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Open Data Statistics about Swiss Municipalities

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lukasmartinelli/gemeindeinfo

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Open Data Statistics about Swiss Communities Build Status

⚠️ This repository is no longer maintained by Lukas Martinelli.

The goal of the project is to collect statistics about swiss communities in one place and provide TSV downloads and a website to show of some nice statistics.

http://gemeindeinfo.lukasmartinelli.ch/

The data is from the BFS and is transformed to TSV files. The TSV format makes it easy to get started with the data and doing some real work with it instead of looking through XLSX or PX files.

The project also contains a ETL process to transform the data into a relational schema with PostgreSQL.

Screenshot of info portal

Statistical Data

The collected data files are in the folder data. You are free to use the TSV files in data for your own purposes.

Data Sources

File Source
politische_gemeinden_2015.tsv STATATLAS Institutionelle Gliederungen > Politische Gemeinden 2015
kantone_1997.tsv STATATLAS Institutionelle Gliederungen > Kantone 1997
mittlere_wohnbevölkerung_1981_2014.tsv STAT-TAB Gemeindestatistik1981-2014 nach demographischen Komponenten, institutionellen Gliederungen, Staatsangehörigkeit, Geschlecht und Jahr
bauvorhaben_1995_2012.tsv STAT-TAB Bauvorhaben nach Art der Auftraggeber, Art der Bauwerke und Art der Arbeiten
bauinvestitionen_1995_2012.tsv STAT-TAB Bauinvestitionen nach Art der Auftraggeber und nach Kategorie der Bauwerke
beschaeftigte_grossunternehmen_2013.tsv Arbeitsstätten und Beschäftigte nach Gemeinde, Wirtschaftssektor und Grössenklasse (STATENT)
beschaeftigte_kleinunternehmen_2013.tsv Arbeitsstätten und Beschäftigte nach Gemeinde, Wirtschaftssektor und Grössenklasse (STATENT)
beschaeftigte_mittlere_unternehmen_2013.tsv Arbeitsstätten und Beschäftigte nach Gemeinde, Wirtschaftssektor und Grössenklasse (STATENT)
beschaeftigte_primaersektor_2013.tsv Arbeitsstätten und Beschäftigte nach Gemeinde, Wirtschaftssektor und Grössenklasse (STATENT)
beschaeftigte_sekundaersektor_2013.tsv Arbeitsstätten und Beschäftigte nach Gemeinde, Wirtschaftssektor und Grössenklasse (STATENT)
beschaeftigte_tertiaersektor_2013.tsv Arbeitsstätten und Beschäftigte nach Gemeinde, Wirtschaftssektor und Grössenklasse (STATENT)
bevoelkerung_bestand_1981_2014.tsv Gemeindestatistik 1981-2014 nach demographischen Komponenten, institutionellen Gliederungen, Staatsangehörigkeit, Geschlecht und Jahr
buergerrecht_erwerb_1981_2014.tsv Erwerb des Schweizer Bürgerrechts nach institutionellen Gliederungen, Geschlecht und (ehemalige) Staatsangehörigkeit
einwanderung_1981_2014.tsv Wanderung der ständigen Wohnbevölkerung nach institutionellen Gliederungen, Geschlecht, Staatsangehörigkeit und Migrationstyp
geburt_1981_2014.tsv Lebendgeburten nach institutionellen Gliederungen, Geschlecht und Staatsangehörigkeit des Kindes und nach Altersklasse der Mutter
geburtenueberschuss_1981_2014.tsv Gemeindestatistik 1981-2014 nach demographischen Komponenten, institutionellen Gliederungen, Staatsangehörigkeit, Geschlecht und Jahr
marriages_1969_2014.tsv Heiraten nach institutionellen Gliederungen und Staatsangehörigkeit der Ehepartner
scheidungen_1969_2014.tsv Scheidungen nach institutionellen Gliederungen, Ehedauer und Staatsangehörigkeit (bei der Scheidung) der Ehegatten
todesfaelle_1981_2014.tsv. Todesfälle nach institutionellen Gliederungen, Geschlecht, Staatsangehörigkeit, Zivilstand und Altersklasse

Workflow

We use Docker and Docker Compose to make the workflow portable. Using my PostgreSQL import tool pgfutter the TSV files are automatically imported into the PostgreSQL database.

To run a import into the postgres container you first need to start the database container.

docker-compose up -d postgres

And then run the import of the data.

docker-compose run import

From the import tables a new relational schema is created where it is easier to work with the data.

docker-compose run schema

Start up the API gateway to the database which will listen to port 3000 of the Docker host.

docker-compose up -d api

For the website all data from the API is actually scraped down and put into a folder so that it works on GitHub pages without requiring a server. After the data is scraped from the API it is placed into the apidata folder.

docker-compose run pregenerate

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