孟加拉移民大数据分析课程：揭秘跨国流动趋势与就业挑战

引言：孟加拉移民现象的全球视角

孟加拉国作为世界上人口密度最高的国家之一，其移民现象具有显著的全球影响力。根据国际移民组织（IOM）2023年的数据，全球约有1.2亿孟加拉裔移民，其中超过8000万人居住在海外。这些移民不仅改变了孟加拉国的经济结构，也深刻影响了接收国的社会生态。本课程将通过大数据分析技术，系统性地揭示孟加拉移民的跨国流动趋势、就业市场挑战以及数据背后的社会经济影响。

课程目标与方法论

本课程采用多源数据融合分析方法，整合联合国移民数据库、世界银行劳动力调查、社交媒体大数据以及孟加拉国中央银行的汇款数据。通过Python编程语言和数据分析工具（如Pandas、Scikit-learn、Tableau），我们将构建完整的分析框架，帮助学员掌握从数据采集到可视化呈现的全流程技能。

第一部分：孟加拉移民的历史脉络与现状

1.1 历史背景与驱动因素

孟加拉移民的历史可追溯至英国殖民时期，但现代大规模移民始于20世纪70年代。主要驱动因素包括：

• 经济压力：孟加拉国人均GDP仅约2,800美元（2023年），远低于发达国家
• 人口密度：每平方公里超过1,100人，土地资源极度紧张
• 气候危机：海平面上升威胁沿海地区，预计到2050年将有1,500万人因气候移民
• 政治因素：历史上的政治动荡促使部分人口寻求海外发展

1.2 当前移民规模与分布

根据孟加拉国海外就业与服务局（BMET）2023年数据：

• 年度移民数量：约80-100万人（2022-2023年）
• 主要目的地：
  • 中东地区（沙特、阿联酋、卡塔尔）：约占65%
  • 东南亚（马来西亚、新加坡）：约占20%
  • 欧美国家：约占10%
  • 其他地区：5%

# 示例：使用Python分析孟加拉移民目的地分布
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 模拟数据（基于BMET 2023年报告）
migration_data = {
    'Destination': ['Saudi Arabia', 'UAE', 'Qatar', 'Malaysia', 'Singapore', 'USA', 'UK', 'Others'],
    'Percentage': [35, 20, 10, 12, 8, 5, 3, 7],
    'Annual_Migrants': [350000, 200000, 100000, 120000, 80000, 50000, 30000, 70000]
}

df = pd.DataFrame(migration_data)

# 创建可视化图表
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.pie(df['Percentage'], labels=df['Destination'], autopct='%1.1f%%')
plt.title('孟加拉移民目的地分布（2023年）')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.bar(df['Destination'], df['Annual_Migrants'], color='skyblue')
plt.title('年度移民数量（人）')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

# 输出统计摘要
print("孟加拉移民目的地统计摘要：")
print(f"总移民数：{df['Annual_Migrants'].sum():,}人")
print(f"主要目的地（前3）：{', '.join(df.nlargest(3, 'Annual_Migrants')['Destination'].tolist())}")

第二部分：大数据分析方法论

2.1 数据源与采集技术

本课程将重点分析以下数据源：

1. 官方统计数据：

   • 孟加拉国中央银行汇款数据
   • BMET的海外就业记录
   • 联合国人口司的国际移民数据

2. 非结构化数据：

   • 社交媒体数据（Twitter、Facebook上的移民话题）
   • 新闻媒体报道
   • 在线论坛讨论（如Reddit的r/Bangladesh）

3. 调查数据：

   • 世界银行的全球移民调查
   • 孟加拉国家家庭调查

2.2 数据清洗与预处理

移民数据常存在缺失值、重复记录和格式不一致问题。以下是典型的数据清洗流程：

# 示例：移民数据清洗与预处理
import numpy as np
from sklearn.impute import KNNImputer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 模拟包含缺失值的移民数据集
raw_data = pd.DataFrame({
    'Age': [25, 32, np.nan, 28, 45, 30, np.nan, 35],
    'Education': ['Secondary', 'Graduate', 'Primary', 'Secondary', 'Graduate', 'Secondary', 'Primary', np.nan],
    'Destination': ['Saudi', 'UAE', 'Malaysia', 'Saudi', 'UAE', 'Singapore', 'Malaysia', 'USA'],
    'Salary_USD': [450, 600, 350, 420, 650, 550, 380, 1200],
    'Years_Experience': [3, 8, 1, 5, 12, 4, 2, 15]
})

print("原始数据（包含缺失值）：")
print(raw_data)

# 1. 处理数值型缺失值 - 使用KNN插补
imputer = KNNImputer(n_neighbors=2)
numeric_cols = ['Age', 'Salary_USD', 'Years_Experience']
raw_data[numeric_cols] = imputer.fit_transform(raw_data[numeric_cols])

# 2. 处理分类变量缺失值 - 使用众数填充
for col in ['Education']:
    mode_value = raw_data[col].mode()[0]
    raw_data[col].fillna(mode_value, inplace=True)

# 3. 数据标准化（用于后续分析）
scaler = StandardScaler()
raw_data[numeric_cols] = scaler.fit_transform(raw_data[numeric_cols])

print("\n清洗后的数据：")
print(raw_data)

# 4. 异常值检测（使用IQR方法）
def detect_outliers_iqr(data, column):
    Q1 = data[column].quantile(0.25)
    Q3 = data[column].quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    return data[(data[column] < lower_bound) | (data[column] > upper_bound)]

outliers = detect_outliers_iqr(raw_data, 'Salary_USD')
print(f"\n检测到的异常值（薪资）：{len(outliers)}条")
print(outliers)

2.3 探索性数据分析（EDA）

通过可视化和统计方法，揭示数据中的模式和趋势。

# 示例：移民薪资与教育水平的关系分析
import seaborn as sns

# 创建薪资与教育水平的箱线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxplot(x='Education', y='Salary_USD', data=raw_data)
plt.title('不同教育水平移民的薪资分布')
plt.ylabel('标准化薪资（Z-score）')
plt.show()

# 计算相关性矩阵
correlation_matrix = raw_data[numeric_cols].corr()
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', center=0)
plt.title('数值变量相关性矩阵')
plt.show()

第三部分：跨国流动趋势分析

3.1 时间序列趋势分析

使用时间序列模型分析移民数量的年度变化。

# 示例：使用ARIMA模型预测移民趋势
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# 模拟年度移民数据（2010-2023年）
years = list(range(2010, 2024))
migrants = [450000, 480000, 520000, 550000, 580000, 620000, 650000, 
            680000, 720000, 750000, 780000, 820000, 850000, 880000]

# 创建时间序列数据
ts_data = pd.Series(migrants, index=years)

# 拟合ARIMA模型（p=2, d=1, q=1）
model = ARIMA(ts_data, order=(2, 1, 1))
model_fit = model.fit()

# 预测未来3年
forecast = model_fit.forecast(steps=3)
forecast_years = list(range(2024, 2027))

# 可视化
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(years, migrants, label='历史数据', marker='o')
plt.plot(forecast_years, forecast, label='预测数据', linestyle='--', marker='s', color='red')
plt.title('孟加拉移民年度趋势（2010-2026）')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('移民数量（人）')
plt.legend()
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()

print("未来3年预测结果：")
for year, pred in zip(forecast_years, forecast):
    print(f"{year}: {int(pred):,}人")

3.2 季节性模式分析

移民流动往往呈现季节性特征，特别是在中东地区。

# 示例：分析月度移民模式（模拟数据）
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 
          'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']
monthly_migrants = [65000, 58000, 72000, 68000, 75000, 82000, 
                    88000, 92000, 85000, 78000, 72000, 68000]

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(months, monthly_migrants, marker='o', linewidth=2)
plt.title('孟加拉移民月度流动模式（2023年）')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('月度移民数量（人）')
plt.grid(True, alpha=0.3)

# 标记峰值和低谷
max_idx = monthly_migrants.index(max(monthly_migrants))
min_idx = monthly_migrants.index(min(monthly_migrants))
plt.annotate(f'峰值: {max(monthly_migrants):,}人', 
             xy=(max_idx, max(monthly_migrants)), 
             xytext=(max_idx, max(monthly_migrants)+5000),
             arrowprops=dict(arrowstyle='->', color='red'))
plt.annotate(f'低谷: {min(monthly_migrants):,}人', 
             xy=(min_idx, min(monthly_migrants)), 
             xytext=(min_idx, min(monthly_migrants)-5000),
             arrowprops=dict(arrowstyle='->', color='blue'))
plt.show()

# 计算季节性指数
seasonal_index = [m / (sum(monthly_migrants)/12) * 100 for m in monthly_migrants]
print("季节性指数（基准=100）：")
for month, index in zip(months, seasonal_index):
    print(f"{month}: {index:.1f}")

3.3 网络分析：移民流动网络

使用图论方法分析移民流动的网络结构。

# 示例：构建移民流动网络
import networkx as nx

# 创建节点（国家/地区）
nodes = ['Bangladesh', 'Saudi Arabia', 'UAE', 'Qatar', 'Malaysia', 
         'Singapore', 'USA', 'UK', 'Germany', 'Canada']

# 创建边（移民流量，单位：千人）
edges = [
    ('Bangladesh', 'Saudi Arabia', 350),
    ('Bangladesh', 'UAE', 200),
    ('Bangladesh', 'Qatar', 100),
    ('Bangladesh', 'Malaysia', 120),
    ('Bangladesh', 'Singapore', 80),
    ('Bangladesh', 'USA', 50),
    ('Bangladesh', 'UK', 30),
    ('Bangladesh', 'Germany', 25),
    ('Bangladesh', 'Canada', 20)
]

# 创建有向图
G = nx.DiGraph()
G.add_nodes_from(nodes)
G.add_weighted_edges_from(edges)

# 计算网络指标
print("网络分析结果：")
print(f"节点数: {G.number_of_nodes()}")
print(f"边数: {G.number_of_edges()}")
print(f"总移民流量: {sum([d['weight'] for (u, v, d) in G.edges(data=True)])}千人")

# 计算中心性指标
degree_centrality = nx.degree_centrality(G)
betweenness_centrality = nx.betweenness_centrality(G)
closeness_centrality = nx.closeness_centrality(G)

print("\n中心性分析（前5）：")
centrality_df = pd.DataFrame({
    '节点': nodes,
    '度中心性': [degree_centrality.get(n, 0) for n in nodes],
    '介数中心性': [betweenness_centrality.get(n, 0) for n in nodes],
    '接近中心性': [closeness_centrality.get(n, 0) for n in nodes]
}).sort_values('度中心性', ascending=False).head(5)
print(centrality_df)

# 可视化网络
plt.figure(figsize=(12, 8))
pos = nx.spring_layout(G, k=1, iterations=50)
node_sizes = [G.degree(n) * 500 for n in G.nodes()]
edge_weights = [G[u][v]['weight'] * 0.5 for u, v in G.edges()]

nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=node_sizes, node_color='lightblue', alpha=0.8)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=edge_weights, edge_color='gray', alpha=0.6, arrows=True)
nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=10, font_weight='bold')

plt.title('孟加拉移民流动网络图（2023年）', fontsize=14)
plt.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.show()

第四部分：就业市场挑战分析

4.1 就业结构与行业分布

孟加拉移民在海外主要从事低技能工作，但近年来呈现技能升级趋势。

# 示例：分析移民就业行业分布
import plotly.express as px

# 模拟不同目的地的就业数据
employment_data = pd.DataFrame({
    'Destination': ['Saudi Arabia'] * 4 + ['UAE'] * 4 + ['Malaysia'] * 4,
    'Industry': ['Construction', 'Domestic Work', 'Manufacturing', 'Services',
                 'Construction', 'Domestic Work', 'Manufacturing', 'Services',
                 'Construction', 'Domestic Work', 'Manufacturing', 'Services'],
    'Percentage': [45, 30, 15, 10, 35, 25, 25, 15, 40, 20, 25, 15],
    'Avg_Salary_USD': [450, 350, 500, 600, 500, 400, 550, 700, 480, 380, 520, 650]
})

# 创建交互式图表
fig = px.sunburst(employment_data, 
                  path=['Destination', 'Industry'], 
                  values='Percentage',
                  color='Avg_Salary_USD',
                  color_continuous_scale='RdYlBu',
                  title='孟加拉移民就业行业分布与薪资水平')
fig.show()

# 输出行业统计
print("各行业就业比例统计：")
industry_stats = employment_data.groupby('Industry').agg({
    'Percentage': 'sum',
    'Avg_Salary_USD': 'mean'
}).sort_values('Percentage', ascending=False)
print(industry_stats)

4.2 薪资差距与剥削问题

大数据分析揭示了孟加拉移民面临的薪资不平等问题。

# 示例：薪资差距分析
# 模拟不同技能水平的薪资数据
skill_levels = ['无技能', '初级技能', '中级技能', '高级技能']
avg_salaries = [380, 520, 750, 1200]
salary_gap = [100, 137, 197, 316]  # 相对于无技能工人的百分比

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6))

# 技能水平与薪资
ax1.bar(skill_levels, avg_salaries, color=['red', 'orange', 'green', 'blue'])
ax1.set_title('不同技能水平移民的平均薪资（美元/月）')
ax1.set_ylabel('薪资（美元）')
for i, v in enumerate(avg_salaries):
    ax1.text(i, v + 20, f'${v}', ha='center', fontweight='bold')

# 薪资差距百分比
ax2.bar(skill_levels, salary_gap, color=['red', 'orange', 'green', 'blue'])
ax2.set_title('相对于无技能工人的薪资差距（%）')
ax2.set_ylabel('薪资差距（%）')
for i, v in enumerate(salary_gap):
    ax2.text(i, v + 2, f'{v}%', ha='center', fontweight='bold')

plt.tight_layout()
plt.show()

# 计算基尼系数（模拟数据）
from scipy.stats import gini
salaries = [380] * 40 + [520] * 30 + [750] * 20 + [1200] * 10  # 模拟薪资分布
gini_coefficient = gini(salaries)
print(f"薪资分布的基尼系数: {gini_coefficient:.3f}")
print(f"解释: {gini_coefficient:.3f} 表示{'高度不平等' if gini_coefficient > 0.4 else '中等不平等' if gini_coefficient > 0.3 else '相对平等'}的薪资分布")

4.3 技能错配与职业发展障碍

许多孟加拉移民面临技能与岗位不匹配的问题。

# 示例：技能错配分析
# 模拟教育水平与实际岗位的匹配数据
skill_mismatch_data = pd.DataFrame({
    'Education_Level': ['Primary', 'Secondary', 'Graduate', 'Postgraduate'],
    'Expected_Job': ['Laborer', 'Technician', 'Engineer', 'Manager'],
    'Actual_Job': ['Laborer', 'Laborer', 'Technician', 'Technician'],
    'Mismatch_Score': [0, 1, 2, 2]  # 0=匹配, 1=轻微错配, 2=严重错配
})

# 计算错配率
mismatch_rate = skill_mismatch_data['Mismatch_Score'].mean()
print(f"平均技能错配率: {mismatch_rate:.2f}（0=完全匹配, 2=严重错配）")

# 可视化错配情况
plt.figure(figsize=(10, 6))
x = np.arange(len(skill_mismatch_data))
width = 0.35

plt.bar(x - width/2, skill_mismatch_data['Mismatch_Score'], width, label='实际错配程度', color='red', alpha=0.7)
plt.bar(x + width/2, [0]*len(skill_mismatch_data), width, label='理想匹配（0）', color='green', alpha=0.3)

plt.xlabel('教育水平')
plt.ylabel('错配程度（0-2）')
plt.title('孟加拉移民教育与岗位匹配分析')
plt.xticks(x, skill_mismatch_data['Education_Level'])
plt.legend()
plt.grid(True, alpha=0.3, axis='y')

# 添加标签
for i, row in skill_mismatch_data.iterrows():
    plt.text(i - width/2, row['Mismatch_Score'] + 0.1, 
             f"{row['Actual_Job']} (应: {row['Expected_Job']})", 
             ha='center', fontsize=9)

plt.tight_layout()
plt.show()

第五部分：政策影响与未来趋势

5.1 政策变化对移民流动的影响

近年来，各国移民政策变化显著影响孟加拉移民流动。

# 示例：政策变化影响分析
# 模拟政策收紧前后的移民数据
policy_data = pd.DataFrame({
    'Year': [2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023],
    'Policy_Status': ['宽松', '宽松', '收紧', '收紧', '宽松', '宽松'],
    'Migrants': [750000, 780000, 620000, 650000, 820000, 880000],
    'GDP_Growth': [7.9, 8.2, 3.5, 6.9, 7.1, 6.0]
})

# 可视化政策影响
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 10))

# 移民数量变化
ax1.plot(policy_data['Year'], policy_data['Migrants'], marker='o', linewidth=2)
ax1.set_title('政策变化对移民数量的影响')
ax1.set_ylabel('移民数量（人）')
ax1.grid(True, alpha=0.3)

# 标记政策变化点
for i, row in policy_data.iterrows():
    if i > 0 and row['Policy_Status'] != policy_data.iloc[i-1]['Policy_Status']:
        ax1.axvline(x=row['Year'], color='red', linestyle='--', alpha=0.5)
        ax1.text(row['Year'], ax1.get_ylim()[1]*0.9, 
                f"政策{row['Policy_Status']}", rotation=90, color='red')

# GDP增长对比
ax2.plot(policy_data['Year'], policy_data['GDP_Growth'], marker='s', linewidth=2, color='green')
ax2.set_title('孟加拉国GDP增长率')
ax2.set_xlabel('年份')
ax2.set_ylabel('GDP增长率（%）')
ax2.grid(True, alpha=0.3)

plt.tight_layout()
plt.show()

# 计算政策变化前后的平均移民数量
pre_policy = policy_data[policy_data['Policy_Status'] == '宽松']['Migrants'].mean()
post_policy = policy_data[policy_data['Policy_Status'] == '收紧']['Migrants'].mean()
print(f"政策宽松期平均移民: {pre_policy:,.0f}人")
print(f"政策收紧期平均移民: {post_policy:,.0f}人")
print(f"政策收紧导致移民减少: {((pre_policy - post_policy)/pre_policy*100):.1f}%")

5.2 气候变化与未来移民预测

气候变化将成为未来孟加拉移民的主要驱动因素。

# 示例：气候移民预测模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 模拟气候数据与移民关系
climate_data = pd.DataFrame({
    'Year': [2020, 2025, 2030, 2035, 2040, 2045, 2050],
    'Sea_Level_Rise_cm': [10, 15, 22, 30, 40, 52, 65],
    'Climate_Migrants': [50000, 80000, 120000, 180000, 250000, 350000, 500000]
})

# 训练预测模型
X = climate_data[['Sea_Level_Rise_cm']].values
y = climate_data['Climate_Migrants'].values

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测未来海平面上升情景
future_sea_levels = np.array([70, 80, 90, 100]).reshape(-1, 1)
future_migrants = model.predict(future_sea_levels)

# 可视化
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.scatter(climate_data['Sea_Level_Rise_cm'], climate_data['Climate_Migrants'], 
           color='blue', s=100, label='历史数据')
plt.plot(future_sea_levels, future_migrants, 'r--', linewidth=2, label='预测模型')
plt.scatter(future_sea_levels, future_migrants, color='red', s=100, label='未来预测')

plt.title('海平面上升与气候移民预测（2020-2050）')
plt.xlabel('海平面上升（厘米）')
plt.ylabel('气候移民数量（人）')
plt.legend()
plt.grid(True, alpha=0.3)

# 添加预测值标签
for i, (level, migrants) in enumerate(zip(future_sea_levels, future_migrants)):
    plt.text(level[0], migrants + 20000, f'{int(migrants):,}人', 
             ha='center', fontweight='bold', color='red')

plt.show()

print("气候移民预测模型：")
print(f"回归方程: y = {model.coef_[0]:.2f}x + {model.intercept_:.2f}")
print(f"海平面上升10厘米，预计增加气候移民: {int(model.coef_[0]*10):,}人")

第六部分：综合案例研究

6.1 沙特阿拉伯案例：最大接收国

沙特阿拉伯是孟加拉移民的最大接收国，占总移民的35%。

# 示例：沙特阿拉伯孟加拉移民深度分析
saudi_data = pd.DataFrame({
    'Sector': ['Construction', 'Domestic Work', 'Manufacturing', 'Services', 'Agriculture'],
    'Workers': [180000, 120000, 60000, 40000, 20000],
    'Avg_Salary': [450, 350, 500, 600, 400],
    'Female_Percentage': [5, 95, 10, 20, 5]
})

# 计算加权平均薪资
weighted_avg_salary = np.average(saudi_data['Avg_Salary'], weights=saudi_data['Workers'])
print(f"沙特孟加拉移民加权平均薪资: ${weighted_avg_salary:.0f}/月")

# 可视化
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6))

# 工人数量分布
colors = plt.cm.Set3(np.linspace(0, 1, len(saudi_data)))
wedges, texts, autotexts = ax1.pie(saudi_data['Workers'], labels=saudi_data['Sector'], 
                                   autopct='%1.1f%%', colors=colors)
ax1.set_title('沙特孟加拉移民行业分布')

# 性别分布
sectors = saudi_data['Sector']
female_pct = saudi_data['Female_Percentage']
male_pct = 100 - female_pct

x = np.arange(len(sectors))
width = 0.35

ax2.bar(x - width/2, female_pct, width, label='女性', color='pink', alpha=0.7)
ax2.bar(x + width/2, male_pct, width, label='男性', color='skyblue', alpha=0.7)
ax2.set_title('各行业性别分布')
ax2.set_xlabel('行业')
ax2.set_ylabel('百分比（%）')
ax2.set_xticks(x)
ax2.set_xticklabels(sectors, rotation=45)
ax2.legend()
ax2.grid(True, alpha=0.3, axis='y')

plt.tight_layout()
plt.show()

6.2 马来西亚案例：技能升级路径

马来西亚为孟加拉移民提供了相对较好的技能发展机会。

# 示例：马来西亚孟加拉移民职业发展轨迹
career_trajectory = pd.DataFrame({
    'Year': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    'Job_Level': ['Laborer', 'Laborer', 'Technician', 'Technician', 'Technician',
                  'Supervisor', 'Supervisor', 'Manager', 'Manager', 'Senior Manager'],
    'Salary': [380, 400, 520, 550, 580, 700, 750, 900, 1000, 1200],
    'Skill_Level': [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4]
})

# 计算职业晋升速度
career_trajectory['Salary_Growth'] = career_trajectory['Salary'].pct_change() * 100
career_trajectory['Promotion_Year'] = career_trajectory['Job_Level'].ne(career_trajectory['Job_Level'].shift()).cumsum()

# 可视化
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 10))

# 薪资增长轨迹
ax1.plot(career_trajectory['Year'], career_trajectory['Salary'], marker='o', linewidth=2, color='green')
ax1.set_title('马来西亚孟加拉移民职业发展与薪资增长（10年）')
ax1.set_ylabel('月薪（美元）')
ax1.grid(True, alpha=0.3)

# 标记晋升点
promotions = career_trajectory[career_trajectory['Job_Level'].ne(career_trajectory['Job_Level'].shift())]
for _, row in promotions.iterrows():
    ax1.axvline(x=row['Year'], color='red', linestyle='--', alpha=0.5)
    ax1.text(row['Year'], ax1.get_ylim()[1]*0.95, 
            f"晋升: {row['Job_Level']}", rotation=90, color='red', fontsize=9)

# 技能水平变化
ax2.plot(career_trajectory['Year'], career_trajectory['Skill_Level'], marker='s', linewidth=2, color='blue')
ax2.set_title('技能水平发展')
ax2.set_xlabel('年份')
ax2.set_ylabel('技能等级（1-4）')
ax2.grid(True, alpha=0.3)

plt.tight_layout()
plt.show()

# 计算平均晋升时间
promotion_years = promotions['Year'].diff().dropna().mean()
print(f"平均晋升时间: {promotion_years:.1f}年")
print(f"10年总薪资增长: {(career_trajectory.iloc[-1]['Salary'] / career_trajectory.iloc[0]['Salary'] - 1) * 100:.0f}%")

第七部分：课程实践项目

7.1 项目一：移民汇款数据分析

孟加拉国是全球最大的汇款接收国之一，2023年汇款额达220亿美元。

# 示例：汇款数据分析项目
# 模拟汇款数据
remittance_data = pd.DataFrame({
    'Year': [2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023],
    'Remittance_Billion_USD': [16.4, 18.3, 21.8, 22.0, 21.5, 22.0],
    'GDP_Percentage': [6.2, 6.5, 8.5, 7.8, 7.2, 7.0],
    'Exchange_Rate': [84.5, 85.2, 85.8, 86.0, 107.0, 110.0]
})

# 计算汇款对GDP的贡献
remittance_data['GDP_Contribution_BDT'] = remittance_data['Remittance_Billion_USD'] * 1000 * remittance_data['Exchange_Rate'] / 1000000  # 亿塔卡

# 可视化
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 10))

# 汇款金额趋势
axes[0, 0].plot(remittance_data['Year'], remittance_data['Remittance_Billion_USD'], 
                marker='o', linewidth=2, color='green')
axes[0, 0].set_title('年度汇款金额（十亿美元）')
axes[0, 0].set_ylabel('金额（十亿美元）')
axes[0, 0].grid(True, alpha=0.3)

# 汇款占GDP比例
axes[0, 1].bar(remittance_data['Year'], remittance_data['GDP_Percentage'], 
               color='orange', alpha=0.7)
axes[0, 1].set_title('汇款占GDP比例（%）')
axes[0, 1].set_ylabel('百分比（%）')
axes[0, 1].grid(True, alpha=0.3, axis='y')

# 汇率变化
axes[1, 0].plot(remittance_data['Year'], remittance_data['Exchange_Rate'], 
                marker='s', linewidth=2, color='red')
axes[1, 0].set_title('美元兑塔卡汇率')
axes[1, 0].set_xlabel('年份')
axes[1, 0].set_ylabel('汇率（塔卡/美元）')
axes[1, 0].grid(True, alpha=0.3)

# 汇款对GDP的贡献（塔卡）
axes[1, 1].plot(remittance_data['Year'], remittance_data['GDP_Contribution_BDT'], 
                marker='^', linewidth=2, color='purple')
axes[1, 1].set_title('汇款对GDP的贡献（亿塔卡）')
axes[1, 1].set_xlabel('年份')
axes[1, 1].set_ylabel('贡献（亿塔卡）')
axes[1, 1].grid(True, alpha=0.3)

plt.tight_layout()
plt.show()

# 计算相关性
correlation = remittance_data['Remittance_Billion_USD'].corr(remittance_data['GDP_Percentage'])
print(f"汇款金额与GDP占比的相关性: {correlation:.3f}")
print(f"2023年汇款总额: ${remittance_data.iloc[-1]['Remittance_Billion_USD']:.1f}十亿美元")
print(f"2023年汇款对GDP贡献: {remittance_data.iloc[-1]['GDP_Percentage']:.1f}%")

7.2 项目二：社交媒体情绪分析

通过分析社交媒体数据，了解移民群体的情绪变化。

# 示例：社交媒体情绪分析（使用TextBlob进行情感分析）
from textblob import TextBlob
import re

# 模拟社交媒体帖子数据
social_media_posts = [
    "I love working in Saudi Arabia, the salary is good but the work is hard",
    "Malaysia is better for families, good education for children",
    "Qatar is very expensive, can't save much money",
    "UAE is good for career growth, but living costs are high",
    "Back home in Bangladesh, I miss my family but need to work abroad",
    "Construction work in Saudi is tough, but pays well",
    "Domestic work in UAE is challenging, long hours",
    "Singapore offers good training programs for skilled workers",
    "Germany is better for educated professionals, but hard to get visa",
    "Canada has good immigration policies but competitive job market"
]

# 情感分析
sentiments = []
for post in social_media_posts:
    blob = TextBlob(post)
    sentiment = blob.sentiment.polarity  # -1 to 1
    sentiments.append(sentiment)

# 创建情感分析结果
sentiment_df = pd.DataFrame({
    'Post': social_media_posts,
    'Sentiment': sentiments,
    'Sentiment_Category': ['Positive' if s > 0.1 else 'Negative' if s < -0.1 else 'Neutral' for s in sentiments]
})

print("社交媒体帖子情感分析结果：")
print(sentiment_df)

# 可视化情感分布
plt.figure(figsize=(10, 6))
sentiment_counts = sentiment_df['Sentiment_Category'].value_counts()
colors = ['green', 'red', 'gray']
plt.pie(sentiment_counts, labels=sentiment_counts.index, autopct='%1.1f%%', colors=colors)
plt.title('社交媒体情绪分布')
plt.show()

# 计算平均情感得分
avg_sentiment = sentiment_df['Sentiment'].mean()
print(f"\n平均情感得分: {avg_sentiment:.3f}")
print(f"情感倾向: {'积极' if avg_sentiment > 0.1 else '消极' if avg_sentiment < -0.1 else '中性'}")

# 按目的地分析（模拟）
destination_sentiment = pd.DataFrame({
    'Destination': ['Saudi Arabia', 'Malaysia', 'Qatar', 'UAE', 'Singapore', 'Germany', 'Canada'],
    'Avg_Sentiment': [0.15, 0.35, -0.1, 0.05, 0.25, 0.1, 0.2],
    'Post_Count': [3, 2, 1, 2, 1, 1, 1]
})

print("\n按目的地的情感分析：")
print(destination_sentiment.sort_values('Avg_Sentiment', ascending=False))

第八部分：政策建议与未来展望

8.1 基于数据的政策建议

基于大数据分析结果，提出以下政策建议：

1. 技能匹配计划：建立移民前技能培训体系，减少技能错配
2. 汇款便利化：降低汇款手续费，提高汇款效率
3. 气候移民准备：制定气候移民应对策略，包括国内安置和海外安置
4. 权益保护：加强海外劳工权益保护，建立紧急援助机制

8.2 技术发展趋势

未来移民分析将更加依赖先进技术：

1. 人工智能预测：使用深度学习模型预测移民趋势
2. 区块链技术：用于移民身份验证和汇款追踪
3. 物联网设备：监控移民工作条件和安全状况
4. 大数据平台：整合多源数据，实现实时分析

8.3 课程总结与技能提升

通过本课程，学员将掌握：

• 多源数据采集与清洗技术
• 时间序列分析与预测模型
• 网络分析与图论应用
• 机器学习在移民研究中的应用
• 数据可视化与报告撰写

结语

孟加拉移民大数据分析不仅揭示了跨国流动的复杂模式，也为政策制定者、研究者和移民自身提供了宝贵的洞察。通过系统性的数据分析，我们可以更好地理解移民现象背后的经济、社会和环境因素，从而制定更有效的政策，改善移民的生活质量，促进孟加拉国的可持续发展。

本课程提供的代码示例和分析方法，学员可以应用于实际研究项目，进一步探索孟加拉移民的各个方面。随着数据技术的不断发展，移民研究将变得更加精准和全面，为全球移民治理提供科学依据。