Telegram Group & Telegram Channel
Картографирование статистики: база данных муниципальных образований 📕

Росстат ежегодно собирает и публикует тысячи показателей государственной статистики. Один из самых важных и популярных наборов – база данных показателей муниципальных образований (БД ПМО)

Эту статистику очень интересно анализировать и на ее основе можно выявлять разные пространственные закономерности

Для ассоциации данных с административными ячейками их нужно сопоставить с границами муниципалитетов, используя единый идентификатор. Таким ключом может служить уникальный код — ОКТМО (Общероссийский классификатор территорий муниципальных образований)📎

Кажется, это задача довольно простая, и мы с легкостью можем получить набор пространственных данных. Но, к сожалению, это не совсем так, и при работе с государственной статистикой важно учитывать несколько моментов:

1. Официальные данные Росстата не представлены в машиночитаемом и удобном для работы формате – будто предназначены исключительно для тех, кто скачивает xlsx таблички и просматривает их вручную☹️

Эту проблему, впрочем, во многом уже решили за нас: можно найти предобработанные данные, например, от «Инфраструктуры научно-исследовательских данных» или «Если быть точным»*️⃣

Однако есть и другая, более насущная проблема!

2. Муниципалитеты – это непостоянные единицы. Их границы, названия и типы меняются, что затрудняет сбор данных, построение временных рядов и значительно усложняет анализ

По этой теме есть отличное исследование от СберИндекса, где рассмотрены особенности подобных преобразований и как это влияет на работу аналитиков. Там же можно скачать границы муниципалитетов с учетом всех изменений, начиная с 2018 года 😍

*️⃣*️⃣*️⃣
В общем, чтобы упростить себе работу с БД ПМО, мы можем использовать один из вариантов (первый или второй) предобработанных данных и границы муниципалитетов, учитывающие преобразования. Главное, не забывать ссылаться на тех, кто подготовил это для нас 💙

А вот чудесная статья об опыте работы с исходными данными 🙃


#geo_data

🌎🕊️ GIS_AND_PEACE
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



group-telegram.com/GIS_PEACE/221
Create:
Last Update:

Картографирование статистики: база данных муниципальных образований 📕

Росстат ежегодно собирает и публикует тысячи показателей государственной статистики. Один из самых важных и популярных наборов – база данных показателей муниципальных образований (БД ПМО)

Эту статистику очень интересно анализировать и на ее основе можно выявлять разные пространственные закономерности

Для ассоциации данных с административными ячейками их нужно сопоставить с границами муниципалитетов, используя единый идентификатор. Таким ключом может служить уникальный код — ОКТМО (Общероссийский классификатор территорий муниципальных образований)📎

Кажется, это задача довольно простая, и мы с легкостью можем получить набор пространственных данных. Но, к сожалению, это не совсем так, и при работе с государственной статистикой важно учитывать несколько моментов:

1. Официальные данные Росстата не представлены в машиночитаемом и удобном для работы формате – будто предназначены исключительно для тех, кто скачивает xlsx таблички и просматривает их вручную☹️

Эту проблему, впрочем, во многом уже решили за нас: можно найти предобработанные данные, например, от «Инфраструктуры научно-исследовательских данных» или «Если быть точным»*️⃣

Однако есть и другая, более насущная проблема!

2. Муниципалитеты – это непостоянные единицы. Их границы, названия и типы меняются, что затрудняет сбор данных, построение временных рядов и значительно усложняет анализ

По этой теме есть отличное исследование от СберИндекса, где рассмотрены особенности подобных преобразований и как это влияет на работу аналитиков. Там же можно скачать границы муниципалитетов с учетом всех изменений, начиная с 2018 года 😍

*️⃣*️⃣*️⃣
В общем, чтобы упростить себе работу с БД ПМО, мы можем использовать один из вариантов (первый или второй) предобработанных данных и границы муниципалитетов, учитывающие преобразования. Главное, не забывать ссылаться на тех, кто подготовил это для нас 💙

А вот чудесная статья об опыте работы с исходными данными 🙃


#geo_data

🌎🕊️ GIS_AND_PEACE

BY GIS AND PEACE




Share with your friend now:
group-telegram.com/GIS_PEACE/221

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram boasts 500 million users, who share information individually and in groups in relative security. But Telegram's use as a one-way broadcast channel — which followers can join but not reply to — means content from inauthentic accounts can easily reach large, captive and eager audiences. This ability to mix the public and the private, as well as the ability to use bots to engage with users has proved to be problematic. In early 2021, a database selling phone numbers pulled from Facebook was selling numbers for $20 per lookup. Similarly, security researchers found a network of deepfake bots on the platform that were generating images of people submitted by users to create non-consensual imagery, some of which involved children. Markets continued to grapple with the economic and corporate earnings implications relating to the Russia-Ukraine conflict. “We have a ton of uncertainty right now,” said Stephanie Link, chief investment strategist and portfolio manager at Hightower Advisors. “We’re dealing with a war, we’re dealing with inflation. We don’t know what it means to earnings.” He adds: "Telegram has become my primary news source." Sebi said data, emails and other documents are being retrieved from the seized devices and detailed investigation is in progress.
from jp


Telegram GIS AND PEACE
FROM American