（编程题）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

为了完成这个编程任务，你需要按照以下步骤进行：

1. **数据加载**：
- 读取两个CSV文件，`data/sum.csv` 和 `data/population.csv`，分别处理用户使用数量和人口数据。可以使用Python的pandas库来进行数据加载：

     import pandas as pd

     usage_data = pd.read_csv('data/sum.csv')
     population_data = pd.read_csv('data/population.csv')

2. **数据合并**：
- 确保两份数据集有共同的关键列（如省份名或行政区划代码），然后将它们根据这个键连接在一起。例如，如果省级别列名为'province'：

     merged_data = pd.merge(usage_data, population_data, on='province', how='left')

3. **计算用户占比**：
- 新建一列（假设名为'user_ratio'），计算每个省份的用户使用数量除以人口总量：

     merged_data['user_ratio'] = merged_data['用户使用数量'] / merged_data['人口总量']

4. **排序并选择高价值省份**：
- 对用户占比进行降序排列，找到那些推广活动价值最高的省份：

     top_values = merged_data.sort_values('user_ratio', ascending=False)
     most_valuable_provinces = top_values.head()

5. **预测推广价值**：
- 可能需要进一步分析这些省份的具体情况，比如市场潜力、竞争对手状况等，才能做出最准确的价值预测。可以考虑使用统计模型或机器学习方法，但这超出了直接的数据处理范围。

6. **输出结果**：
- 最终结果可能包括省份名称和相应的用户占比，以及推荐推广活动的理由或策略。