人口密度分析主要關注的是不同地區或國家的人口分布情況，通常以每平方千米或每公頃的人口數量來衡量。這種分析可以揭示人口在地區間的分布差異，包括全球、各大洲、國家以及國內不同地區的人口密度情況。
全球範圍內，世界人口密度呈現出不均勻的分布。例如，1990年世界平均人口密度為39人/km²，其中歐洲超過10.1人/km²，而大洋洲僅為3人/km²。在具體國家方面，人口最稠密的通常是那些面積較小的國家，如摩納哥、新加坡和馬爾他。如果排除面積小於1000km²的國家，孟加拉國則成為人口最稠密的國家。
從各大洲來看，歐亞大陸的人口高密度區域比重顯著大於其他洲，而大洋洲的人口高密度區域比重特別低。歐洲的人口分布相對最為均衡。
在國家內部，人口密度差異也很大。例如，中國東部沿海地區的人口密度普遍較高，平均在300人/km²以上，而西部內陸地區的人口密度則相對較低。
城市人口密度則是指生活在城市範圍內的人口稀密程度，其計算公式為「城市人口密度=城市人口/城市面積」。
在傳統和深度學習方法中，人口密度的測量可以通過前景分割、特徵提取和人數回歸等步驟進行。深度學習方法利用卷積神經網路（CNNs）來估計圖像中的人數或輸出人群密度圖，進而計算總人數。
綜上所述，人口密度分析是一個多層面的過程，涉及全球、大陸、國家乃至城市的不同尺度，揭示了人口分布的不均勻性和複雜性。