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HDatenbankenWeltbank-Indikatoren Projekt

Weltbank-Indikatoren Projekt: Datenanalyse mit SQL in Python

Einführung

SQL ist eine mächtige Sprache zur Datenabfrage und -manipulation, die sowohl in grossen Datenbanksystemen als auch in kleineren Anwendungen eingesetzt wird. Mit Python und SQLite können Sie komplexe Datenanalysen durchführen, ohne einen separaten Datenbankserver einrichten zu müssen - alles in einer einzigen Anwendung!

Auftrag

Für diesen Auftrag erhalten Sie die ultimative Trivia-Datenbank in SQLite: Über 200 Entwicklungsindikatoren der Weltbank für alle Länder der Welt seit 1960. Diese Datenbank enthält wertvolle Informationen zu zahlreichen Aspekten der globalen Entwicklung wie Wirtschaftswachstum, Bildung, Gesundheit, Umwelt und vieles mehr.

Wichtige Hinweise:

  • Die Daten sind bei Weitem nicht immer vollständig! Ein wichtiger Teil der Datenanalyse besteht darin, mit unvollständigen Datensätzen umzugehen.
  • Sie dürfen ChatGPT verwenden, wenn Sie Ihren Code am Schluss nachvollziehen können und die Verwendung in Ihrer Readme-Datei offenlegen.
  • Bei Fragen oder Wünschen nach Erklärvideos können Sie mich jederzeit erreichen.

Ihre Aufgabe

Entwickeln Sie innerhalb von 6 EIBE-Lektionen ein Python-Projekt, das diese SQLite-Datenbank nutzt, um interessante Erkenntnisse zu gewinnen oder eine interaktive Anwendung zu erstellen. Ihr Projekt sollte SQL-Abfragen beinhalten und die Daten in einer sinnvollen Weise verarbeiten.

Projektideen

Hier sind einige Vorschläge, die als Inspiration dienen können:

1. Interaktives Trivia-Spiel

Entwickeln Sie ein Konsolenanwendung, die zufällige oder thematisch gruppierte Fragen stellt und die Antworten des Benutzers überprüft.

  • Beispielfragen: “Welches Land hatte 1980 am meisten Einwohner?”, “In welchem Land hatte der kleinste Teil der Bevölkerung Zugang zu Elektrizität im Jahr 2015?”
  • Implementieren Sie verschiedene Schwierigkeitsgrade und einen Punktestand
  • Fügen Sie eine Funktion hinzu, die dem Benutzer nach der Beantwortung zusätzliche Informationen anzeigt

2. Interaktive Datenanalyse-Präsentation

Erstellen Sie eine textbasierte Präsentation, die den Benutzer durch eine Datenanalyse zu einem bestimmten Thema führt.

  • Beispiel: “Ich habe mich für die Geburtenrate im Nahen Osten interessiert und wollte das genauer untersuchen. Willkommen zu meiner interaktiven Präsentation - drücken Sie Enter, wenn Sie bereit sind.”
  • Präsentieren Sie schrittweise Statistiken, Vergleiche und Schlussfolgerungen
  • Arbeiten Sie mit aussagekräftigen SQL-Abfragen, die verschiedene Aspekte des Themas beleuchten

3. Datenvisualisierung

Erstellen Sie eine Anwendung, die ausgewählte Daten aus der Datenbank visualisiert.

  • Nutzen Sie Turtle für einfache Grafiken oder recherchieren Sie fortgeschrittenere Bibliotheken wie Matplotlib oder Plotly
  • Visualisieren Sie Trends über Zeit, geografische Verteilungen oder Korrelationen zwischen verschiedenen Indikatoren
  • Ermöglichen Sie dem Benutzer, verschiedene Visualisierungsoptionen auszuwählen

4. Grafische Benutzeroberfläche (GUI)

Für fortgeschrittene Lernende: Entwickeln Sie mit TkInter eine grafische Oberfläche für die Datenbank.

  • Erstellen Sie Suchfunktionen, Filter und Sortieroptionen
  • Zeigen Sie Ergebnisse in Tabellen an
  • Bieten Sie die Möglichkeit, ausgewählte Daten zu exportieren oder zu visualisieren

5. Webbasierte Anwendung

Für sehr ambitionierte Lernende: Entwickeln Sie mit Flask eine einfache Webanwendung.

  • Stellen Sie eine Suchoberfläche bereit
  • Visualisieren Sie Daten im Browser
  • Bieten Sie interaktive Elemente wie Karten oder Diagramme an

6. Eigene Idee

Entwickeln Sie ein eigenes Konzept, das Ihren Interessen entspricht und die Datenbank sinnvoll nutzt.

Erwartete Projektelemente

Unabhängig von Ihrer gewählten Projektart sollten folgende Elemente enthalten sein:

  1. SQL-Abfragen: Mindestens 5 verschiedene SQL-Abfragen unterschiedlicher Komplexität, 2 davon mit Aggregatsfunktionen
  2. Datenverarbeitung: Verarbeitung der abgefragten Daten mit print, if … else oder Ähnlichem.
  3. Benutzerinteraktion: Eine Methode, mit der Benutzer mit Ihrem Programm interagieren können, z.B. mit input()
  4. Dokumentation: Kommentare im Code und eine README-Datei, die das Projekt erklärt
  5. Fehlerbehandlung: Denken Sie daran, dass Daten fehlen können, oder Ihre Nutzer auf eine Frage ungültiges Kauderwelsch eingeben könnten.

Bewertungskriterien

Ihr Projekt wird nach folgenden Kriterien bewertet:

1. Readme-Datei: Präsentation, Design, Konzept (40%)

  • Qualität der Projektpräsentation und Dokumentation
  • Relevanz der ausgewählten Daten und Fragestellungen
  • Tiefe der Analyse und Interpretation der Ergebnisse
  • Benutzerfreundlichkeit und Gestaltung der Anwendung

2. Programm: SQL-Abfragen (30%)

  • Korrektheit und Funktionalität der SQL-Abfragen
  • Sinnvolle Verwendung von Aggregatfunktionen
  • Komplexität und Vielfalt der verwendeten SQL-Queries

3. Programm: Python-Code Qualität (30%)

  • Korrekte Syntax und Funktionalität
  • Lesbarkeit, Strukturierung, Organisation des Codes
  • Fehlerbehandlung und Programmrobustheit
  • Niveau (z.B. Verwendung von Funktionen, oder neuen Modulen)

Arbeitsschritte

  1. Analyse der Datenbank (1. Lektion): Erkunden Sie die Struktur der Datenbank und die verfügbaren Indikatoren, schauen Sie den Beispielcode an
  2. Konzeptentwicklung (1. Lektion): Entscheiden Sie, welche Art von Projekt Sie umsetzen möchten
  3. Planung (1. Lektion): Skizzieren Sie Ihr Projekt und definieren Sie die benötigten SQL-Abfragen
  4. Implementierung (2-3 Lektionen): Programmieren Sie Ihr Projekt
  5. Test und Optimierung (1 Lektion): Testen Sie Ihr Projekt und nehmen Sie Verbesserungen vor

Setup

  1. Projektordner erstellen: Erstellen Sie einen neuen, leeren Ordner für Ihr Projekt, z.B. worldbank_project
  2. SQLite-Datenbank: Laden Sie die SQLite-Datenbank herunter und speichern Sie die Datei im Projektordner als world_bank_indicators.db
  3. Öffnen Sie den Ordner in Visual Studio Code: Über Datei (File) > Ordner öffnen (Open Folder)
  4. Python-Beispielcode ausführen: Erstellen Sie eine Python-Datei namens example.py und fügen Sie den Beispielcode ein, um sicherzustellen, dass alles funktioniert.
  5. Python-Datei erstellen: Erstellen Sie eine neue Python-Datei, z.B. main.py, in Ihrem Projektordner

Beispiel-Code mit Erklärungen für example.py

Im Beispiel werden für Strings oft sogenannte f-Strings verwendet, die vorne an den Anführungszeichen noch ein f haben, also z.B. f”ein Beispiel”. F-Strings sind eine einfache Art, den Wert von Variabeln im String schön zu formatieren. Falls Sie das interessiert, schauen Sie sich die f-Strings-Dokumentation  an. (Generell ist die Python-Dokumentation Spitze!)

import sqlite3
 
# Ich nutze print anstatt Kommentare, damit Sie in der Ausgabe sehen können, was passiert
 
print("Wir öffnen die Datenbank, das gibt uns ein Cursor-Objekt, mit dem wir SQL-Abfragen durchführen können")
conn = sqlite3.connect('world_bank_indicators.db')
cursor = conn.cursor()
 
print("\n---------- EINFACHE ABFRAGE ------------")
print("Jetzt führen wir eine SQL-Abfrage aus, wie Sie es gelernt haben. (\"\"\" ist übrigens ein mehrzeiliger String)")
cursor.execute("""
    SELECT country, year, gdp_per_capita 
    FROM indicators 
    WHERE year = 2015 AND gdp_per_capita IS NOT NULL
    ORDER BY gdp_per_capita DESC 
    LIMIT 3
""")
 
print("Ergebnisse abrufen und in 'results' speichern")
print()
print("---------- DAS 'ROHE' ERGEBNIS ------------")
results = cursor.fetchall()
print("Wenn wir die rohen Ergebnisse anzeigen, sehen Sie, dass die Reihen des Ergebnisses in einer Liste von unveränderbaren Unterlisten (sogenannten 'Tupeln') geliefert werden:")
print(results)
print()
 
print("---------- DAS 'FORMATIERTE' ERGEBNIS ------------")
print("Wir können mit einer for-Schleife durch die äussere Liste iterieren und die Inhalte der inneren Tupel mit einem Index adressieren wie bei Listen")
for reihe in results:
    print("----> Aktuelle Reihe:", reihe)
    print("Das Land:", reihe[0])
    print("Das Jahr:", reihe[1])
    print("Das BIP pro Kopf:", reihe[2])
print()
 
print("Wir können mit der for-Schleife das Tupel jeder Reihe auch direkt auf drei Variabeln verteilen (das nennt man 'destrukturieren' und es ist doch einfach wunderschön)")
for country, year, gdp in results:
    print(f"{country}: ${gdp:,.2f}")
 
print("\n---------- FEHLERBEHANDLUNG ------------")
print("Oft sind Daten nicht vollständig. Wir sollten prüfen, ob Werte fehlen (NULL in SQL, None in Python):")
 
def sicherer_zugriff(wert, formatierung=None):
    """Gibt 'Keine Daten' zurück, wenn der Wert None ist, sonst den formatierten Wert"""
    if wert is None:
        return "Keine Daten"
    elif formatierung == "währung":
        return f"${wert:,.2f}"
    elif formatierung == "prozent":
        return f"{wert:.1f}%"
    else:
        return wert
 
# Beispiel mit potenziell fehlenden Daten
cursor.execute("""
    SELECT country, gdp_per_capita, literacy_total
    FROM indicators
    WHERE year = 2010
    LIMIT 5
""")
 
print("\nBeispiel für den Umgang mit fehlenden Daten:")
for land, gdp, literacy in cursor.fetchall():
    print(f"Land: {land}, BIP pro Kopf: {sicherer_zugriff(gdp, 'währung')}, Alphabetisierungsrate: {sicherer_zugriff(literacy, 'prozent')}")
 
print("\n---------- KOMPLEXERE SQL-ABFRAGEN ------------")
 
print("\nBeispiel 1: Mehrere Bedingungen kombinieren")
cursor.execute("""
    SELECT country, birth_rate, death_rate, birth_rate - death_rate AS natural_growth
    FROM indicators
    WHERE year = 2015 
    AND birth_rate IS NOT NULL 
    AND death_rate IS NOT NULL
    ORDER BY natural_growth DESC
    LIMIT 5
""")
 
print("\nLänder mit dem höchsten natürlichen Bevölkerungswachstum (2015):")
for land, geburtenrate, sterberate, wachstum in cursor.fetchall():
    print(f"{land}: Geburtenrate {geburtenrate:.1f}, Sterberate {sterberate:.1f}, Natürliches Wachstum {wachstum:.1f}")
 
print("\nBeispiel 2: Aggregation und Gruppierung")
print("Aggregatfunktionen wie COUNT, AVG, MAX, MIN oder SUM helfen uns, Daten zusammenzufassen")
print("Hier ein Beispiel für die durchschnittliche BIP-Wachstumsrate der letzten 10 Jahre für verschiedene Länder:")
 
cursor.execute("""
    SELECT 
        country,
        AVG(gdp_growth) AS durchschnitt_wachstum,
        COUNT(gdp_growth) AS anzahl_datenpunkte
    FROM indicators
    WHERE year BETWEEN 2012 AND 2021
      AND gdp_growth IS NOT NULL
    GROUP BY country
    HAVING COUNT(gdp_growth) >= 5  -- Nur Länder mit mindestens 5 Datenpunkten
    ORDER BY durchschnitt_wachstum DESC
    LIMIT 10
""")
 
print("\nTop 10 Länder nach durchschnittlichem BIP-Wachstum (2012-2021):")
print("| Land | Durchschnittliches Wachstum (%) | Anzahl Datenpunkte |")
print("|------|--------------------------------|-------------------|")
for land, wachstum, anzahl in cursor.fetchall():
    print(f"| {land:<4} | {wachstum:^30} | {anzahl:^19} |")
 
print("\nWir können auch die Länder mit dem niedrigsten Wachstum anzeigen:")
cursor.execute("""
    SELECT 
        country,
        AVG(gdp_growth) AS durchschnitt_wachstum,
        COUNT(gdp_growth) AS anzahl_datenpunkte
    FROM indicators
    WHERE year BETWEEN 2012 AND 2021
      AND gdp_growth IS NOT NULL
    GROUP BY country
    HAVING COUNT(gdp_growth) >= 5
    ORDER BY durchschnitt_wachstum ASC
    LIMIT 5
""")
 
print("\nLänder mit dem niedrigsten durchschnittlichen BIP-Wachstum (2012-2021):")
for land, wachstum, anzahl in cursor.fetchall():
    print(f"{land}: {wachstum}% (basierend auf {anzahl} Jahren mit Daten)")
 
print("\n---------- BENUTZERINTERAKTION ------------")
print("Wir können das Programm interaktiv gestalten, indem wir den Benutzer nach Eingaben fragen")
print("Beispiel: Ein Benutzer gibt ein Jahr ein und sieht die Top 3 Länder mit der höchsten Alphabetisierungsrate")
 
def interaktives_beispiel():
    jahr = input("\nGeben Sie ein Jahr zwischen 1960 und 2022 ein: ")
    if not jahr.isdigit() or int(jahr) < 1960 or int(jahr) > 2022:
        print("Ungültige Eingabe! Bitte geben Sie ein Jahr zwischen 1960 und 2022 ein.")
        return
    
    # Parametrisierte Abfrage
    cursor.execute("""
        SELECT country, literacy_total
        FROM indicators
        WHERE year = ? AND literacy_total IS NOT NULL
        ORDER BY literacy_total DESC
        LIMIT 3
    """, [jahr])  # Parameter als Liste (oder Tupel) übergeben
    
    results = cursor.fetchall()
    
    if not results:
        print(f"Keine Daten für das Jahr {jahr} gefunden!")
        return
        
    print(f"\nTop 3 Länder mit der höchsten Alphabetisierungsrate im Jahr {jahr}:")
    for i, (land, rate) in enumerate(results, 1):
        print(f"{i}. {land}: {rate:.1f}%")
    
# Kommentieren Sie die nächste Zeile aus, wenn Sie die interaktive Funktion ausprobieren möchten
interaktives_beispiel()
 
# Verbindung schliessen
conn.close()
 
print("\nViel Erfolg bei Ihrem Projekt!")

Abgabe

Sie geben mir über ein Team-Assignment am Schluss eine ZIP-Datei mit all Ihren Projektdateien ab namens Nachname_Vorname.zip. Im ZIP-Archiv sollten sich befinden:

  • Eine README-Datei mit Erläuterungen zu Ihrem Projekt (Textdatei, Markdown oder PDF)
  • Ihre Python-Datei(en) (z.B. main.py, functions.py, etc.)
  • NICHT die SQLite-Datenbank (ausser Sie verändern sie, z.B. durch das Erstellen einer neuen Tabelle)
  • Alle anderen Dateien, die Sie für Ihr Projekt benötigen

Viel Erfolg und Spass bei Ihrem Projekt!

Erklärungstabelle

Ich habe Ihnen als Inspiration einige Indikatoren markiert, die ich interessant finde. Sie können natürlich die Daten verwenden, die Sie interessant finden!

Spalte in der DatenbankErklärung
yearJahr
countryLändercode mit drei Buchstaben nach dieser Kodierliste (ISO 3166 ALPHA-3) 
updated_atAktualisierungsdatum
electricity_accessZugang zu Elektrizität (% der Bevölkerung)
adjusted_savingsBereinigte Nettoersparnisse, einschliesslich Schäden durch Partikelemissionen (% des BNE)
adolescent_fertilityJugendliche Fruchtbarkeitsrate (Geburten pro 1’000 Frauen im Alter von 15-19 Jahren)
age_dependencyAltersabhängigkeitsquotient (% der erwerbsfähigen Bevölkerung)
irrigated_landLandwirtschaftlich bewässertes Land (% der gesamten landwirtschaftlichen Fläche)
agricultural_landLandwirtschaftliche Fläche (% der Landfläche)
agriculture_valueWertschöpfung Landwirtschaft, Forstwirtschaft und Fischerei (% des BIP)
air_transportLuftverkehr, registrierte Abflüge von Fluggesellschaften weltweit
alternative_energyAlternative und Atomenergie (% des gesamten Energieverbrauchs)
freshwater_withdrawal_pctJährliche Süsswasserentnahme, gesamt (% der internen Ressourcen)
freshwater_withdrawal_volJährliche Süsswasserentnahme, gesamt (Milliarden Kubikmeter)
income_growth_bottom40Jährliche durchschnittliche Wachstumsrate des Pro-Kopf-Realeinkommens, untere 40% der Bevölkerung (%)
income_growth_totalJährliche durchschnittliche Wachstumsrate des Pro-Kopf-Realeinkommens, Gesamtbevölkerung (%)
arable_land_pctAckerfläche (% der Landfläche)
arable_land_ppAckerfläche (Hektar pro Person)
bank_capital_ratioBankkapital zu Vermögensverhältnis (%)
nonperforming_loansNotleidende Kredite der Banken zu Gesamtkrediten (%)
birth_rateGeburtenrate, roh (pro 1’000 Einwohner)
skilled_birth_attendanceGeburten mit qualifiziertem Gesundheitspersonal (% der Gesamtzahl)
broad_moneyGeldmenge im weiteren Sinne (% des BIP)
business_disclosureUmfang der Offenlegung von Unternehmensinformationen (0=weniger bis 10=mehr)
death_communicableTodesursache durch übertragbare Krankheiten (% der Gesamtzahl)
death_injuryTodesursache durch Verletzungen (% der Gesamtzahl)
death_noncommunicableTodesursache durch nicht übertragbare Krankheiten (% der Gesamtzahl)
govt_debtStaatsverschuldung, gesamt (% des BIP)
cereal_yieldGetreideertrag (kg pro Hektar)
ip_paymentsGebühren für die Nutzung von geistigem Eigentum, Zahlungen (US$)
ip_receiptsGebühren für die Nutzung von geistigem Eigentum, Einnahmen (US$)
primary_outofschool_femaleKinder ausserhalb der Schule, Grundschule, weiblich
primary_outofschool_maleKinder ausserhalb der Schule, Grundschule, männlich
bank_branchesFilialen von Geschäftsbanken (pro 100’000 Erwachsene)
birth_registrationVollständigkeit der Geburtenregistrierung (%)
death_registrationVollständigkeit der Todesregistrierung mit Todesursache (%)
port_trafficContainerhafen-Verkehr (TEU: 20-Fuss-Container-Äquivalent)
contraceptive_useVerhütungsmittelverbreitung (% der verheirateten Frauen 15-49 Jahre)
crop_productionPflanzenproduktionsindex (2014-2016 = 100)
current_accountLeistungsbilanzsaldo (US$)
death_rateSterberate, roh (pro 1’000 Einwohner)
deposit_rateEinlagenzinssatz (%)
credit_info_depthIndex der Tiefe der Kreditinformationen (0=niedrig bis 8=hoch)
diabetes_prevalenceDiabetes-Prävalenz (% der Bevölkerung im Alter von 20-79 Jahren)
domestic_credit_financialInlandskredite des Finanzsektors (% des BIP)
domestic_credit_privateInlandskredite an den Privatsektor (% des BIP)
ease_business_rankRang der Geschäftsfreundlichkeit (1=beste Regulierung)
power_consumptionStromverbrauch (kWh pro Kopf)
female_agri_employmentBeschäftigung in der Landwirtschaft, weiblich (% der weiblichen Beschäftigung)
male_agri_employmentBeschäftigung in der Landwirtschaft, männlich (% der männlichen Beschäftigung)
energy_importsEnergieimporte, netto (% des Energieverbrauchs)
energy_intensityEnergieintensität der Primärenergie (MJ/BIP in 2017 PPP $)
energy_useEnergieverbrauch (kg Öläquivalent pro Kopf)
expense_gdpAusgaben (% des BIP)
exportsExporte von Waren und Dienstleistungen (% des BIP)
external_debt_pctAuslandsverschuldung (% des BNE)
external_debt_totalAuslandsverschuldung, gesamt (US$)
fertility_rateFruchtbarkeitsrate, gesamt (Geburten pro Frau)
fertilizer_useDüngemittelverbrauch (kg pro Hektar Ackerland)
firms_rdUnternehmen, die in F&E investieren (% der Unternehmen)
food_productionNahrungsmittelproduktionsindex (2014-2016 = 100)
fdi_inflowsAusländische Direktinvestitionen, Nettozuflüsse (US$)
forest_area_pctWaldfläche (% der Landfläche)
forest_area_totalWaldfläche (km²)
fossil_fuel_consumptionVerbrauch fossiler Brennstoffe (% des Gesamtverbrauchs)
fuel_exportsKraftstoffexporte (% der Warenexporte)
gdpBIP (US$)
gdp_growthBIP-Wachstum (jährlich %)
gdp_per_capitaBIP pro Kopf (US$)
gdp_per_capita_growthBIP-Wachstum pro Kopf (jährlich %)
gdp_per_capita_pppBIP pro Kopf, KKP (internationale $)
gdp_per_employedBIP pro Beschäftigten (konstant 2021 KKP $)
gdp_per_energyBIP pro Energieeinheit (konstant 2021 KKP $ pro kg Öläquivalent)
gni_per_capitaBNE pro Kopf, Atlas-Methode (US$)
gni_per_capita_pppBNE pro Kopf, KKP (internationale $)
gni_totalBNE, Atlas-Methode (US$)
gni_ppp_totalBNE, KKP (internationale $)
gini_indexGini-Index
edu_expenditure_gdpBildungsausgaben, gesamt (% des BIP)
edu_expenditure_govtBildungsausgaben, gesamt (% der Staatsausgaben)
edu_primary_spendingBildungsausgaben pro Schüler, Grundschule (% des BIP pro Kopf)
edu_secondary_spendingBildungsausgaben pro Schüler, Sekundarschule (% des BIP pro Kopf)
edu_tertiary_spendingBildungsausgaben pro Student, Hochschule (% des BIP pro Kopf)
grantsZuschüsse ohne technische Zusammenarbeit (US$)
capital_formationBruttokapitalbildung (% des BIP)
primary_intake_femaleBruttoaufnahmequote in Grundschule, weiblich (%)
primary_intake_maleBruttoaufnahmequote in Grundschule, männlich (%)
gross_savingsBruttoersparnisse (% des BIP)
hightech_exports_pctHochtechnologie-Exporte (% der Fertigungsexporte)
hightech_exports_valHochtechnologie-Exporte (US$)
hospital_bedsKrankenhausbetten (pro 1’000 Einwohner)
immunization_dptImpfung gegen DPT (% der Kinder 12-23 Monate)
importsImporte von Waren und Dienstleistungen (% des BIP)
tuberculosis_rateTuberkulose-Inzidenz (pro 100’000 Einwohner)
income_highest10Einkommensanteil der obersten 10%
income_lowest10Einkommensanteil der untersten 10%
income_lowest20Einkommensanteil der untersten 20%
industry_valueWertschöpfung Industrie (% des BIP)
inflation_gdpInflation, BIP-Deflator (jährlich %)
inflation_consumerInflation, Verbraucherpreise (jährlich %)
interest_spreadZinsspanne (Kredit- minus Einlagenzinssatz)
energy_investmentInvestitionen in Energie mit privater Beteiligung (US$)
transport_investmentInvestitionen in Transport mit privater Beteiligung (US$)
female_labor_forceArbeitskräfte, weiblich (% der Gesamtarbeitskräfte)
labor_force_totalArbeitskräfte, gesamt
land_areaLandfläche (km²)
low_elevation_landLandfläche unter 5 Meter Höhe (% der gesamten Landfläche)
cereal_landLandfläche unter Getreideproduktion (Hektar)
lending_rateKreditzinssatz (%)
life_expectancy_femaleLebenserwartung bei Geburt, weiblich (Jahre)
life_expectancy_maleLebenserwartung bei Geburt, männlich (Jahre)
life_expectancyLebenserwartung bei Geburt, gesamt (Jahre)
listed_companiesBörsennotierte inländische Unternehmen, gesamt
literacy_femaleAlphabetisierungsrate, erwachsene Frauen (%)
literacy_maleAlphabetisierungsrate, erwachsene Männer (%)
literacy_totalAlphabetisierungsrate, Erwachsene gesamt (%)
literacy_youth_femaleAlphabetisierungsrate, junge Frauen (15-24 Jahre) (%)
literacy_youth_maleAlphabetisierungsrate, junge Männer (15-24 Jahre) (%)
literacy_youthAlphabetisierungsrate, Jugend gesamt (15-24 Jahre) (%)
logistics_indexLogistikleistungsindex (1=niedrig bis 5=hoch)
market_capMarktkapitalisierung börsennotierter Unternehmen (% des BIP)
maternal_mortalityMüttersterblichkeitsrate (pro 100’000 Lebendgeburten)
hightech_manufacturingMittlere und hochtechnologische Fertigungswertschöpfung (%)
mobile_subscriptionsMobilfunkabonnements (pro 100 Personen)
traffic_mortalitySterblichkeit durch Verkehrsunfälle (pro 100’000 Einwohner)
infant_mortalitySäuglingssterblichkeitsrate (pro 1’000 Lebendgeburten)
neonatal_mortalityNeugeborenensterblichkeitsrate (pro 1’000 Lebendgeburten)
under5_mortalitySterblichkeitsrate unter 5 Jahren (pro 1’000 Lebendgeburten)
oda_received_pctErhaltene Entwicklungshilfe, netto (% des BNE)
oda_received_expErhaltene Entwicklungshilfe, netto (% der Staatsausgaben)
oda_per_capitaErhaltene Entwicklungshilfe pro Kopf (US$)
net_migrationNettomigration
oda_totalErhaltene offizielle Entwicklungshilfe, gesamt (US$)
new_businessesNeu registrierte Unternehmen (Anzahl)
surgical_proceduresAnzahl chirurgischer Eingriffe (pro 100’000 Einwohner)
exchange_rateOffizieller Wechselkurs (LCU pro US$)
metals_exportsErz- und Metallexporte (% der Warenexporte)
ppp_conversionKKP-Umrechnungsfaktor, BIP (LCU pro internationale $)
patent_applicationsPatentanmeldungen, Inländer
permanent_croplandDauerkulturen (% der Landfläche)
primary_persistence_femaleVerbleib bis zur letzten Klasse der Grundschule, weiblich (%)
primary_persistence_maleVerbleib bis zur letzten Klasse der Grundschule, männlich (%)
remittancesErhaltene persönliche Überweisungen (US$)
pop_0_14Bevölkerung 0-14 Jahre (% der Gesamtbevölkerung)
pop_15_64Bevölkerung 15-64 Jahre (% der Gesamtbevölkerung)
pop_65plusBevölkerung 65 Jahre und älter (% der Gesamtbevölkerung)
pop_growthBevölkerungswachstum (jährlich %)
urban_pop_largeBevölkerung in Ballungsräumen mit mehr als 1 Million (%)
slum_populationBevölkerung in Slums (% der städtischen Bevölkerung)
female_populationBevölkerung, weiblich (% der Gesamtbevölkerung)
populationBevölkerung, gesamt
poverty_gapArmutslücke bei 2,15 $ pro Tag (2017 KKP) (%)
poverty_ratioArmutsquote bei 2,15 $ pro Tag (2017 KKP) (% der Bevölkerung)
national_povertyArmutsquote nach nationalen Armutsgrenzen (% der Bevölkerung)
prenatal_careSchwangere mit Schwangerschaftsvorsorge (%)
hiv_prevalenceHIV-Prävalenz, gesamt (% der Bevölkerung 15-49 Jahre)
stunting_prevalencePrävalenz von Wachstumsverzögerungen (% der Kinder unter 5)
underweight_prevalencePrävalenz von Untergewicht (% der Kinder unter 5)
price_levelPreisniveauverhältnis (KKP-Umrechnungsfaktor zu Marktwechselkurs)
primary_completion_femaleGrundschulabschlussrate, weiblich (%)
primary_completion_maleGrundschulabschlussrate, männlich (%)
primary_completionGrundschulabschlussrate, gesamt (%)
secondary_progression_femaleÜbergang zu weiterführenden Schulen, weiblich (%)
secondary_progression_maleÜbergang zu weiterführenden Schulen, männlich (%)
ict_investmentInvestitionen in IKT durch öffentlich-private Partnerschaften (US$)
pupil_teacher_ratioSchüler-Lehrer-Verhältnis, Grundschule
rail_linesSchienennetz (Gesamtstrecke in km)
real_interestRealzinssatz (%)
refugeesFlüchtlingsbevölkerung nach Herkunftsland
renewable_electricityErneuerbare Stromerzeugung (% der Gesamtstromerzeugung)
renewable_energyVerbrauch erneuerbarer Energie (% des Gesamtenergieverbrauchs)
freshwater_per_capitaErneuerbare Süsswasserressourcen pro Kopf (Kubikmeter)
freshwater_totalErneuerbare Süsswasserressourcen, gesamt (Milliarden Kubikmeter)
primary_repeaters_femaleWiederholer, Grundschule, weiblich (% der weiblichen Einschreibungen)
primary_repeaters_maleWiederholer, Grundschule, männlich (% der männlichen Einschreibungen)
researchersForscher in F&E (pro Million Einwohner)
revenue_excl_grantsEinnahmen ohne Zuschüsse (% des BIP)
surgical_catastrophic_riskRisiko katastrophaler Ausgaben für chirurgische Versorgung (%)
surgical_impoverishing_riskVerarmungsrisiko durch chirurgische Versorgung (%)
risk_premiumRisikoprämie bei Kreditvergabe (%)
rural_populationLändliche Bevölkerung
rural_pop_pctLändliche Bevölkerung (% der Gesamtbevölkerung)
sp_equity_changeS&P Global Equity Indices (jährliche Veränderung %)
preprimary_enrollmentSchulbesuch, Vorschule (% brutto)
primary_enrollment_grossSchulbesuch, Grundschule (% brutto)
primary_enrollment_netSchulbesuch, Grundschule (% netto)
primary_gender_paritySchulbesuch, Grundschule, Geschlechterparitätsindex
edu_gender_paritySchulbesuch, Grund- und Sekundarschule, Geschlechterparitätsindex
secondary_enrollment_grossSchulbesuch, Sekundarschule (% brutto)
secondary_enrollment_netSchulbesuch, Sekundarschule (% netto)
tertiary_enrollmentSchulbesuch, Hochschule (% brutto)
journal_articlesWissenschaftliche und technische Journalartikel
secure_serversSichere Internetserver (pro 1 Million Einwohner)
shortterm_debtKurzfristige Schulden (% der Gesamtreserven)
surgical_workforceChirurgisches Fachpersonal (pro 100’000 Einwohner)
startup_proceduresGründungsverfahren für ein Unternehmen (Anzahl)
stocks_tradedGehandelte Aktien, Gesamtwert (% des BIP)
legal_rightsIndex der Stärke gesetzlicher Rechte (0=schwach bis 12=stark)
surface_areaGesamtfläche (km²)
income_bottom40Durchschnittlicher Pro-Kopf-Konsum/Einkommen, untere 40% (2017 KKP $ pro Tag)
income_per_capitaDurchschnittlicher Pro-Kopf-Konsum/Einkommen, gesamt (2017 KKP $ pro Tag)
tax_revenueSteuereinnahmen (% des BIP)
tech_cooperationZuschüsse für technische Zusammenarbeit (US$)
rd_techniciansTechniker in F&E (pro Million Einwohner)
protected_areasTerrestrische und marine Schutzgebiete (% der Gesamtfläche)
electricity_timeZeit für Stromanschluss (Tage)
business_startup_timeZeit für Unternehmensgründung (Tage)
debt_serviceGesamter Schuldendienst (% der Exporte)
natural_resource_rentsGesamtrenten aus natürlichen Ressourcen (% des BIP)
total_reservesGesamtreserven (einschliesslich Gold, US$)
tax_rateGesamtsteuersatz (% des Gewinns)
trained_teachersAusgebildete Lehrer in der Grundschulbildung (% aller Lehrer)
female_unemploymentArbeitslosigkeit, weiblich (% der weiblichen Erwerbsbevölkerung)
male_unemploymentArbeitslosigkeit, männlich (% der männlichen Erwerbsbevölkerung)
unemploymentArbeitslosigkeit, gesamt (% der Erwerbsbevölkerung)
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