Über dataseries
Die Wirtschaftsstatistiken der Schweiz werden von vielen unabhängigen Datenanbietern bereitgestellt. Diese Website bringt 70 Datensätze an einem Ort zusammen. Einen Datensatz suchen, grafisch darstellen, herunterladen oder in eine beliebige Software importieren. Die Daten bleiben unter der Lizenz des jeweiligen Anbieters (siehe Lizenzen).
Entstehung
Eine erste Version von dataseries ging 2016 online. Ihre Startseite nannte als Ziel, der ewigen Mühe mit Schweizer Daten ein Ende zu setzen. Was als Hobbyprojekt begann, ist heute eine vollständige Neuentwicklung, die von cynkra betreut wird.
Das einfache Format dahinter (eine CSV-Datei für die Daten, eine JSON-Datei für die Metadaten) ist aus swissdata hervorgegangen, einem gemeinsamen Projekt mit der KOF Konjunkturforschungsstelle der ETH Zürich. Ziel war, öffentliche Daten ohne spezielle Infrastruktur maschinenlesbar zu machen.
Inhalt
Der Katalog umfasst die Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung, Preise, den Arbeitsmarkt, Konjunktur und Stimmung, Zinsen und Wechselkurse, Finanzmärkte, die Aussenwirtschaft, Geld und Banken, die Bevölkerung und den Zahlungsverkehr. Die vollständige Liste steht auf der Seite mit allen Datensätzen.
Enthalten sind nur Schweizer Daten. Für internationale Zeitreihen sind FRED und ähnliche Quellen die bessere Adresse.
Technik
Alles, was die Daten abruft und veröffentlicht, ist öffentlich, im Repository dataseries-data. Dort liegen die Scraping-Logik, der Code und die Datendateien als CSV, JSON und Parquet.
API und Website liegen in einem separaten, privaten Repository. Die API ist eine plumber2-API mit reinem Lesezugriff auf Basis von DuckDB. Die Website ist eine TypeScript-Anwendung, die alle Daten über dieselbe API bezieht.
Es gibt ein R-Paket auf CRAN und ein Python-Paket auf PyPI. Jede andere Software kann eine CSV-Datei direkt von der API lesen; siehe Bibliotheken & APIs.
Fehlende Datensätze und Fehler bitte als Issue auf GitHub melden.
Dank
Viele Menschen haben über die Jahre zu dataseries und seinen Vorgängern beigetragen. Besonderer Dank gilt Matthias Bannert für das gemeinsame Nachdenken und die Zusammenarbeit an swissdata sowie Severin Thöni, Thomas Knecht, Jannes Muenchow und Karolis Koncevičius für ihre Beiträge zu früheren Versionen von dataseries.