Картографирование статистики: база данных муниципальных образований 📕 Росстат ежегодно собирает и публикует тысячи показателей государственной статистики. Один из самых важных и популярных наборов – база данных показателей муниципальных образований (БД ПМО) Эту статистику очень интересно анализировать и на ее основе можно выявлять разные пространственные закономерности ✨ Для ассоциации данных с административными ячейками их нужно сопоставить с границами муниципалитетов, используя единый идентификатор. Таким ключом может служить уникальный код — ОКТМО (Общероссийский классификатор территорий муниципальных образований)📎 Кажется, это задача довольно простая, и мы с легкостью можем получить набор пространственных данных. Но, к сожалению, это не совсем так, и при работе с государственной статистикой важно учитывать несколько моментов: 1. Официальные данные Росстата не представлены в машиночитаемом и удобном для работы формате – будто предназначены исключительно для тех, кто скачивает xlsx таблички и просматривает их вручную☹️ Эту проблему, впрочем, во многом уже решили за нас: можно найти предобработанные данные, например, от «Инфраструктуры научно-исследовательских данных» или «Если быть точным»*️⃣ Однако есть и другая, более насущная проблема! 2. Муниципалитеты – это непостоянные единицы. Их границы, названия и типы меняются, что затрудняет сбор данных, построение временных рядов и значительно усложняет анализ По этой теме есть отличное исследование от СберИндекса, где рассмотрены особенности подобных преобразований и как это влияет на работу аналитиков. Там же можно скачать границы муниципалитетов с учетом всех изменений, начиная с 2018 года 😍 *️⃣*️⃣*️⃣ В общем, чтобы упростить себе работу с БД ПМО, мы можем использовать один из вариантов (первый или второй) предобработанных данных и границы муниципалитетов, учитывающие преобразования. Главное, не забывать ссылаться на тех, кто подготовил это для нас 💙 А вот чудесная статья об опыте работы с исходными данными 🙃 #geo_data 🌎🕊️ GIS_AND_PEACE