Life Expectancy at Birth and at Age 65, Borough

该数据集从伦敦政府网站抓取，包含2000-2002至2008-2010年间的出生时预期寿命和65岁预期寿命，按性别划分。数据基于2010年的地方当局边界，并包括英格兰和威尔士的非居民死亡数据。为了提高地方层面的数据可靠性，数据以三年为一组给出。

This dataset was scraped from the London government website and includes life expectancy at birth and life expectancy at age 65, categorized by gender, from the periods 2000-2002 to 2008-2010. The data is based on the 2010 local authority boundaries and includes non-resident death data for England and Wales. To enhance the reliability of the data at the local level, the data is presented in three-year groupings.

原始信息汇总

数据集概述

数据来源

• 数据集从London data网站抓取。
• 数据内容包括出生时和65岁的预期寿命，按性别划分。

数据时间范围

• 数据涵盖2000-2002至2008-2010年，于2013年7月24日修订。

数据区域

• 数据基于2010年的地方当局边界。
• 包括英格兰和威尔士的统计数据，含非居民死亡。

数据结构

• 数据集包含三个CSV文件，位于data目录下：
  • male-life-expectancy.csv
  • female-life-expectancy.csv
  • life-expectancy-at-65.csv

数据使用许可

• 数据集遵循开放政府许可（Open Government Licence），鼓励自由灵活地使用和再利用信息，仅需遵守少数条件。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过从伦敦市政府数据开放网站抓取相关数据构建而成。数据集包含了2000-2002年至2008-2010年期间，根据性别划分的出生时预期寿命及65岁时的预期寿命。数据基于2010年的地方边界，英格兰和威尔士的数据包含了非居民死亡情况，并通过合并三年的数据以提高地方级别的可靠性。

特点

此数据集的特点在于，它提供了细粒度的区域寿命统计数据，涵盖男女两性的数据，并针对英格兰和威尔士的特定区域。数据以三年为一组进行汇总，旨在提升数据的稳定性和精确性。此外，数据集遵循开放政府许可，易于公众获取和利用。

使用方法

使用该数据集，用户需具备Python 3.6或更高版本及dataflows库。数据更新可通过运行本地脚本进行，首先安装dataflows库，然后执行脚本文件。数据以CSV格式存储，便于导入和分析。用户应当在遵守开放政府许可的条件下使用和分享数据。

背景与挑战

背景概述

‘Life Expectancy at Birth and at Age 65, Borough’数据集，源于伦敦市政府公开数据平台。该数据集涵盖2000-2002年至2008-2010年间，基于性别划分的出生时预期寿命及65岁时预期寿命，并在2013年7月24日进行了修订。数据以2010年地方政府边界为基准，包含英格兰和威尔士的非居民死亡数据，并通过三年的合并数据提高了地方级别的可靠性。该数据集的创建，为研究人口统计学、公共卫生政策以及社会经济发展等领域提供了重要的基础数据。

当前挑战

数据集构建过程中，研究人员面临了如何从多个来源整合数据的挑战，并确保数据的准确性与时效性。此外，数据集在解决性别差异对预期寿命影响的问题上，还需克服数据解读与统计分析的难题。当前，数据集使用者在获取最新数据更新、以及适应不断变化的研究需求方面，也面临着一定的挑战。

常用场景

经典使用场景

在人口学以及公共健康研究领域，该数据集被广泛用于分析出生时及65岁时的预期寿命，并探讨性别与地区间的差异。通过对不同区域的生命预期数据进行横向比较，研究者能够深入理解社会经济状况、医疗资源分配等因素对生命预期的影响。

解决学术问题

该数据集解决了如何精确量化不同性别及地区生命预期差异的问题，为评估公共卫生政策的效果提供了量化基础。其数据有助于学术研究中对健康不平等、寿命差异的探讨，为制定针对性的健康干预措施提供了科学依据。

衍生相关工作

基于此数据集，衍生了多项研究工作，包括性别寿命差异的趋势分析、地区健康不平等的原因探讨，以及公共卫生政策效果的评估等。这些研究进一步拓宽了数据集的应用范围，加深了对生命预期相关问题的理解。