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 Security Service of Ukraine said in a tweet that it was able to effectively target Russian convoys near Kyiv because of messages sent to an official Telegram bot account called "STOP Russian War." "The result is on this photo: fiery 'greetings' to the invaders," the Security Service of Ukraine wrote alongside a photo showing several military vehicles among plumes of black smoke. Following this, Sebi, in an order passed in January 2022, established that the administrators of a Telegram channel having a large subscriber base enticed the subscribers to act upon recommendations that were circulated by those administrators on the channel, leading to significant price and volume impact in various scrips. Unlike Silicon Valley giants such as Facebook and Twitter, which run very public anti-disinformation programs, Brooking said: "Telegram is famously lax or absent in its content moderation policy." In this regard, Sebi collaborated with the Telecom Regulatory Authority of India (TRAI) to reduce the vulnerability of the securities market to manipulation through misuse of mass communication medium like bulk SMS.
from us


Telegram GIS AND PEACE
FROM American