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: |

The picture was mixed overseas. Hong Kong’s Hang Seng Index fell 1.6%, under pressure from U.S. regulatory scrutiny on New York-listed Chinese companies. Stocks were more buoyant in Europe, where Frankfurt’s DAX surged 1.4%. Asked about its stance on disinformation, Telegram spokesperson Remi Vaughn told AFP: "As noted by our CEO, the sheer volume of information being shared on channels makes it extremely difficult to verify, so it's important that users double-check what they read." He adds: "Telegram has become my primary news source." Friday’s performance was part of a larger shift. For the week, the Dow, S&P 500 and Nasdaq fell 2%, 2.9%, and 3.5%, respectively. "Someone posing as a Ukrainian citizen just joins the chat and starts spreading misinformation, or gathers data, like the location of shelters," Tsekhanovska said, noting how false messages have urged Ukrainians to turn off their phones at a specific time of night, citing cybersafety.
from ru


Telegram GIS AND PEACE
FROM American