从中总结出点什么，或许可以帮助那些正在申请的人，用更正当的渠道去争取这份资格。

数据分析方法

数据来源就是2024年北京积分落户的最终结果，一共6002条样本记录。数据样例大致长这样：

分析工具这边，用的是ChatGPT 4o。值得特别提一下的是，它在数据分析上确实有几把刷子：

• 可以像聊天一样，用自然语言去探索和分析数据，不用写复杂的代码。
• 会根据数据特征自动给出一些分析方向和建议，具体分析哪些维度，由数据分析师自己拍板。
• 不挑领域，各种数据分析任务都能上手。
• 交互式的搜索分析和可视化界面，用起来很直观。

ChatGPT的交互式数据探索分析

操作起来很简单，直接在聊天窗口上传数据文件就行：

上传文件的同时，可以给它下指令，比如“请分析一下，该数据为2024年积分落户名单，从这些变量中可以分析哪些有趣的事情？” 下图就是上传的数据表格，右侧是指令窗口，它给出的分析结果里，其实就是在提示我们可以从哪些维度入手分析。

分析哪些加分项在影响积分落户

我们首先看看，到底哪些加分项在左右最终的落户结果。通过可视化展示，各变量对最终结果的影响力一目了然。ChatGPT的总结是这样说的：

• 教育背景：
  与总分的相关性是0.270，说明它对总分有比较明显的正面影响。

• 合法稳定就业：
  相关性0.242，贡献也不小。

• 合法稳定住所：
  相关性0.226，同样有积极影响。

• 荣誉表彰：
  虽然相关性只有0.087，但也算有正面作用。

这些因素，基本就是影响积分落户的关键所在。后面的分析，我们也会重点盯着这几个变量看。

各年龄段人员落户占比

先看年龄分布。ChatGPT自动将数据分成了20-29、30-39等五个年龄段，并用饼状图展示了落户情况。结果非常直观：40-49岁这个年龄段的人群占比最高，6002个成功落户的人里，有5793个都落在这个区间。

接着，我们对数据做了点加工，增加了一列“出生年份”，从“出生年月”字段里提取出来。

去掉针对分析无用的字段

像“姓名”、“出生年月”这些字段，对我们后面的分析意义不大，可以直接让ChatGPT从数据集中移除。

统计每个单位的落户汇总数据，并柱状图展示TOP-10

我们再按不同单位来汇总，看看哪些单位是“落户大户”。ChatGPT自动将落户人数最多的前10个单位用柱状图展示了出来。

增加一列“年龄分布”

为了方便统计不同年龄段的落户情况，我们增加了一列“年龄分布”。这里用了点小技巧——few-shot提示，就是下指令的同时，附上两个示例，比如“1970-1979定义为70后”。这样，ChatGPT就能按照示例的规则来处理了。

按年龄分布进行统计，并柱状图展示

按年龄分布分析的结果显示：80后是这次落户的绝对主力群体。

按出生年份进行汇总统计，并以柱状图展示

再按出生年份来细看，1981年出生的群体是今年落户的主流。而落户的绝大多数人，都集中在1977年到1984年这个区间。

增加“水硕”字段，来区分哪些人是通过水硕来加分的

这里要提一个很有意思的现象——“水硕”。它指的是一群学历和积分差距都比较大的人群，为了满足积分落户资格，会去参加国外一些非正规大学的项目（比如花一年时间拿个硕士学位，甚至只需要到泰国待一个月就能拿到学位）。这类学历虽然途径特殊，但依然能被北京积分落户承认，从而获得加分资格。

这类人的一个典型特征是，在“取得学历（学位）期间...”那一列会有减分项，因为他们拿到学历的时间普遍不长。我们根据这个特征，增加了一列“水硕”字段。指令是：水硕的定义为“取得学历（学位）期间连续缴纳社会保险年限及连续居住年限积分不累计字段有扣分”，并增加水硕字段。

水硕人员占比

先统计一下水硕人员在整体中的占比。结果很震撼——竟然超过了三分之一！这里面能说的东西太多了，此处略去一万字。

然后，我们又分别统计了前1000名和前2000名名单中水硕的占比情况。

统计各年龄段水硕占比

最后来看各个年龄段里水硕人员的分布。70后和80后占比是最高的，说明很多人从很早之前就开始布局了。

总结：积分落户的重要影响因素

1. 教育背景：
   这个因素可操作的空间实在太大了，成功案例比比皆是。

2. 合法稳定就业：
   这个没有任何可操作空间，公平公正。

3. 合法稳定住所：
   同样没有任何可操作空间，公平公正。

4. 荣誉表彰：
   这部分数据我们没有做深入分析，但它的可操作空间也非常大。

总结下来就是：如果只是按部就班地积分，大概率每年都会被那些通过“水硕”、荣誉表彰等途径的人无限期往后推，甚至永远拿不到落户资格。对于有刚需的人来说，不妨多关注那些合理且合法的路径。

总结：ChatGPT的数据分析能力

不得不承认，ChatGPT在数据分析领域展现出了强大的能力，它能大幅提升工作效率，在某些层面上，确实可以替代部分程序员和数据分析师的角色。无论是复杂数据处理、数据理解、交互式数据探索分析，还是数据可视化，它的表现都可圈可点，让数据分析这件事变得简便且高效。