Я знаю много источников данных о России, внутри России, за пределами Росси и не только. Большая часть того что я знаю является госданными, но есть и альтернативные источники данных, негосударственные.

Сейчас многие официальные источники исчезают или "превращаются в тыквы" (теряют детализацию или оперативность). Я подозреваю что все соцопросы сейчас превратятся именно что в тыквы, они уже то не очень, а теперь будут ещё хуже.

Вопрос к читателям, есть ли альтернативные данные по тому что происходит с российской экономикой и обществом сейчас? В идеале, на гиперлокальном уровне, до городов, но региональный и страновой уровни тоже важно.

Например, есть ли источники данных для ежедневного мониторинга цен на потребительскую корзину? Или уровень ожиданий у предпринимателей? Причём неважно, источники этих данных бесплатные или платные, главное чтобы достоверные и не на госданных.

Обсудим в чате @begtinchat

#opendata #data #indicators

О доступности статистики

Часть 2/2

Где-то есть и ещё более интересные данные, вроде энергопотребления в Индии в виде ежесуточных индикаторов по штатам или множество экспериментальных индикаторов Евростата в ЕС.

Возвращаясь к доступности подобных данных в России, то повторюсь что не всё так плохо, интересные данные можно найти даже сейчас, но я лично не упоминаю их ровно по той причине что только расскажешь как и их тоже прикроют. Ситуация на сейчас "неплохо", но движение негативное, данных становится меньше, даже альтернативные данные могут в любой момент прикрыть цензурными/нецензурными действиями.

С другой стороны, к примеру, в Армении, норма - это ежемесячные данные АрмСтата, в PDF формате, со слабой доступностью данных даже по марзам (регионам). Похожая ситуация со многими постсоветскими странами. Но в защиту той же Армении могу сказать что расходы на информатизацию статистики были минимальны и дефицит данных возникает по бедности, а не из-за политических ограничений.

А, к примеру, в России я совершенно точно знаю что детальная статистика, например, по рождаемости с высокой гранулярностью собирается в ЕГР ЗАГС, но то что публикуется [9] это просто красивая картинка, не имеющая ценности. Почему же данные не публикуются? Может ими торгуют где-то как-то втихую? Не публикуется даже статистика потому что "зачем россиянам знать сколько их рождается и умирает". В той же системе ЕГР ЗАГС есть данные по смертности, но их целенаправленно не публикуют. Есть данные в разрезе регионов, муниципалитетов, месяцев, дней. Но их не публикуют. Потому что когда в государстве побеждает патернализм, то "экономика данных" превращается исключительно в формат гос-фетишизма, игры в хайп госмаркетологов и инструмент лоббирования и торговли с крупными цифровыми олигополиями и монополиями.

Ссылки:
[1] https://opendatacharter.org/principles/
[2] https://data.un.org
[3] https://data.worldbank.org
[4] https://data.bis.org
[5] https://www.statice.is/publications/experimental-statistics/deaths-ex/
[6] https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/birthsdeathsandmarriages/deaths/datasets/weeklyprovisionalfiguresondeathsregisteredinenglandandwales
[7] https://www.health.tas.gov.au/health-topics/coronavirus-covid-19/current-risk-level-and-statistics/weekly-statistics
[8] https://ndap.niti.gov.in/catalogue
[9] https://zags.nalog.gov.ru/analytics

#opendata #statistics #datasets #indicators #thoughts

Международные данные, подборка каталогов глобальных индикаторов и не только:
- Global Trade Data Portal [1] от Всемирной торговой организации. Помимо подборок данных и визуализаций от ВТО, там также представлены данные партнеров ВТО которые могут запрашивать исследователи для научных работ [2], самое интересное - это портовые грузоперевозки, ИМХО, впрочем для разных задач, разные данные.
- Data Futures Exchange [3] портал данных UNDP с разного рода показателями развития, а также множество продуктов на данных от того же UNDP включая GeoHub [4], каталог геоданных, и портал с данными для малых развивающихся островных государств SIDS [5]
- COVID-19 Data Portal [6] созданный в ЕС (EMBL-EBI) разросся до 30+ миллионов дата объектов из которых 29 миллионов это примеры и вирусные последовательности, ещё около 1 миллиона - это статьи и оставшиеся несколько десятков тысяч - это другие связанные с вирусом данные и данные по научной инфраструктуре.
- EUI Library Data Portal [7] большой систематизированный каталог описаний источников данных в European University Institute, Скорее даже не источник международных данных, а источник их описания.
- Gemstat Data Portal [8] портал данных проекта ООН по мониторингу качества питьевой воды по всему миру. Датчики во многих странах, данных много, очень много, но предоставляют их не самым удобным способом. Даже API не документировали.

Ссылки:
[1] https://globaltradedata.wto.org
[2] https://globaltradedata.wto.org/data-partnerships
[3] https://data.undp.org
[4] https://geohub.data.undp.org
[5] https://sids.data.undp.org
[6] https://www.covid19dataportal.org
[7] https://www.eui.eu/Research/Library/ResearchGuides/Economics/Statistics/DataPortal
[8] https://portal.gemstat.org

#opendata #dataportals #indicators #statistics

Я уже рассказывал про геоклассификацию данных в Dateno и то что существенная фича в поиске - это возможность поиска по городам/регионам, на субрегиональном уровне. Классификация датасетов по субрегионам основана почти полностью на аннотировании каталогов данных и с этой точки зрения это довольно простая задача с понятным решением.

Как оказывается куда менее простой задачей является привязка датасетов к странам и макрорегионам.

Базово привязка эта привязка делается через привязку каталога данных которые, как правило, конкретными странами ограничены. К примеру, если есть национальный портал данных какой-то страны, то и данные почти всегда касаются этой страны. Но это самые простые случаи и в основном про порталы открытых данных и про геопорталы.

Сложности начинаются с научными данными. Большая их часть чёткой геопривязки может не иметь вообще, кроме ну разве что, академического института(-ов) авторов и их местонахождения. Исключение составляют редкие датасеты из наук о земле, лингвистики и ещё ряда научных дисциплин.

Другая сложность возникает со всей статистикой и производными индикаторами. Помимо стат. показателей по странам существует неимоверное число разных групп стран, от простых, до хитровыдуманных. К примеру, группы арабских стран, страны MENA, G20, G7, Андское сообщество, наименее развитые страны, страны без выхода к морю и ещё много какие. Причём, конечно, группы стран пересекаются, но не всегда входят в друг друга.

Внутри Dateno, при этом, для группировки стран используется список макрорегионов из UN M49. Разметить страны по вхождение в эти макрорегионы несложно и внутренний справочник для этого есть. А вот справочника вхождения стран в эти многочисленные группы и их пересечений - нет и его надо составлять де-факто полувручную и нет кого-то кто бы поддерживал такую живую базу данных или программную библиотеку.

Поэтому георазметка реальных мировых статистических данных - это боль, требующая большой ручной работы по привязке к макрорегионам.

Пока что отсутствие привязки каких-то датасетов к странам и макрорегионам не так критичны поскольку другие поисковики даже такого не поддерживают и есть фасеты где разметка куда хуже. К примеру, наличие информации о лицензии есть не более чем у 10% датасетов.

Тем не менее качество фасетов в Dateno влияет на пользовательский опыт и это важная задача для построения максимально достоверного поискового индекса по данным.

#dateno #statistics #indicators #geodata #geo #thoughts