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German Federal Statistical Office (Destatis) Data|统计数据数据集|德国数据集
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该数据集包含德国联邦统计局（Destatis）发布的各种统计数据，涵盖人口、经济、社会、环境等多个领域。数据以表格和图表形式呈现，提供详细的统计分析和趋势预测。
提供机构：
www.destatis.de
AI搜集汇总
数据集介绍
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构建方式
德国联邦统计局（Destatis）数据集的构建基于广泛的国家统计调查和行政记录。这些数据通过多层次的抽样方法和详细的问卷设计，确保了数据的代表性和准确性。数据收集过程严格遵循国际统计标准，经过多轮质量控制和验证，最终形成了一个全面且可靠的统计数据库。
特点
Destatis数据集以其高度的权威性和全面性著称。该数据集涵盖了德国经济、社会、人口等多个领域的详细统计信息，具有时间序列长、覆盖面广的特点。此外，数据集提供了多种数据格式和接口，便于不同用户进行访问和分析，满足了学术研究、政策制定和商业分析等多方面的需求。
使用方法
使用Destatis数据集时，用户可以通过官方网站或API接口获取所需数据。数据集提供了详细的使用指南和代码示例，帮助用户快速上手。用户可以根据研究或分析需求，选择合适的数据子集进行下载和处理。此外，Destatis还提供了数据可视化工具，方便用户直观地展示和分析数据，从而更好地理解德国的社会经济状况。
背景与挑战
背景概述
德国联邦统计局（Destatis）数据集是由德国联邦统计局创建和维护的，涵盖了广泛的经济、社会和人口统计数据。该数据集的创建旨在为政策制定者、研究人员和公众提供关于德国社会经济状况的全面和准确的信息。自其创建以来，Destatis数据集已成为德国乃至欧洲社会科学研究的重要资源，尤其在经济分析、人口预测和社会政策评估等领域具有深远影响。
当前挑战
尽管Destatis数据集在提供高质量数据方面具有显著优势，但其构建和维护过程中仍面临诸多挑战。首先，数据收集的复杂性和多样性要求高度的专业知识和精确的数据处理技术。其次，随着数据量的不断增加，如何确保数据的实时性和准确性成为一个持续的挑战。此外，数据隐私和安全问题也是Destatis数据集必须面对的重要议题，尤其是在处理敏感个人信息时。
发展历史
创建时间与更新
German Federal Statistical Office (Destatis) Data 数据集的创建可以追溯到19世纪末，当时德国联邦统计局（Destatis）成立，旨在收集和发布全国性的统计数据。自那时起，该数据集不断更新，以反映德国社会、经济和人口的最新变化。
重要里程碑
在20世纪初，Destatis数据集首次引入了标准化的人口普查数据，这一举措极大地提升了数据的可比性和分析价值。随后，在20世纪中叶，随着计算机技术的引入，数据集的更新和发布频率显著提高，使得实时统计分析成为可能。进入21世纪，Destatis数据集进一步扩展，涵盖了环境、能源、教育等多个新领域，成为全球研究者和政策制定者的重要参考。
当前发展情况
当前，German Federal Statistical Office (Destatis) Data 数据集已成为全球最具权威性的统计数据源之一。其数据不仅广泛应用于学术研究，还为德国及国际政策制定提供了坚实的基础。近年来，Destatis积极采用大数据和人工智能技术，提升了数据处理和分析的效率，同时增强了数据的透明度和可访问性。这一发展不仅推动了统计科学的前沿研究，也为全球统计数据的标准化和共享提供了新的范例。
发展历程
- 德国联邦统计局（Destatis）成立，标志着德国官方统计数据的系统化收集和发布开始。
- Destatis首次发布全国性经济和社会统计数据，涵盖人口、经济、就业等多个领域。
- Destatis开始采用计算机技术进行数据处理和分析，显著提高了数据处理的效率和准确性。
- 随着德国统一，Destatis整合了东德和西德的统计数据，形成统一的国家统计体系。
- Destatis推出在线数据平台，公众和研究机构可以更便捷地访问和使用官方统计数据。
- Destatis开始发布实时经济指标，如GDP增长率和失业率，以满足市场和政策制定者的即时需求。
- Destatis在新冠疫情期间，增加了对公共卫生和经济影响的统计数据发布频率，为政策制定提供重要参考。
常用场景
经典使用场景
在社会经济研究领域，德国联邦统计局（Destatis）数据集被广泛用于分析和预测德国的经济趋势、人口结构变化以及社会福利政策的影响。该数据集提供了详尽的宏观经济指标、劳动力市场数据以及人口统计信息，使得研究者能够深入探讨德国社会经济发展的动态变化。
解决学术问题
Destatis数据集在学术研究中解决了多个关键问题，如经济周期波动分析、人口老龄化对社会福利体系的影响以及区域经济发展不平衡等。通过这些数据，学者们能够构建更为精确的模型，预测未来经济走势，并为政策制定提供科学依据。
衍生相关工作
基于Destatis数据集，许多经典研究工作得以展开，如德国经济周期研究、人口统计学分析以及社会福利政策评估。这些研究不仅丰富了学术界的知识库，也为实际应用提供了理论支持，推动了相关领域的进一步发展。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国食物成分数据库
食物成分数据比较准确而详细地描述农作物、水产类、畜禽肉类等人类赖以生存的基本食物的品质和营养成分含量。它是一个重要的我国公共卫生数据和营养信息资源，是提供人类基本需求和基本社会保障的先决条件；也是一个国家制定相关法规标准、实施有关营养政策、开展食品贸易和进行营养健康教育的基础，兼具学术、经济、社会等多种价值。 本数据集收录了基于2002年食物成分表的1506条食物的31项营养成分（含胆固醇）数据，657条食物的18种氨基酸数据、441条食物的32种脂肪酸数据、130条食物的碘数据、114条食物的大豆异黄酮数据。
国家人口健康科学数据中心 收录
网易云音乐数据集
该数据集包含了网易云音乐平台上的歌手信息、歌曲信息和歌单信息，数据通过爬虫技术获取并整理成CSV格式，用于音乐数据挖掘和推荐系统构建。
github 收录
YOLO-dataset
该数据集用于训练YOLO模型，包括分类、检测和姿态识别模型。目前支持v8版本，未来计划支持更多版本。
github 收录
ADNI
阿尔茨海默病神经影像研究计划 (ADNI) 是一项多站点研究，旨在改善预防和治疗阿尔茨海默病 (AD) 的临床试验。[1] 这项合作研究结合了私营和公共部门的专业知识和资金，以研究患有AD的受试者，以及那些可能发展成AD和控制没有认知障碍迹象的人。[2] 美国和加拿大63个地点的研究人员通过神经影像学，生化，和遗传生物标记。[2][3] 这些知识有助于找到更好的预防和治疗AD的临床试验。ADNI已经产生了全球性的影响，[4] 首先是通过开发一套标准化的协议，以允许对来自多个中心的结果进行比较，[4] 其次是其数据共享政策，该政策使所有数据在没有禁运的情况下提供给世界各地的合格研究人员。[5] 迄今为止，超过1000份科学出版物使用了ADNI数据。[6] 许多其他与AD和其他疾病相关的计划已经使用ADNI作为模型来设计和实施。[4] ADNI一直在2004年运行，目前2021年获得资助。
OpenDataLab 收录
China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录