已知某公司新产品在全国的用户使用数量（data/sum.csv）和2020年人口普查中各省、直辖市、自治区的人口总量（data/population.csv）,计算用户占比（用户使用数量/各省人口总量），预测在哪些省开展向新用户推广该产品的活动价值最高

为了完成这个任务，首先需要将两个数据集（`data/sum.csv` 和 `data/population.csv`）加载到数据分析软件或编程环境中，比如Python（Pandas库）、R 或SQL。假设我们已经导入了数据并合并了它们。

1. **数据预处理**:
- 加载数据：使用`pandas`读取CSV文件，如`df_sum = pd.read_csv('data/sum.csv')` 和 `df_population = pd.read_csv('data/population.csv')`
- 合并数据：基于省份信息（例如，都包含'state'列），通过省份名称将两表连接起来，形成一个新的数据框`merged_data`

2. **计算用户占比**:
- 创建一个新的列`user_percentage`，计算每个省份的用户占比，公式为`merged_data['user_percentage'] = merged_data['users'] / df_population['population']`

3. **评估推广价值**:
- 排序用户占比：对`user_percentage`列降序排列，找到用户使用量占比较高（即推广价值相对较大）的省份列表
- 可能会考虑前几名省份，因为他们的市场潜力更大