Data-Gouv-FR/base-permanente-des-equipements-1

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license: other
language:
- fr
tags:
- data-gouv
- donnees-publiques-francaises
- parquet
- csv
- open-data
pretty_name: "Base permanente des équipements"
configs:
- config_name: base-permanente-des-equipements
data_files:
- split: train
path: data/base-permanente-des-equipements.parquet
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# Base permanente des équipements

## Source

- Source officielle : https://www.data.gouv.fr/datasets/base-permanente-des-equipements-1
- Identifiant du jeu de données data.gouv.fr : `548acaf2c751df1eac4120e7`
- Slug data.gouv.fr : `base-permanente-des-equipements-1`
- Licence indiquée dans les métadonnées data.gouv.fr : fr-lo

## Structure Hugging Face

- Un jeu de données data.gouv.fr = un dépôt Hugging Face
- Une ressource tabulaire d’origine = un sous-ensemble/configuration Hugging Face
- Chaque sous-ensemble/configuration contient un split nommé `train`

## Sous-ensembles

- `base-permanente-des-equipements` → `data/base-permanente-des-equipements.parquet`

## Utilisation

```python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("Data-Gouv-FR/base-permanente-des-equipements-1", "base-permanente-des-equipements")
print(ds["train"])
```

## Description originale

La base permanente des équipements (BPE) est une source statistique qui fournit le niveau d'équipements et de services rendus à la population sur un territoire. Les résultats sont proposés sous forme de bases de données dans différents formats et pour deux niveaux géographiques : les communes et les Iris. L'offre comprend également des bases de données où de nombreux équipements sont géolocalisés.

Depuis septembre 2018, des données concernant la BPE sont désormais diffusées en évolution. Elles portent sur un nombre restreint d’équipements et sur deux années espacées d’un pas quinquennal.

La base permanente des équipements (BPE) est une source statistique qui fournit le niveau déquipements et de services rendus à la population sur un territoire. Les résultats sont proposés sous forme de bases de données dans différents formats et pour deux niveaux géographiques : les communes et les Iris. Loffre comprend également des bases de données où de nombreux équipements sont géolocalisés. Depuis septembre 2018, des données concernant la BPE sont désormais diffusées en évolution. Elles portent sur un nombre restreint d’équipements et sur deux années espacées d’un pas quinquennal.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国政府开放数据平台data.gouv.fr，其原始数据集标识符为`548acaf2c751df1eac4120e7`，采用fr-lo许可证发布。在HuggingFace平台上，每个data.gouv.fr数据集对应一个独立的仓库，而原始表格资源则映射为HuggingFace的子集或配置项。本数据集包含一个名为`base-permanente-des-equipements`的子集，其数据以Parquet格式存储于`data/base-permanente-des-equipements.parquet`文件中，并统一划分为训练集（train）分割。这种构建方式实现了原始开放数据与机器学习格式的无缝对接，便于研究者直接加载与使用。

特点

该数据集名为“设备永久数据库”（Base permanente des équipements，BPE），是一项统计资源，旨在揭示特定区域内为居民提供的设备与服务水准。数据以多种格式呈现，覆盖两个地理层级：市镇（communes）和伊里斯（Iris）街区。尤为突出的是，自2018年9月起，数据集纳入了时间演化信息，聚焦于少数选定设备，并以五年为间隔呈现两个年份的对比数据。此外，大量设备具备地理坐标，支持空间分析与可视化。这些特性使其成为研究法国城乡公共服务分布及动态变迁的重要工具。

使用方法

使用该数据集极为便捷，用户只需通过HuggingFace的`datasets`库即可快速加载。具体而言，可调用`load_dataset("Data-Gouv-ML/base-permanente-des-equipements-1", "base-permanente-des-equipements")`函数，返回的数据集对象中包含`train`分割，可通过打印`ds["train"]`查看其结构与样本。该方法自动处理Parquet格式的解析与数据流管理，无需额外配置。加载后的数据集可无缝集成至机器学习和数据分析工作流中，支持进行特征工程、统计建模或地理空间分析与可视化任务。

背景与挑战

背景概述

Base permanente des équipements（BPE）是由法国官方数据平台data.gouv.fr于2015年推出的一项关键统计数据库，由法国国家统计与经济研究所（INSEE）等机构维护，核心研究问题在于量化并揭示法国各行政区划（市镇及Iris街区）内的设施与服务供给水平。该数据集涵盖学校、医疗、体育、文化等多元基础设施的分布与密度，为公共政策制定、区域规划及社会不平等研究提供了坚实的数据根基。自2018年9月起，BPE开始发布每五年间隔的演化数据，支持对设施变化趋势的纵向分析，其影响力已延伸至城市地理学、公共服务评估及社会经济学等多学科领域，成为法国开放数据运动中的标杆资源。

当前挑战

BPE面临的挑战之一是解决领域内对精细空间尺度下设施供给动态监测的迫切需求，即超越传统宏观统计，捕捉市镇乃至Iris级别设备随时间演化的细微差异，以揭示服务可达性不均等的社会问题。构建过程中，数据集遭遇多重困难：首先，需协调从全国数千个市镇及行政主体采集标准化数据，确保跨区域一致性；其次，2018年前仅提供静态快照，而后续引入五年间隔的进化数据又面临历史数据缺失与指标口径调整的兼容性挑战；最后，地理编码的精度与隐私保护间的平衡，以及多格式（Parquet、CSV）输出的技术适配，均为数据整合与长期维护增添了复杂性。

常用场景

经典使用场景

Base permanente des équipements（BPE）数据集作为法国地区公共服务设施与商业设施的统计基准，广泛应用于地理信息科学、城市规划与社会经济分析领域。该数据集提供了涵盖教育、医疗、交通、文化等多样设施的空间分布与密度数据，使研究者能够以市镇或更精细的IRIS网格为分析单元，刻画区域内公共资源配置的供给格局。经典使用场景包括对可达性、公平性及空间匹配度的建模分析，例如使用最近邻算法评估社区到学校的步行距离，或利用核密度估计揭示某类设施的空间集聚特征。该数据集也为区域间设施差异的比较提供了标准化基准，支撑起对城乡发展失衡的定量诊断。

衍生相关工作

基于BPE数据集的数据结构特征与统计口径，诞生了一系列衍生数据集与分析工具，进一步拓展了其应用边界。例如，法国国家统计与经济研究所（INSEE）利用BPE数据构建了“生活服务距离指标”（Accessibilité aux services et équipements），作为评估居民日常服务可得性的标准化指数。开源社区中出现了将BPE与其他开放数据（如人口普查、土地利用数据）进行空间链接的融合数据集，使多要素联合分析成为可能。更为前沿的研究工作中，学者将跨年份的BPE动态版数据与房屋价格、居民出行行为数据相结合，运用差分因果推断模型检验设施增量对不动产价值与通勤模式的异质性影响，丰富了城市经济学与福利地理学的实证框架。

数据集最近研究

最新研究方向

法国公共数据开放运动催生了诸如“Base permanente des équipements”这类基础设施数据集的深度应用。当前前沿研究聚焦于利用该数据集构建城乡设施分布的数字孪生模型，结合机器学习算法预测公共服务可达性，以支持智慧城市中的资源配置优化。热点事件中，欧盟“数字十年”政策与法国国家数字化战略强调基于此类开放数据的透明治理，该数据集正成为衡量区域发展不均衡、追踪五年期设施演变的关键工具，其影响在于推动从静态统计向动态监测的范式转变，赋能社会公平与政策制定的实证基础。