Просмотр кода страницы Примеры использования набора данных со средними ценами и структурой расходов

__FORCETOC__
== Средние цены ==
<p>Набор данных «[https://data.rcsi.science/data-catalog/datasets/204/ Потребительские цены: объединённые панельные данные Росстата по средним ценам и индексам цен]» представляет интерес для исследований динамики инфляции и цен в территориальном разрезе. К примеру, можно отслеживать изменения цены как на конкретные товары или услуги, так и на полноценную потребительскую корзину или определенный набор.</p>
<p>Например, мы взяли рецепт из «Книги о вкусной и здоровой пище» 1939 года издания и построили помесячный график стоимости продуктов, необходимых для приготовления четырех порций борща. Можно заметить ,что стоимость увеличивается постепенно, причем основной вклад в увеличение стоимости борща вносит рост цены на мясо, а цена на овощи растет меньше. Любопытно, что стоимость мяса также подвержена сезонному колебанию цен.</p>
[[Файл:8.png|центр]]
<p>Если включить в анализ пространственный разрез, то оказывается, что самый дорогой борщ на Чукотке, Камчатке, Магадане и в Мурманской и Сахалинской областях.</p>
[[Файл:9.png|центр]]
<p>Помимо этого, можно смотреть на стоимость в разрезе регионов и населенных пунктов, что может быть полезно при исследованиях российских регионов, к примеру в контексте неравенства или доступности тех или иных услуг. Например, из нематериальных товаров можно построить карту стоимости, наверное самой распространенной медицинской манипуляции — установки зубной пломбы. Дороже всего лечение зубов обойдется в Москве и Санкт-Петербурге, а также Чукотке, Мурманской области и Республике Коми. Там стоимость установки пломбы может превышать четыре тысячи рублей.</p>
[[Файл:10.png|центр]]
<p>Также набор данных позволяет исследовать влияние шоков или иных внешних факторов на динамику цен. Данные по индексам потребительских цен представляют интерес в контексте исследований инфляции, в том числе региональную вариацию. К тому же детальные данные по ИПЦ позволяют отследить за счет изменения цен на какие конкретные товары и услуги менялась инфляция. К примеру, в 2006 году общенациональная инфляция в значительной степени выросла за счет скачка цен на соль в некоторых регионах центральной России. За исключением этого эпизода соль дорожала равномерно.</p>
[[Файл:11.png|центр]]
<p>Стоимость гречки оказывается подвержена резким сезонным колебаниям, которые оказываются вызваны либо неурожаем гречки (эту культуру Россия для внутреннего потребления производит самостоятельно), либо экономическим шоками, вызванными неожиданными событиями.</p>
[[Файл:12.png|центр]]
<p>Напротив, стоимость хлеба оказывается относительно стабильной на всем промежутке времени, за который доступны данные за исключением Международного экономического кризиса 2008 года.</p>
[[Файл:13.png|центр]]
<p>Для упрощения работы стоит отфильтровать даты, территориальные единицы, и группы товаров и услуг, которые представляют интерес для исследователя воспользовавшись словарями. Например, чтобы получить данные о ценах на соль в среднем по стране в 2004 году, надо отфильтровать значения с kipc == 2002 (Соль поваренная пищевая, кг), type == 10 (средняя цена), okato = 643 (Российская Федерация) и year == 2004.</p>
== Структура расходов ==
<p>Набор данных structure_2012-2022 в свою очередь может быть интересен для исследования временной динамики потребления и имущественного неравенства в территориальном разрезе. В частности, можно напрямую отследить какую долю своего дохода граждане тратят на определенный вид товаров или услуг, например высокая доля расходов на еду может служить индикатором низких доходов. К тому же этот набор данных дополняет информацию о ценах, позволяя исследовать не просто абсолютные, но и относительные (относительно дохода определенной группы населения) значения. Аналогичным образом, стоит пользоваться словарями для того, чтобы отфильтровать интересующие исследователя временные промежутки, территориальные единицы, группы населения и типы товаров и услуг. Например, чтобы получить данные о доле расходов жителей Хабаровского края на сырки творожные, глазированные шоколадом необходимо отфильтровать значения с kipc == 1126 и okato == 8000000.</p>

[[Category: Дизайны исследований]]