Datensatz - opendata.hessen.de

Suche
SPARQL

nach Themen

[{"children": [], "color": "MediumVioletRed", "highlighted": false, "icon": "fa fa-users", "id": "c51346dd-559a-413f-8f68-9aef3fbfd395", "name": "bevolkerung-und-gesellschaft", "package_count": 8, "title": "Bev\u00f6lkerung und Gesellschaft"}, {"children": [], "highlighted": false, "id": "b345842a-23c8-4855-bbf2-4be85039a3f7", "name": "bildung-kultur-und-sport", "title": "Bildung, Kultur und Sport"}, {"children": [], "highlighted": false, "id": "b5b42983-23a9-402f-b78c-dd0654538486", "name": "energie", "title": "Energie"}, {"children": [], "highlighted": false, "id": "c51f7f61-5c5a-406e-b139-453878b112b7", "name": "gesundheit", "title": "Gesundheit"}, {"children": [], "highlighted": false, "id": "71d3dfc9-8f47-4926-9cff-3b19b11a2404", "name": "internationale-themen", "title": "Internationale Themen"}, {"children": [], "highlighted": false, "id": "e2d9e3b8-2e2c-4ab4-b2d4-867b4539157b", "name": "justiz-rechtssystem-und-offentliche-sicherheit", "title": "Justiz, Rechtssystem und \u00f6ffentliche Sicherheit"}, {"children": [], "highlighted": false, "id": "785c8121-9464-4bd2-a9ae-7b9a6990b201", "name": "landwirtschaft-fischerei-forstwirtschaft-und-nahrungsmittel", "title": "Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel"}, {"children": [], "highlighted": false, "id": "b739013c-1f67-4a6a-82d0-6b894f64e0d7", "name": "regierung-und-offentlicher-sektor", "title": "Regierung und \u00f6ffentlicher Sektor"}, {"children": [], "highlighted": false, "id": "2b667098-7c6a-4084-9497-fd0107aea558", "name": "regionen-und-stadte", "title": "Regionen und St\u00e4dte"}, {"children": [], "highlighted": false, "id": "d06ae5e3-bfbc-4923-adcc-dc492f399458", "name": "umwelt", "title": "Umwelt"}, {"children": [], "highlighted": false, "id": "224db1bd-e82e-462c-b955-a0c79986cbef", "name": "verkehr", "title": "Verkehr"}, {"children": [], "highlighted": false, "id": "c215406d-d866-4e00-b0fb-5ebacaa2d626", "name": "vorlaufige-daten", "title": "Vorl\u00e4ufige Daten"}, {"children": [], "highlighted": false, "id": "54917440-dd7c-45d6-83a7-f03099534059", "name": "wirtschaft-und-finanzen", "title": "Wirtschaft und Finanzen"}, {"children": [], "highlighted": false, "id": "110f547b-8ba7-4062-bef3-f920cc7d0572", "name": "wissenschaft-und-technologie", "title": "Wissenschaft und Technologie"}]

nach Schlagwörtern

[{"active": true, "count": 8, "display_name": "Bev\u00f6lkerung am Hauptwohnort 15 Jahre und \u00e4lter", "id": "69f12c48-6a42-4d91-aaf6-bb73ecbb0e29", "name": "Bev\u00f6lkerung am Hauptwohnort 15 Jahre und \u00e4lter", "vocabulary_id": null, "vocabulary_name": null}, {"active": false, "count": 8, "display_name": "Grundprogramm des Mikrozensus", "id": "67a28e84-7033-41d5-a79f-6553ff943628", "name": "Grundprogramm des Mikrozensus", "vocabulary_id": null, "vocabulary_name": null}, {"active": false, "count": 4, "display_name": "Bildungsstand ISCED", "id": "b0799840-fe29-4445-b8b7-2f8e183f00f8", "name": "Bildungsstand ISCED", "vocabulary_id": null, "vocabulary_name": null}, {"active": false, "count": 4, "display_name": "Erwerbst\u00e4tig", "id": "1dc2e5d2-3df7-4c17-abc6-9f7811770bf4", "name": "Erwerbst\u00e4tig", "vocabulary_id": null, "vocabulary_name": null}, {"active": false, "count": 4, "display_name": "Geschlecht", "id": "c81e99a9-6d05-42d2-8ff8-ee1b48a9e2ef", "name": "Geschlecht", "vocabulary_id": null, "vocabulary_name": null}, {"active": false, "count": 4, "display_name": "hoch ISCED 5 und h\u00f6her", "id": "151fb589-96b4-4dac-8cff-26e05c590fbe", "name": "hoch ISCED 5 und h\u00f6her", "vocabulary_id": null, "vocabulary_name": null}, {"active": false, "count": 4, "display_name": "mittel ISCED 3 bis 4", "id": "abb37c50-e65d-4960-b7b3-7ce88a784f87", "name": "mittel ISCED 3 bis 4", "vocabulary_id": null, "vocabulary_name": null}, {"active": false, "count": 4, "display_name": "m\u00e4nnlich", "id": "2b38bf58-b5b3-4e23-aef2-e8efb0969782", "name": "m\u00e4nnlich", "vocabulary_id": null, "vocabulary_name": null}, {"active": false, "count": 4, "display_name": "Nicht erwerbst\u00e4tig", "id": "9bc4cd29-1bf4-44ca-a958-38ff24724c52", "name": "Nicht erwerbst\u00e4tig", "vocabulary_id": null, "vocabulary_name": null}, {"active": false, "count": 4, "display_name": "niedrig ISCED 0 bis 2", "id": "cad6cc28-fa41-4bc0-a0c2-1ad20163d933", "name": "niedrig ISCED 0 bis 2", "vocabulary_id": null, "vocabulary_name": null}, {"active": false, "count": 4, "display_name": "Regionale Anpassungsschichten Mikrozensus", "id": "c19743b6-9b80-4136-b526-c16b3bdbce43", "name": "Regionale Anpassungsschichten Mikrozensus", "vocabulary_id": null, "vocabulary_name": null}, {"active": false, "count": 4, "display_name": "weiblich", "id": "ddd3f478-ec9f-4e3e-9f96-b905097d34e4", "name": "weiblich", "vocabulary_id": null, "vocabulary_name": null}, {"active": false, "count": 3, "display_name": "ILO-Erwerbsstatus", "id": "5ea76683-8de5-49ae-9477-a51011e7d85b", "name": "ILO-Erwerbsstatus", "vocabulary_id": null, "vocabulary_name": null}, {"active": false, "count": 1, "display_name": "Erwerbsstatus", "id": "bc0bc377-36de-4f2d-9355-bb19fe00447d", "name": "Erwerbsstatus", "vocabulary_id": null, "vocabulary_name": null}]

nach Regionen

nach Zeiten

Räumliche Verteilung auf einen Blick

Die Karte zeigt, wie sich die aktuell gefundenen Datensätze über Hessen verteilen: je dunkler ein Gebiet, umso mehr Datensätze liegen dort vor. Dabei überlagern sich Landkreise (rot) mit Städten und Gemeinden (blau).

Datensätze, die ganze Regierungsbezirke oder ganz Hessen umfassen (auch dann, wenn sich die darin enthaltenen Daten selbst bis auf Gemeindeebene aufgliedern), werden hier weggelassen, weil ihre Anzahl keine regionalen Unterschiede ausmachen.

Mit einem Klick auf eine Region fügen sie diese dem Datensatz-Filter hinzu. Zugleich wird damit die darunterliegende Ebene aufgedeckt, d.h. ein Klick auf einen Landkreis zeigt seine Gemeinden.

Tipps und Tricks

Kreisfreie Städte werden wie Städte und Gemeinden behandelt. Sie erscheinen in blau, auf der Ebene der Landkreise (rot) sind ihre Flächen leer.
Mehrere Filter sind UND-verknüpft. Wenn Sie etwa Darmstadt und Kassel als Filter hinzufügen, dann suchen Sie nach Datensätzen, die Daten sowohl über Darmstadt als auch über Kassel enthalten (also nicht nach solchen, die entweder nur Darmstadt oder nur Kassel enthalten).
Die Filter von Landkreisen und Gemeinden wirken getrennt. Wenn Sie also nach einem Landkreis filtern, sind nicht automatisch die Datensätze aller kreisangehörigen Gemeinden gleich mit enthalten.
Wenn sie nur nach einer Gemeinde filtern wollen, dann klicken sie zunächst auf ihren Landkreis - und haben ihn dadurch sogleich als Filter hinzugefügt. Klicken Sie dann erst auf die Gemeinde und aktivieren Sie sie somit ebenfalls als Filter; danach entfernen Sie wieder den Landkreis in der Reihe der aktiven Filter durch Klick auf das x.
Diese Karte dient nur der schnellen Orientierung. Wenn Sie Datensätze gezielt über Regionen und Verwaltungsebenen suchen, dann wechseln Sie zum Dashboard "Regionen". Dort können Sie auch alle Ebenen einzeln ein- und ausblenden und sehen eine Legende über die zahlenmäßige Verteilung.
Region ist nicht identisch mit Herausgeber. Daten über eine Gemeinde können, müssen aber nicht von dieser Gebietskörperschaft stammen, sondern ebenso gut von einer ganz anderen Behörde.
Die Anzahl der Datensätze sagt noch nichts aus über die Menge an Daten, die darin enthalten ist. So kann z.B. ein WMS-Dienst aus lediglich einem Layer bestehen oder aber zahlreiche Layer enthalten zu ganz unterschiedlichen Aspekten.

Datensatz · Hessisches Statistisches Landesamt

Bevölkerung am Hauptwohnort, 15 Jahre und älter nachBildungsstand ISCED (3)...

Bevölkerung am Hauptwohnort, 15 Jahre und älter nachBildungsstand ISCED (3) und Geschlecht - Jahr - regionaleTiefe: Kreise und kreisfreie Städte
- TXT
- CSV
- JSON
- REST
Datensatz · Hessisches Statistisches Landesamt

Bevölkerung am Hauptwohnort, 15 Jahre und älter nachBildungsstand ISCED (3)...

Bevölkerung am Hauptwohnort, 15 Jahre und älter nachBildungsstand ISCED (3) - Jahr - regionale Tiefe: Kreise undkreisfreie Städte
- TXT
- CSV
- JSON
- REST
Datensatz · Hessisches Statistisches Landesamt

Bevölkerung am Hauptwohnort, 15 Jahre und älter nachILO-Erwerbsstatus (2)...

Bevölkerung am Hauptwohnort, 15 Jahre und älter nachILO-Erwerbsstatus (2) und Geschlecht - Jahr - regionaleTiefe: Kreise und kreisfreie Städte
- TXT
- CSV
- JSON
- REST
Datensatz · Hessisches Statistisches Landesamt

Bevölkerung am Hauptwohnort, 15 Jahre und älter nachILO-Erwerbsstatus (2) -...

Bevölkerung am Hauptwohnort, 15 Jahre und älter nachILO-Erwerbsstatus (2) - Jahr - regionale Tiefe: Kreise undkreisfreie Städte
- TXT
- CSV
- JSON
- REST
Datensatz · Hessisches Statistisches Landesamt

Bevölkerung am Hauptwohnort, 15 Jahre und älter nachBildungsstand ISCED (3)...

Bevölkerung am Hauptwohnort, 15 Jahre und älter nachBildungsstand ISCED (3) und Geschlecht - Jahr - regionaleTiefe: Regionale Anpassungsschichten
- TXT
- CSV
- JSON
- REST
Datensatz · Hessisches Statistisches Landesamt

Bevölkerung am Hauptwohnort, 15 Jahre und älter nachBildungsstand ISCED (3)...

Bevölkerung am Hauptwohnort, 15 Jahre und älter nachBildungsstand ISCED (3) - Jahr - regionale Tiefe:Regionale Anpassungsschichten
- TXT
- CSV
- JSON
- REST
Datensatz · Hessisches Statistisches Landesamt

Bevölkerung am Hauptwohnort, 15 Jahre und älter nachILO-Erwerbsstatus (2)...

Bevölkerung am Hauptwohnort, 15 Jahre und älter nachILO-Erwerbsstatus (2) und Geschlecht - Jahr - regionaleTiefe: Regionale Anpassungsschichten
- TXT
- CSV
- JSON
- REST
Datensatz · Hessisches Statistisches Landesamt

Bevölkerung am Hauptwohnort, 15 Jahre und älter nachILO-Erwerbsstatus (2) -...

Bevölkerung am Hauptwohnort, 15 Jahre und älter nachILO-Erwerbsstatus (2) - Jahr - regionale Tiefe:Regionale Anpassungsschichten
- TXT
- CSV
- JSON
- REST

Sie können dieses Register auch über die API (siehe API-Dokumentation) abrufen.

8 Datensätze gefunden

Diagramme für Kategorien

nach Themen

nach Schlagwörtern

nach Regionen

nach Zeiten

Suchergebnis

Hilfe

API-Code-Beispiele