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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
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热门数据集
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2024）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 74 年（1951~2024 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。
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中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
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The Brain & Body Genetic Resource Exchange (BBGRE) provides a resource for investigating the genetic basis of neurodisability. It combines phenotype information from patients with neurodevelopmental and behavioural problems with clinical genetic data, and displays this information on the human genome map.
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arXiv 收录
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globalwindatlas.info 收录