Данные и API

Name: Macroscope: indicators of every country, forecasts vs actual data
Creator: Macroscope

Всё, что показывает Макроскоп, доступно программам и ИИ-агентам: MCP-сервер и REST API отдают ряды, наблюдения и сверки прогнозов в JSON с единицами и источниками. Ниже — как подключиться, что умеет каждый инструмент и все таблицы в CSV (UTF-8, разделитель запятая, десятичная точка). Машиночитаемый каталог — /data/catalog.json.

Данные на 7 октября 2026

Покрытие данных: каких показателей не хватает для каких стран — карта и таблицы →

Для программ и ИИ-агентов

Разбирать страницы не нужно: те же данные отдаются через API и MCP-сервер. Без ключа и регистрации, ответы в JSON или CSV, с единицами и ссылками на первоисточники.

Подключение: в Claude — Settings → Connectors → Add custom connector с этим адресом; в Claude Code — claude mcp add --transport http macroscope https://macroscope.is/mcp; в остальных клиентах — удалённый MCP-сервер (Streamable HTTP); читать можно без авторизации. Чтобы ваш агент присылал редакции предложения (исследование, источник, черновик коллекции), выпустите личный ключ в ленте: карточка «Профиль» → «Ключи для агентов», и передайте его заголовком Authorization: Bearer mk_…. Каждое предложение проверяет редакция.
REST API — /api/v1/: описание всех операций с примерами; машиночитаемое описание — OpenAPI.
Краткое описание сайта для ИИ-ассистентов — /llms.txt.

Инструменты MCP и операции API

Одни и те же операции доступны как инструменты MCP и как запросы GET /api/v1/…. Начните с search_locations (код страны), затем get_insights — те же наблюдения, что под графиком на сайте.

Инструмент	Запрос	Что делает
`get_market_latest`	`/api/v1/markets/latest`	Свежие месячные данные рынков. Последние опубликованные месяцы: индексы акций и долгосрочные ставки ОЭСР, ставки США ФРС, CAPE, цены, прибыль и дивиденды Шиллера. У каждого показателя дата, источник и качество, сопоставление с тем же месяцем прошлого года и декабрём 2022; пропуски не заполнены; сравнения не пересекают разрыв методики B. Не котировки в реальном времени.
`get_market_cycles`	`/api/v1/markets/cycles`	Падения рынков и восстановление. Падения от наблюдаемого пика не менее 20%: акции по месячным индексам ОЭСР (при отсутствии — архив WDI), жильё по квартальным реальным ценам BIS. Пик, дно, глубина, восстановление и незавершённые эпизоды; вычислены при сборке. Годовая частота скрывает падения внутри года. Отсутствие данных не равно восстановлению. Это ценовые эпизоды, не каталог банковских кризисов и не диагноз пузыря.
`list_datasets`	`/api/v1/datasets`	Наборы данных: рынки, общество, интернет и криптоактивы. Публичные наборы со своей структурой: рынки (капитализация и торги WDI, месячные доходности ФРС H.15, квартальные цены жилья BIS, месячные индексы ОЭСР и CAPE Шиллера, 164 банковских эпизода из МВФ 2026; ставки не равны доходности портфеля), ограничения интернета и связи (случаи Access Now STOP, территории, отчётные годы и неизвестные признаки), экспертные баллы Freedom House; криптоактивы (цены, капитализация, предложение, спотовые обороты, адреса и транзакции Coin Metrics; владение/использование по ФРС, ЕЦБ, FCA; собственные показатели сетей growthepie, выбранные пулы Curve и Uniswap из первичных API/блокчейна), религиозный состав и общины, вера и практика, смена принадлежности, религия мигрантов, ограничения религии; WVS/EVS с разными знаменателями, исторические конфессии и течения ислама; цифровое потребление (поисковые и ИИ-переходы Statcounter, обследования Eurostat/CNNIC/Pew/NTIA/Cetic/Ofcom, навыки и ИИ по группам, подростки и родители, новости и медиаграмотность, аудитории TikTok/Snapchat DSA, аккаунты WeChat/QQ), библиотеки, время людей, амиши, питомцы, COVID, GitHub, модели ИИ, отзывы научных статей, питание, земля, климат, Amazon/Ozon/RWB и Steam; сравнимые тесты образования (PISA, TIMSS, PIRLS, PIAAC со стандартными ошибками и флагами сопоставимости); диплом и работа (безработица, работа не по диплому и зарплаты выпускников США — ФРБ Нью-Йорка, месячная безработица 25+ по образованию BLS, безработица и занятость по возрасту и ISCED Евростата, ОЭСР «Образование в цифрах» со стандартными ошибками и относительными заработками, национальные обследования МОТ по всем странам — не модельные оценки). Показывает сущности, меры, периоды, лицензию и первоисточник. Доли людей, переходы, аккаунты и часы имеют разные определения; месяцы и годовые агрегаты не складываются. Адреса не люди, оборот не приток капитала; CC BY-NC 4.0 у Coin Metrics. count/observations относятся к найденным наборам до limit; catalog_datasets/catalog_observations — ко всей базе.
`get_dataset`	`/api/v1/datasets/{dataset}`	Набор данных: наблюдения и происхождение. Одна небольшая страница наблюдений (до 100 строк), исходные единицы, тип и id сущности, начало/конец периода, временная база, JSON dimensions, флаги качества, ссылка на источник и SHA256 исходного файла. В ответе есть следующая страница и ссылки на полные CSV. Неравенства в dimensions.operator остаются границами, а не точными значениями. Для криптоактивов: month_end — значение на конец месяца, calendar_month — сумма или среднее согласно dimensions.aggregation, last_complete_day — собственная дата последнего наблюдения метрики. dated_snapshot — снимок резервов Curve с исходной временной меткой и блоком в dimensions. Собственные данные growthepie — CC BY 4.0; выбранные пулы не итог DeFi, а USDC/WETH не USD. Пропуски не заполняются, выборка токенов не весь рынок. Для религии: принадлежность, вера и практика различаются; вложенные переписные группы нельзя складывать, периоды и знаменатели сохранены.
`search_locations`	`/api/v1/locations`	Найти страну или регион. Ищет страны и регионы (237 стран, мир, регионы ООН, группы по доходу, ЕС) по названию на русском или английском или по коду и возвращает коды для других запросов.
`get_insights`	`/api/v1/insights`	Что видно в данных. Главный инструмент для вопросов «почему», «что с чем связано», «насколько ошибались прогнозы», «куда идёт». Готовые наблюдения с числами по одной или нескольким странам (до 6) и показателям (до 6) — те же, что под главным графиком сайта: как менялся каждый показатель (пик, пороги вроде СКР 2,1, переломы тренда), что происходило с остальными показателями в годы самого резкого изменения главного, связь главного показателя с каждым другим по уровням и по изменениям год к году (с поправкой на автокорреляцию и проверкой сдвигов во времени), где страна стоит среди стран с тем же доходом (рождаемость, продолжительность жизни, интернет) и что обычно идёт первым по всем странам (горожан больше половины, жизнь дольше 60 лет, женщины в вузах, интернет — и падение рождаемости ниже 3 и 2,1), сколько прошлых выпусков ООН и МВФ ошиблись и в какую сторону (население, рождения, рождаемость, миграция, продолжительность жизни, рост, инфляция, бюджет), когда прогноз ждал сегодняшнего уровня, где МВФ и ООН расходятся в численности населения, и куда ведёт текущий прогноз. Показатели — от демографии и миграции до беженцев, электричества, цен на жильё и конфликтов. Для нескольких стран — сравнение. Ответ содержит view_url — тот же вид на сайте для человека.
`get_popular_findings`	`/api/v1/findings/popular`	Что людям интересно. Находки из ленты Макроскопа (карточки: два числа на одной шкале и год обгона — смертей больше, чем рождений, пожилых больше, чем детей, интернет против безопасной санитарии, страна против известной страны; ошибки прогнозов ООН и МВФ, в том числе по миграции и продолжительности жизни, расхождения МВФ и ООН, ВВП против электричества, что обычно идёт первым, страны с одинаковым стартом и разными путями, рекорды по мигрантам, беженцам, энергии и конфликтам) с анонимными счётчиками отметок посетителей «интересно
`list_collections`	`/api/v1/collections`	Коллекции карточек. Коллекции ленты Макроскопа: вопрос и карточки, которые на него отвечают, по порядку, и вывод с ключевыми числами и источниками. kind=chain — цепочка (каждая карточка отвечает на вопрос предыдущей), build — сборка (факты из разных областей сходятся к выводу); author=editorial — редакция. У каждой — страница (url: /s/<slug>/, это лента, открытая на коллекции) и короткая ссылка (short_url: /<код>). Целиком — get_collection.
`get_collection`	`/api/v1/collections/{collection}`	Коллекция карточек целиком. Одна коллекция по id (col:…), slug страницы на любом языке или короткому коду: вопрос, вступление, шаги — карточки по порядку (заголовок, текст, источник, ссылки на страницу карточки, короткую ссылку и график) со связками между ними — и вывод: заголовок, текст, ключевые числа (у каждого — карточка, откуда оно) и первоисточники.
`get_user_profile`	`/api/v1/users/{handle}`	Профиль человека. Открытая часть профиля человека на Макроскопе по нику: имя, ник, инициалы, несколько слов о себе, месяц, с которого он здесь, ссылка на его страницу (/ru/u/<ник>/), сколько у него подписчиков и подписок, его открытые коллекции (до 20, не черновики, со статусом) и что он отметил важным (до 50, новые первыми, с его словами и ссылкой на карточку). Почта, отметки «интересно» и что человек читал не раскрываются. Без ключа.
`list_user_collections`	`/api/v1/users/{handle}/collections`	Коллекции человека. Открытые коллекции карточек, которые собрал человек с этим ником, новые первыми: вопрос, вид, карточки по порядку с его пояснениями, вывод автора, ссылка на страницу коллекции (/ru/u/<ник>/s/<id>/) и статус — published (открыта по ссылке и подписчикам), review (у редакции), approved (редакция приняла: только такие попадают в общую ленту), rejected (редакция не взяла, коллекция открыта по ссылке). Черновики не показываются. Коллекции редакции — list_collections. Без ключа.
`suggest_research`	`/api/v1/suggestions/research`	Предложить исследование. Предложить редакции вопрос или направление исследования: что стоит проверить на данных и почему, со ссылками. Нужен личный ключ (Authorization: Bearer mk_…; выдаётся в карточке «Профиль» ленты аккаунту с ником, раздел «Ключи для агентов»). Предложение уходит в очередь редакции и на сайт само не попадает; ответ — id и статус new, решение и ответ редакции — my_suggestions.
`suggest_source`	`/api/v1/suggestions/source`	Предложить источник данных. Предложить редакции первоисточник данных: название, ссылка, лицензия, что в нём есть и зачем он Макроскопу. Нужен личный ключ (Authorization: Bearer mk_…). Уходит в очередь редакции; загрузка новых источников — только после решения редакции.
`submit_collection_draft`	`/api/v1/suggestions/collection`	Предложить коллекцию карточек. Черновик коллекции для редакции: вопрос, вид (chain — каждая карточка отвечает на вопрос предыдущей, build — факты из разных областей сходятся к выводу), 3–7 карточек ленты по id (из get_popular_findings или /data/feed/ids.json; неизвестные id — ошибка 400), заметки к шагам и вывод. Нужен личный ключ (Authorization: Bearer mk_…). Уходит в очередь редакции; вывод не должен утверждать причин, которых данные не показывают. Принятый редакцией черновик становится коллекцией автора со статусом approved: страница под его ником (list_user_collections) и обложка в общей ленте.
`my_suggestions`	`/api/v1/suggestions`	Мои предложения. Предложения владельца ключа (по ключу, через MCP и из профиля на сайте) со статусом — new (ждёт редакции), accepted, rejected — и ответом редакции. Нужен личный ключ (Authorization: Bearer mk_…).
`mark_important`	`/api/v1/important`	Отметить важным. Отметить карточку или коллекцию «Важное» от имени владельца ключа, с его словами (до 280 знаков; повторный вызов меняет слова). Отметка открытая: видна на странице человека, в get_user_profile и в ленте его подписчиков («<имя> отметил(а) важным»); с отметками «интересно» не связана. id — из get_popular_findings, list_collections, list_user_collections или /data/feed/ids.json; неизвестный id — ошибка 400. Нужен личный ключ (Authorization: Bearer mk_…).
`unmark_important`	`/api/v1/important/remove`	Снять отметку «Важное». Снять отметку «Важное» владельца ключа с карточки или коллекции. Нужен личный ключ (Authorization: Bearer mk_…).
`follow`	`/api/v1/follows`	Подписаться на человека. Подписать владельца ключа на человека по нику: его отметки «Важное», новые коллекции и принятые редакцией предложения появятся в ленте «Подписки», а отмеченное им чуть чаще попадает в общую ленту. Нужен личный ключ (Authorization: Bearer mk_…).
`unfollow`	`/api/v1/follows/remove`	Отписаться. Отписать владельца ключа от человека по нику. Нужен личный ключ (Authorization: Bearer mk_…).
`get_location`	`/api/v1/locations/{location}`	Профиль страны или региона. Главное о стране или регионе: последняя рождаемость и рождения с источником, пик рождений, ключевые значения ООН (1950–2100), национальная статистика с примечаниями и с какого года она продолжает ряд ООН (national.un_join: join_year, расхождение с оценками ООН по годам; national.published_decimals — сколько знаков после запятой даёт источник, если меньше двух: рождаемость DANE и SRS «1,0»), сверка с прогнозом ООН-2024, связанные случаи «прогноз против факта».
`list_indicators`	`/api/v1/indicators`	Показатели и единицы. Все показатели стран и мира с определениями, единицами, источниками, временной базой и охватом: демография и прогнозы, миграция, рынки и оценки, облигации и ставки, экономика, потребление и бедность, питание, здоровье, время людей, культура, религия и убеждения, цифровизация, ограничения связи и свобода интернета, энергия, промышленность и отходы, земля, климат, наука, космос и технологии (исследования, патенты, космические бюджеты, электромобили), образование и навыки (сравнимые тесты PISA, TIMSS, PIRLS, PIAAC; шкалы разных исследований не смешиваются), диплом и работа (безработица, занятость и заработки по уровню образования: ФРБ Нью-Йорка, BLS, Евростат, ОЭСР, МОТ; уровни образования у источников разные), безопасность. Тип наблюдения отличает опубликованные значения от обследований и модельных оценок. Для показателей internet_* случаи STOP отличаются от экспертных баллов Freedom House (больше — свободнее); год оценки обозначает выпуск. Наборы других сущностей доступны через list_datasets.
`compare_indicators`	`/api/v1/compare`	Сравнить два показателя по странам. Любые два показателя базы (демография, миграция и беженцы, интернет и связь, ВВП, урбанизация, образование, экономика МВФ, цены на жильё, электричество, конфликты) за один год по всем странам или выбранным: точки X и Y, корреляции Пирсона и Спирмена, наблюдения (медианы для трети стран с наименьшим и наибольшим X), годы с данными, ссылка на вид «Все страны» на сайте.
`get_forecast_checks`	`/api/v1/forecast-checks`	Прошлые прогнозы ООН, МВФ и Евростата против факта. Сверка прошлых выпусков прогноза ООН (WPP 1998–2022: население, рождения, смерти, рождаемость, младенческая смертность, чистая миграция, продолжительность жизни мужчин и женщин, возраст матери; source=components — почему ошибся прогноз населения: пересчёт старта, рождения, смерти, миграция) и прогнозов МВФ (WEO: рост ВВП, инфляция, долг, баланс бюджета, текущий счёт, безработица, ВВП на душу, население) с фактом по любой стране, а для стран Европы — прогнозов Евростата EUROPOP 2013–2025 (рождаемость, население, миграция, продолжительность жизни). Без location — сводка по всем странам: медианная ошибка и доли ошибок в каждую сторону.
`get_series`	`/api/v1/series`	Временные ряды. Годовые ряды любых показателей стран и мира из list_indicators: демография и прогнозы, экономика, питание, здоровье, время людей, культура, земля, климат и технологии. Опубликованные наблюдения, обследования и модельные оценки сохраняют kind и временную базу источника; пропуски не заполняются. До 10 стран и 6 показателей за запрос, с единицами и первоисточниками. Месячные снимки на годовой оси имеют time_basis=last_published_month_in_year, observation_periods и observation_qualities по годам; текущий год не является полным годовым средним. Компании, игры, общины и другие сущности — через get_dataset.
`rank_countries`	`/api/v1/countries`	Сравнить страны. Таблица 237 стран: последняя рождаемость и рождения, падение от пика, население 2024, прогноз ООН на 2100 год, медианный возраст, нагрузка пожилыми; сортировка, фильтр по региону и размеру.
`list_forecast_cases`	`/api/v1/forecasts`	Случаи «прогноз против факта». Подробные случаи, где архивы официальных прогнозов сверены с фактом: демография (IPSS, статистика Кореи и Тайваня, ООН, SSA, ONS, Евростат, Destatis, ISTAT, Росстат, а также национальные прогнозы Австралии, Новой Зеландии, Бразилии, Чили, Колумбии, Аргентины, Перу и других), миграция, энергетика США (EIA: газ, нефть, уголь, CO₂, ветер, солнце, цена нефти), прогнозы ФРС, ЕЦБ и других центробанков, опрос профессиональных прогнозистов США (ФРБ Филадельфии), прогнозы роста Минфина и Управления бюджетной ответственности Великобритании и Еврокомиссии (Греция, Италия), бюджет США (CBO), мировая солнечная энергетика (EIA), цены нефти и газа (краткосрочные прогнозы Минэнерго США), допущения бюджетов президента США, прогнозы правительства Японии, допущения бюджета России (курс доллара, нефть Urals, рост ВВП, инфляция). У каждого — раздел (section).
`get_forecast_case`	`/api/v1/forecasts/{case_id}`	Прогнозы и факт по случаю. Фактический ряд, все архивные прогнозы и разбор каждого: что ждали на последний год с фактом, расхождение, в каком году прогноз ждал сегодняшнего уровня.
`get_un2024_vs_actual`	`/api/v1/un2024-vs-actual`	Прогноз ООН-2024 против фактических рождений. По странам с данными за 2024–2025 годы, где национальный ряд рождений совпадал с оценками ООН в общие годы: рождения по среднему варианту ООН (июль 2024) против национальной статистики, расхождение и выход за 95%-интервал.
`get_war_births`	`/api/v1/wars`	Войны и рождения. Растёт ли рождаемость после войны и где из-за войн ошибались прогнозы. Каждая война на территории страны с 1955 года (UCDP/PRIO) против довоенного тренда и 10 мирных стран с той же рождаемостью: рождения, рождаемость и рождения на 1000 жителей во время войны, через 1–5 и 6–10 лет; большие войны до 1946 года (Первая и Вторая мировые и раньше) против стран, которые не воевали, по рождениям Human Mortality Database; медианы по всем войнам с тестом знаков; мировые войны (индекс рождений воевавших и нейтральных стран); рождения по месяцам после начала войны (Украина, Россия, Израиль, Армения, Азербайджан и другие, где есть месячные данные); регионы Колумбии, Мексики и Украины; ошибки прогнозов ООН в странах войны и их причины. С location — годы войн страны и её эпизоды.
`get_key_findings`	`/api/v1/findings`	Главные выводы. Главные выводы Макроскопа, посчитанные из данных (те же, что на сайте).
`get_claims`	`/api/v1/claims`	Сказано и сделано: заявления против фактов. Публичные обещания, цели и прогнозы с числом и сроком — главы правительств, министры, партии, законы и стратегии, центробанки, учёные, руководители компаний (kind executive) — рядом с тем, что вышло: дословная цитата на языке оригинала с переводом, дата и ссылка на первоисточник, обещанное значение и срок, факт к сроку из официальной статистики (и ряд базы Макроскопа, если он есть), исход в обе стороны: met, exceeded, near, late, missed, met_then_reversed; для события к дате (promise.kind event: посадка, первый полёт, начало продаж) — fact.happened, дата события или null, и fact.delay_years. Темы: migration, demography, waste, social, economy, energy, technology (электромобили, автономное вождение, продукты компаний, связь, ИИ), climate, science (ИиР, патенты, суперкомпьютеры, синтез), space. Исход — сравнение чисел, а не оценка человека.
`get_sources`	`/api/v1/sources`	Источники. Первоисточники: ООН WPP 2024, национальные ведомства, архивы прогнозов и поставщики единой базы, включая повседневную жизнь, культуру, платформы, землю и науку; национальные публикации можно отфильтровать по стране. Точное покрытие и исходные файлы — в get_series/get_dataset.

Примеры запросов

Ссылки на вид графика

Состояние главного графика хранится в адресе: /ru/chart/?c=KOR,JPN&i=tfr,internet_users&from=1990&to=2050 (c — страны ISO3, WLD — мир; i — показатели; from/to — годы; past=1 — прошлые прогнозы; fc=0 — без текущего прогноза; mode=overlay — наложение; view=xy&x=…&y=… — все страны «X против Y»). Такие ссылки можно давать людям из ответа агента.

Свобода интернета и связи

Отключения сетей, блокировки платформ, замедления, SMS и звонки — документированные случаи Access Now / #KeepItOn за 2016–2025 годы. Свобода доступа, контента и прав пользователей — отдельные экспертные оценки Freedom House за 2019–2025 годы, где больше баллов означает больше свободы. Это история наблюдений, а не карта доступности сервисов прямо сейчас. Число случаев не показывает, сколько людей или часов затронуто. Пропуски не равны нулю.

Где фиксируют ограничения связи · Отключения сети и блокировки сервисов · Какие платформы ограничивают · Интернет, SMS и телефонные звонки · Связь во время протестов, выборов и экзаменов · Как меняется свобода интернета · Блокировки сайтов и VPN: оценка условий

Свобода интернета: 21 вопрос оценки, 2025

1 512 наблюдений · 2024-06-01 — 2025-05-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Экспертная оценка Freedom House, больше баллов — больше свободы. Это не процент людей или сайтов. Год обозначает выпуск: период оценки с 1 июня предыдущего года по 31 мая указанного. Общий балл равен сумме доступа (0–25), контента (0–35) и прав пользователей (0–40). Выбор стран не является случайной или полной выборкой мира. История начинается с 2019 года, когда источник развернул шкалу; в 2025 году процесс подготовки сокращён из-за бюджета. Детальные вопросы представлены только за 2025 год; пропуски не заполнены. Коды вопросов и шкалы — в методике Freedom House; баллы разных шкал не сравниваются как проценты.

Published numerical ratings, attributed to Freedom House. No open-data license asserted; publisher terms apply.

CSV 1

Метаданные

Свобода интернета: оценки стран, 2019–2025

1 936 наблюдений · 2018-06-01 — 2025-05-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Published numerical ratings, attributed to Freedom House. No open-data license asserted; publisher terms apply.

CSV 1

Метаданные

Ограничения связи: годовые итоги и полнота признаков

6 066 наблюдений · 2016-01-01 — 2025-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

CC BY 4.0 — Access Now; underlying linked evidence retains its own terms

CSV 1 · CSV 2

Метаданные

Ограничения связи: записи STOP по территориям

2 108 наблюдений · 2016-01-01 — 2025-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Задокументированные Access Now / #KeepItOn случаи за отчётный календарный год. Продолжающееся ограничение учитывается в каждом году его действия; это не число новых отключений. Страна — место ограничения, не обязательно инициатор. Полнота выявления различается; отсутствующий год не заменён нулём. Число случаев не измеряет людей, часы без связи или тяжесть цензуры. Подкатегории пересекаются. Ноль в подкатегории означает отсутствие явных положительных отметок среди записей страны за год; неизвестные признаки сохранены в подробных данных. Одна запись на затронутую страну/территорию и строку годового листа. Многострановые записи повторяются для каждой территории; мировой итог дедуплицирован по record_id внутри года. record_id и source_row действуют только в указанном снимке, не связывают события разных лет. Somaliland сохранён как регион, Новая Каледония — отдельная территория. Даты, длительность и статусы взяты из источника без исправления и не используются для расчёта часов без связи. Флаги платформ описывают прицельное ограничение сервиса, а не потерю всех сервисов при отключении всей сети.

Первоисточник · API

Данные и определения

Primary Curve public API observations; attribution to Curve. Macroscope calculations; no blanket third-party data licence asserted.

CSV 1

Метаданные

Блокчейны: последние суточные наблюдения growthepie

106 наблюдений · 2026-10-06 — 2026-10-06

Первоисточник · API

Данные и определения

У каждого ряда собственная дата последнего полного дня. Собственные данные growthepie, CC BY 4.0. Конкретная сеть, не вся криптоэкономика. Транзакции и комиссии суммируются только за полные периоды; активные адреса — среднее суточных значений, не число уникальных людей или адресов за год. Боты и один человек с несколькими кошельками не исключены. Стейблкоины — долларовая оценка предложения в данной сети на последний день периода, не объём платежей. Пропуски не заполнены; значения разных сетей не образуют число уникальных пользователей. Данные другого поставщика, даже доступные через тот же API, исключены.

growthepie: CC BY 4.0; https://www.growthepie.com/data-terms

CSV 1

Метаданные

Блокчейны: использование, комиссии и стейблкоины по месяцам

4 177 наблюдений · 2020-01-01 — 2026-09-30

Первоисточник · API

Данные и определения

Собственные данные growthepie, CC BY 4.0. Конкретная сеть, не вся криптоэкономика. Транзакции и комиссии суммируются только за полные периоды; активные адреса — среднее суточных значений, не число уникальных людей или адресов за год. Боты и один человек с несколькими кошельками не исключены. Стейблкоины — долларовая оценка предложения в данной сети на последний день периода, не объём платежей. Пропуски не заполнены; значения разных сетей не образуют число уникальных пользователей. Данные другого поставщика, даже доступные через тот же API, исключены.

growthepie: CC BY 4.0; https://www.growthepie.com/data-terms

CSV 1

Метаданные

Uniswap v2 USDC/WETH: резервы пула на конец месяца

52 наблюдений · 2020-12-01 — 2026-09-30

Первоисточник · API

Данные и определения

Один пул Uniswap v2 USDC/WETH в Ethereum. Собственный расчёт из состояния контракта через Ethereum JSON-RPC (dRPC). Резервы — getReserves на последнем блоке до границы месяца, проверенной по временным меткам соседних блоков. Адреса токенов и decimals проверены чтением контракта. Каждый резерв показан в нативных единицах USDC или WETH, без приравнивания USDC к доллару. Это не весь протокол, не TVL всего DeFi, не оборот и не оценка доходности. Годовые точки — на конец года с 2020; ежемесячные — с 2025. Полная история Swap не публикуется: проверенные бесплатные RPC не предоставили надёжного полного периода без дополнительных ключей или квот.

Macroscope aggregates of public Ethereum contract state, read through dRPC; not a third-party market database.

CSV 1

Метаданные

Промышленность и отходы

Отходы и промышленное производство из открытых источников. Определения разные и остаются видимыми: «коммунальные отходы» (дома, магазины, офисы) — не «все отходы» (с грунтом и породой стройки и добычи); «переработано» — не «собрано для переработки»; индекс производства сравнивает страну только с ней самой. Прогнозы и сценарии хранятся архивом выпусков; сценарий не прогноз. Методика — docs/INDUSTRY.md в репозитории.

Сталь и цемент: Китай против мира · Отходы на человека: бытовые и все · Промышленное производство и доля в ВВП

ОЭСР, коммунальные отходы: образование и обработка (MUNW)

5 рядов

Первоисточник · OECD terms and conditions: free reuse with attribution (CC BY 4.0 for OECD data from 2024)

Ряды

msw_per_capita — Коммунальные отходы на человека, кг на человека в год · CSV
msw_landfill_share — Коммунальные отходы: на свалку, % обработанных · CSV
msw_recycling_share — Коммунальные отходы: переработка, % обработанных · CSV
msw_compost_share — Коммунальные отходы: компост, % обработанных · CSV
msw_incineration_share — Коммунальные отходы: сжигание, % обработанных · CSV

Евростат, отходы (env_waspac, env_wasgen)

8 рядов

Первоисточник · Eurostat copyright: free reuse with attribution (Commission Decision 2011/833/EU)

Ряды

packaging_waste_per_capita — Упаковочные отходы на человека, кг на человека в год · CSV
plastic_packaging_per_capita — Пластиковая упаковка на человека, кг на человека в год · CSV
packaging_recycling_rate — Упаковка: доля переработки, % образованных упаковочных отходов · CSV
plastic_packaging_recycling_rate — Пластиковая упаковка: доля переработки, % образованных отходов пластиковой упаковки · CSV
waste_all_per_capita — Все отходы на человека (все отрасли и дома), кг на человека в год · CSV
waste_nonmineral_per_capita — Отходы без минеральных на человека, кг на человека в год · CSV
household_waste_per_capita — Отходы домохозяйств на человека, кг на человека в год · CSV
manufacturing_waste_per_capita — Отходы обрабатывающей промышленности на человека, кг на человека в год · CSV

Евростат, краткосрочная статистика промышленности (sts_inpr_a)

2 рядов

Первоисточник · Eurostat copyright: free reuse with attribution (Commission Decision 2011/833/EU)

Ряды

industrial_production_index — Промышленное производство, индекс, индекс, 2021 = 100 · CSV
manufacturing_production_index — Обрабатывающая промышленность, индекс, индекс, 2021 = 100 · CSV

ОЭСР: краткосрочная статистика, индекс промышленного производства

1 рядов

Первоисточник · CC BY 4.0

Ряды

industrial_production_oecd — Промышленное производство (индекс ОЭСР), индекс, 2015 = 100 · CSV

Всемирный банк, WDI: национальные счета (промышленность)

3 рядов

Первоисточник · CC BY 4.0

Ряды

manufacturing_share_gdp — Обрабатывающая промышленность в ВВП, % ВВП · CSV
industry_share_gdp — Промышленность и строительство в ВВП, % ВВП · CSV
manufacturing_value_per_capita — Обрабатывающая промышленность на человека, долл. США 2015 года на человека · CSV

ЮНИДО через базу ЦУР ООН: добавленная стоимость обрабатывающей промышленности

2 рядов

Первоисточник · UN data: free use with attribution

Ряды

manufacturing_value_per_capita_unido — Обрабатывающая промышленность на человека (ЮНИДО), долл. США 2020 года на человека · CSV
manufacturing_share_gdp_unido — Обрабатывающая промышленность в ВВП (ЮНИДО), % ВВП · CSV

Energy Institute: Statistical Review of World Energy 2026

5 рядов

Первоисточник · © Energy Institute; free to quote with attribution, the full tables are not republished

Ряды

oil_production — Добыча нефти, млн т в год · CSV
gas_production — Добыча природного газа, млрд куб. м в год · CSV
coal_production — Добыча угля, млн т в год · CSV
lithium_production — Добыча лития, тыс. т лития в год · CSV
rare_earths_production — Добыча редкоземельных металлов, тыс. т оксидов в год · CSV

Всемирная ассоциация стали (worldsteel): World Steel in Figures и Short Range Outlook

1 рядов

Первоисточник · Quoted with attribution «Source: World Steel Association»; full tables not republished

Ряды

crude_steel_production — Выплавка стали, млн т в год · CSV

Геологическая служба США (USGS): Mineral Commodity Summaries 2020–2026

3 рядов

Первоисточник · Public domain (US Government work)

Ряды

cement_production — Производство цемента, тыс. т в год · CSV
aluminium_production — Выплавка первичного алюминия, тыс. т в год · CSV
copper_mine_production — Добыча меди, тыс. т меди в год · CSV

UNITAR, Global E-waste Monitor, через базу ЦУР ООН

3 рядов

Первоисточник · UN data: free use with attribution

Ряды

ewaste_generated_per_capita — Электронные отходы: образовалось, кг на человека в год · CSV
ewaste_collected_per_capita — Электронные отходы: собрано официально, кг на человека в год · CSV
ewaste_recycled_per_capita — Электронные отходы: переработано, кг на человека в год · CSV

Всемирный банк: What a Waste 3.0 (2026)

3 рядов

Первоисточник · CC BY 4.0

Ряды

msw_per_capita_waw — Бытовые отходы на человека (Всемирный банк), кг на человека в год · CSV
msw_uncollected_share — Бытовые отходы: не вывозятся, % образовавшихся бытовых отходов · CSV
msw_recycling_share_waw — Бытовые отходы: отправлены на переработку, % бытовых отходов · CSV

ОЭСР Global Plastics Outlook: пластиковые отходы по судьбе, сценарии 2019–2060

3 780 наблюдений · 2019-01-01 — 2060-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Сценарии модели ОЭСР, не прогноз: baseline — без новых мер, regional_action и global_ambition — при пакетах мер. mismanaged — выброшено мимо контролируемых свалок, сжигания и переработки. 2019 — базовый год модели.

CC BY 4.0

CSV 1

Метаданные

What a Waste 3.0: модельные проекции бытовых отходов на 2030–2050 годы

1 732 наблюдений · 2022-01-01 — 2050-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Сценарий модели Всемирного банка (от ВВП на человека и численности населения), не прогноз и не данные наблюдений. Мир — сумма стран.

CC BY 4.0

CSV 1

Метаданные

Наука, космос и технологии

Исследования и разработки, патенты, космические бюджеты и пуски, электромобили и зарядка — из открытых источников, у каждого ряда своя лицензия. Определения не смешиваются: расходы на науку (GERD) — не государственный бюджет на науку (GBARD); исследователи в эквиваленте полной занятости — не число людей; заявки — не выданные патенты, а страна заявителя — не ведомство, куда подана заявка; бюджет — не исполненные расходы. Методика — docs/SCIENCE_TECH.md в репозитории.

Доля электромобилей в продажах новых машин · Электромобили на дорогах и общественные зарядки · Орбитальные пуски по странам ракеты · Расходы на науку: США, Китай, Япония, Германия · Кто платит за науку: компании и государство · Патентные заявки по стране заявителя · НАСА: расходы и доля в бюджете США · Кто платит за Европейское космическое агентство

ОЭСР: основные показатели науки и технологий (MSTI)

14 рядов

Первоисточник · CC BY 4.0

Ряды

rd_business_gdp — Исследования в компаниях, % ВВП, % ВВП · CSV
rd_government_sector_gdp — Исследования в государственных институтах, % ВВП, % ВВП · CSV
rd_higher_education_gdp — Исследования в университетах, % ВВП, % ВВП · CSV
rd_funded_by_business — Доля науки, которую оплачивает бизнес, % расходов на ИиР · CSV
rd_funded_by_government — Доля науки, которую оплачивает государство, % расходов на ИиР · CSV
rd_funded_from_abroad — Доля науки, оплаченная из-за рубежа, % расходов на ИиР · CSV
rd_spending_ppp — Расходы на исследования и разработки, млрд долларов, млрд долл. по ППС, цены 2020 г. · CSV
researchers_per_thousand_employed — Исследователи на 1000 занятых, на 1000 занятых, ЭПЗ · CSV
researchers_fte — Исследователи, тысяч, тыс. в эквиваленте полной занятости · CSV
gbard_ppp — Государственный бюджет на науку, млрд долларов, млрд долл. по ППС, цены 2020 г. · CSV
gbard_defence_share — Оборонная доля государственного бюджета на науку, % GBARD · CSV
gbard_space_share — Доля космоса в гражданском бюджете на науку, % гражданского GBARD · CSV
triadic_patent_families — Триадные патентные семьи, семей в год · CSV
gbard_gdp — Государственный бюджет на науку, % ВВП, % ВВП · CSV

Евростат: статистика исследований и разработок

2 рядов

Первоисточник · Eurostat copyright: free reuse with attribution (Commission Decision 2011/833/EU)

Ряды

rd_business_per_capita — Исследования в компаниях на жителя, евро на жителя · CSV
researchers_headcount — Исследователи, тысяч человек, тыс. человек · CSV

ЮНЕСКО, Институт статистики (UIS): наука, технологии и инновации

1 рядов

Первоисточник · CC BY-SA 4.0 (UIS Data Browser terms: https://databrowser.uis.unesco.org/terms-and-conditions); free reuse with attribution

Ряды

women_researchers_share — Женщины среди исследователей, % исследователей · CSV

ВОИС: статистика интеллектуальной собственности (IP Statistics Data Center)

3 рядов

Первоисточник · CC BY 4.0 (WIPO Open Access Policy for statistical data); WIPO terms of use: https://www.wipo.int/en/web/terms-of-use

Ряды

patent_applications_by_origin — Патентные заявки заявителей страны во всём мире, заявок в год · CSV
patent_applications_abroad — Патентные заявки заявителей страны за рубежом, заявок в год · CSV
pct_applications — Международные патентные заявки PCT, заявок в год · CSV

Административно-бюджетное управление США (OMB): исторические таблицы бюджета

2 рядов

Первоисточник · Public domain (work of the US federal government, 17 U.S.C. 105)

Ряды

nasa_outlays — Расходы НАСА, млрд долл. в текущих ценах · CSV
nasa_share_federal_outlays — Доля НАСА в расходах федерального бюджета США, % федеральных расходов · CSV

Европейское космическое агентство: инфографики «ESA budget» по годам

1 рядов

Первоисточник · Numbers typed from ESA infographics published under the ESA Standard Licence (credit: ESA); the images are not redistributed

Ряды

esa_contribution — Взнос страны в программы ЕКА, млн евро · CSV

МЭА: Global EV Data Explorer (Global EV Outlook)

12 рядов

Первоисточник · CC BY 4.0 (IEA Global EV Data Explorer)

Ряды

ev_car_sales_share — Электромобили: доля в продажах новых легковых, % продаж новых легковых · CSV
ev_car_sales — Электромобили: продажи новых легковых, машин за год · CSV
bev_car_sales — Полностью электрические легковые (BEV): продажи, машин за год · CSV
phev_car_sales — Подключаемые гибриды (PHEV): продажи, машин за год · CSV
ev_car_stock — Электромобили на дорогах (парк), машин · CSV
ev_car_stock_share — Электромобили: доля во всех легковых на дорогах, % парка легковых · CSV
ev_bus_sales_share — Электробусы: доля в продажах новых автобусов, % продаж новых автобусов · CSV
ev_truck_sales_share — Электрогрузовики: доля в продажах новых грузовиков, % продаж новых грузовиков · CSV
ev_public_chargers — Общественные зарядные точки для электромобилей, зарядных точек · CSV
ev_public_chargers_fast — Быстрые общественные зарядные точки (больше 22 кВт), зарядных точек · CSV
ev_public_chargers_slow — Медленные общественные зарядные точки (до 22 кВт), зарядных точек · CSV
evs_per_public_charger — Электромобилей на одну общественную зарядную точку, машин на точку · CSV

Евростат: регистрации новых легковых и парк по типу двигателя (road_eqr_carpda, road_eqs_carpda)

9 рядов

Первоисточник · Eurostat copyright: free reuse with attribution (Commission Decision 2011/833/EU)

Ряды

new_cars_bev_share — Новые легковые: полностью электрические (BEV), доля, % регистраций новых легковых · CSV
new_cars_phev_share — Новые легковые: подключаемые гибриды (PHEV), доля, % регистраций новых легковых · CSV
new_cars_hev_share — Новые легковые: гибриды без розетки, доля, % регистраций новых легковых · CSV
new_cars_petrol_share — Новые легковые: бензиновые без гибридов, доля, % регистраций новых легковых · CSV
new_cars_diesel_share — Новые легковые: дизельные без гибридов, доля, % регистраций новых легковых · CSV
new_cars_bev_registrations — Новые полностью электрические легковые (BEV): регистрации, машин за год · CSV
car_stock_bev_share — Все легковые на дорогах: полностью электрические (BEV), доля, % всех легковых · CSV
car_stock_phev_share — Все легковые на дорогах: подключаемые гибриды (PHEV), доля, % всех легковых · CSV
car_stock_hev_share — Все легковые на дорогах: гибриды без розетки, доля, % всех легковых · CSV

EPA/DOE: fueleconomy.gov, данные испытаний автомобилей (vehicles.csv)

4 рядов

Первоисточник · US government data (EPA/DOE fueleconomy.gov), public domain in the US (17 U.S.C. 105)

Ряды

bev_range_median_epa — Электромобили: медианный запас хода новых моделей (EPA), км · CSV
bev_range_max_epa — Электромобили: самый большой запас хода (EPA), км · CSV
bev_models_epa — Электромобили: число испытанных EPA комплектаций, комплектаций · CSV
bev_consumption_median_epa — Электромобили: медианный расход электричества (EPA), кВт·ч на 100 км · CSV

Министерство энергетики США: Alternative Fuels Data Center

4 рядов

Первоисточник · US government data (DOE Alternative Fuels Data Center), public domain in the US (17 U.S.C. 105)

Ряды

us_ev_charging_ports_public — США: общественные порты зарядки электромобилей, портов · CSV
us_ev_charging_stations_public — США: общественные зарядные станции для электромобилей, станций · CSV
us_ev_charging_ports — США: порты зарядки электромобилей (общественные и служебные), портов · CSV
us_ev_charging_ports_dc_fast — США: быстрые порты зарядки (DC), портов · CSV

GCAT — General Catalog of Artificial Space Objects (Дж. Макдауэлл)

5 рядов

Первоисточник · CC BY 4.0 (cite: McDowell, J., General Catalog of Artificial Space Objects, planet4589.org/space/gcat)

Ряды

orbital_launches — Орбитальные пуски, пусков за год · CSV
orbital_launch_failures — Неудачные орбитальные пуски, пусков за год · CSV
orbital_launches_spacex — Орбитальные пуски SpaceX, пусков за год · CSV
payloads_to_orbit — Спутники и аппараты, выведенные на орбиту, аппаратов за год · CSV
starlink_satellites_launched — Запущено спутников Starlink, спутников за год · CSV

AFDC: зарядные станции и порты для электромобилей по штатам США, 2014–2025

3 060 наблюдений · 2014-12-01 — 2025-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Снимок AFDC Station Locator в конце декабря, общественные и закрытые служебные нежилые зарядки вместе (домашние не входят). ev_charging_stations — станции (места), ev_charging_ports — порты (разъёмы, по машине на каждый), из них level1 и level2 — медленная зарядка переменным током, dc_fast — быстрая постоянным током. С 2022 учтены и временно неработающие порты. В нескольких строках AFDC сумма уровней не равна числу портов (например, Джорджия 2016); числа оставлены как опубликованы, в quality такие строки помечены.

US government data (DOE Alternative Fuels Data Center), public domain in the US (17 U.S.C. 105)

CSV 1

Метаданные

EPA: запас хода и расход электромобилей по моделям и модельным годам (США)

4 824 наблюдений · 1998-01-01 — 2027-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Одна запись — одна испытанная EPA комплектация (марка, модель, модельный год, привод, мотор), а не продажи. range_epa — запас хода по американскому тесту EPA (смешанный цикл), в км и милях; consumption_kwh_per_100km — расход электричества с учётом потерь при зарядке. Только полностью электрические машины (BEV); подключаемые гибриды не входят. EPA ≠ WLTP ≠ CLTC: на европейском и китайском тестах запас хода той же машины больше. Модельный год — не календарный.

US government data (EPA/DOE fueleconomy.gov), public domain in the US (17 U.S.C. 105)

CSV 1

Метаданные

Бюджет Европейского космического агентства (ЕКА) по годам и взносы стран, 2016–2026

346 наблюдений · 2016-01-01 — 2026-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Числа перенесены с ежегодных инфографик «ESA budget <год>» на esa.int (ссылка на страницу и SHA256 картинки — в каждой строке). budget_total — весь бюджет ЕКА, включая работу по заказу ЕС, EUMETSAT и других партнёров; budget_esa_programmes — программы самого ЕКА: взносы государств-членов, ассоциированных членов и Канады (contribution_esa_programmes) плюс прочие поступления (other_income_esa_programmes). 2016–2019: деньги партнёров в млн евро (budget_from_partners), 2020–2025: доли источников всего бюджета в процентах (budget_funding_share). Весь бюджет 2026 года на картинке не указан и не добавлен. budget_status — как бюджет подписан на картинке (budget — принятый в январе, final — итоговый, adopted — утверждённый). Это бюджет, а не исполненные расходы.

Numbers typed from ESA infographics published under the ESA Standard Licence (credit: ESA); the images are not redistributed

CSV 1

Метаданные

GCAT: орбитальные пуски по странам ракеты, итогу и оператору; аппараты на орбите по странам-владельцам, 1957–2025

2 835 наблюдений · 1957-01-01 — 2025-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Каталог Джонатана Макдауэлла (GCAT). orbital_launches по стране — страна ракеты (LVState), dimensions.outcome — success, failure или unknown; entity_type launch_operator — оператор пуска по коду GCAT (SPX — SpaceX, CALT — CALT, Китай, и т. д.), имя — в dimensions.name. payloads_to_orbit — аппараты, выведенные удачными пусками, по стране-владельцу (SatState) — это не страна ракеты. Коды GCAT вне списка стран ООН остаются как есть: SU — СССР, I-ESA — ЕКА, I-ELDO — ELDO и др. Орбитальный пуск — код O или D (дальний космос), суборбитальные полёты не входят. Текущий незавершённый год не включён.

CC BY 4.0 (cite: McDowell, J., General Catalog of Artificial Space Objects, planet4589.org/space/gcat)

CSV 1

Метаданные

МЭА Global EV Outlook: электромобили, автобусы, грузовики, зарядки — страны и регионы

22 336 наблюдений · 2010-01-01 — 2025-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Только исторические годы, без сценариев МЭА. measure — показатель МЭА (EV sales — продажи за год, EV stock — парк на конец года, EV sales share и EV stock share — доли в %, EV charging points — общественные зарядные точки, Electric LDVs per charging point — лёгких электромобилей на общественную точку). dimensions.mode — тип транспорта (Cars, Buses, Trucks, Vans, 2 and 3 wheelers, EVSE — зарядки), powertrain — EV (BEV + PHEV), BEV, PHEV, FCEV (водородные) или класс зарядки: slow — до 22 кВт, fast — больше 22 и меньше 150 кВт, ultra-fast — от 150 кВт (fast и ultra-fast не пересекаются). Регионы (European Union, Europe, Asia Pacific и др.) — entity_type region. МЭА округляет числа до двух значащих цифр.

CC BY 4.0 (IEA Global EV Data Explorer)

CSV 1

Метаданные

Образование и навыки

Сравнимые международные тесты: PISA (ОЭСР, 15-летние), TIMSS (IEA, 4 и 8 классы, математика и естественные науки), PIRLS (IEA, чтение в 4 классе) и PIAAC (ОЭСР, взрослые 16–65 лет, циклы 2011–2017 и 2023). Шкалы разных исследований не смешиваются: балл PISA — не балл TIMSS. У каждой строки наборов — стандартная ошибка и флаг сопоставимости между циклами; особые выборки (Россия в PIAAC-1 без Москвы, отложенный PIRLS 2021, низкая ответность в PISA 2022) отмечены. Тесты США NAEP — с 1971 года, со значимостью изменений от NCES; опрос школьников HBSC (ВОЗ) — соцсети, сон и школа, без ошибок выборки. Методика — docs/EDUCATION.md в репозитории.

PISA: математика 15-летних по циклам · Взрослые: грамотность молодых и старших (PIAAC) · США: тесты 13-летних с 1970-х (NAEP) · Школьники 15 лет: сон и школьная нагрузка (HBSC)

ОЭСР, PISA — международная программа оценки учащихся (отчёты PISA 2009–2022, таблицы StatLink)

7 рядов

Первоисточник · PISA 2022 and 2015 Results: CC BY-NC-SA 3.0 IGO (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/igo/); PISA 2018, 2012, 2009: OECD Terms and Conditions (copying and excerpts allowed with acknowledgement of the OECD as source and copyright owner) — https://www.oecd.org/en/about/terms-conditions.html

Ряды

pisa_reading — PISA: чтение, средний балл 15-летних, баллы PISA · CSV
pisa_math — PISA: математика, средний балл 15-летних, баллы PISA · CSV
pisa_science — PISA: естественные науки, средний балл 15-летних, баллы PISA · CSV
pisa_reading_low — PISA: чтение, доля 15-летних ниже базового уровня, % учащихся · CSV
pisa_math_low — PISA: математика, доля 15-летних ниже базового уровня, % учащихся · CSV
pisa_science_low — PISA: естественные науки, доля 15-летних ниже базового уровня, % учащихся · CSV
pisa_math_top — PISA: математика, доля сильных (уровни 5–6), % учащихся · CSV

IEA, TIMSS (международное исследование качества математического и естественнонаучного образования)

5 рядов

Первоисточник · © IEA (International Association for the Evaluation of Educational Achievement). Not an open licence: TIMSS & PIRLS publications may be used for non-commercial, educational and research purposes with attribution ("SOURCE: IEA's Trends in International Mathematics and Science Study – TIMSS 2023", publisher TIMSS & PIRLS International Study Center, Boston College); reproducing or redistributing the publications themselves needs written permission of IEA. Only aggregate published figures are used here, with attribution. https://timssandpirls.bc.edu/Copyright/index.html

Ряды

timss_math_4 — TIMSS: математика, 4 класс, баллы TIMSS · CSV
timss_math_8 — TIMSS: математика, 8 класс, баллы TIMSS · CSV
timss_math_8_low — TIMSS: восьмиклассники ниже нижнего уровня по математике, % учеников · CSV
timss_science_4 — TIMSS: естественные науки, 4 класс, баллы TIMSS · CSV
timss_science_8 — TIMSS: естественные науки, 8 класс, баллы TIMSS · CSV

IEA, PIRLS (международное исследование качества чтения и понимания текста)

2 рядов

Первоисточник · © IEA (International Association for the Evaluation of Educational Achievement). Not an open licence: TIMSS & PIRLS publications may be used for non-commercial, educational and research purposes with attribution ("SOURCE: IEA's Progress in International Reading Literacy Study – PIRLS 2021", publisher TIMSS & PIRLS International Study Center, Boston College); reproducing or redistributing the publications themselves needs written permission of IEA. Only aggregate published figures are used here, with attribution. https://timssandpirls.bc.edu/Copyright/index.html

Ряды

pirls_reading — PIRLS: чтение, 4 класс, баллы PIRLS · CSV
pirls_reading_low — PIRLS: четвероклассники ниже нижнего уровня чтения, % учеников · CSV

ОЭСР, PIAAC — Международная программа оценки компетенций взрослых (Survey of Adult Skills)

8 рядов

Первоисточник · 2023 report and its StatLinks: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/); Skills Matter 2019 tables: © OECD 2019, reuse with acknowledgement of the OECD as source under the OECD Terms and Conditions (https://www.oecd.org/en/about/terms-conditions.html)

Ряды

piaac_literacy — Грамотность взрослых (PIAAC), баллы PIAAC · CSV
piaac_numeracy — Счёт взрослых (PIAAC), баллы PIAAC · CSV
piaac_literacy_16_24 — Грамотность молодых взрослых, 16–24 года (PIAAC), баллы PIAAC · CSV
piaac_literacy_55_65 — Грамотность взрослых 55–65 лет (PIAAC), баллы PIAAC · CSV
piaac_numeracy_16_24 — Счёт молодых взрослых, 16–24 года (PIAAC), баллы PIAAC · CSV
piaac_numeracy_55_65 — Счёт взрослых 55–65 лет (PIAAC), баллы PIAAC · CSV
piaac_literacy_low — Взрослые с низкой грамотностью (PIAAC), % взрослых 16–65 · CSV
piaac_problem_solving — Адаптивное решение задач взрослыми (PIAAC), баллы PIAAC · CSV

NCES, NAEP — Национальная оценка образовательного прогресса США (The Nation's Report Card): NAEP Data Service и таблицы Digest of Education Statistics

12 рядов

Первоисточник · Public domain: NAEP results and the Digest of Education Statistics are works of the U.S. federal government (17 U.S.C. § 105), no permission needed. NCES asks for a citation: "U.S. Department of Education, Institute of Education Sciences, National Center for Education Statistics, National Assessment of Educational Progress (NAEP), <years> Reading and Mathematics Assessments" (NAEP Data Service API; Digest of Education Statistics tables 221.10, 222.10 (2022), 221.85, 222.85 (2023))

Ряды

naep_ltt_reading_9 — Чтение 9-летних в США (NAEP, долгосрочный тренд), баллы NAEP · CSV
naep_ltt_reading_13 — Чтение 13-летних в США (NAEP, долгосрочный тренд), баллы NAEP · CSV
naep_ltt_reading_17 — Чтение 17-летних в США (NAEP, долгосрочный тренд), баллы NAEP · CSV
naep_ltt_math_9 — Математика 9-летних в США (NAEP, долгосрочный тренд), баллы NAEP · CSV
naep_ltt_math_13 — Математика 13-летних в США (NAEP, долгосрочный тренд), баллы NAEP · CSV
naep_ltt_math_17 — Математика 17-летних в США (NAEP, долгосрочный тренд), баллы NAEP · CSV
naep_reading_4 — Чтение в 4 классе в США (NAEP), баллы NAEP · CSV
naep_reading_8 — Чтение в 8 классе в США (NAEP), баллы NAEP · CSV
naep_reading_12 — Чтение в 12 классе в США (NAEP), баллы NAEP · CSV
naep_math_4 — Математика в 4 классе в США (NAEP), баллы NAEP · CSV
naep_math_8 — Математика в 8 классе в США (NAEP), баллы NAEP · CSV
naep_math_12 — Математика в 12 классе в США (NAEP), баллы NAEP (0–300) · CSV

HBSC — «Поведение детей школьного возраста в отношении здоровья», совместное исследование Европейского бюро ВОЗ (браузер данных HBSC, волны 2013/14–2021/22)

5 рядов

Первоисточник · HBSC Data Browser: no separate licence stated; required citation "Health Behaviour in School-aged Children study (2023), Data browser (findings from the 2021/22 international HBSC survey): https://data-browser.hbsc.org". The same figures are published in the Annex "Key data" of the WHO Regional Office for Europe HBSC international reports 2021/22 (volumes 1-7, 2023-2024), licence CC BY-NC-SA 3.0 IGO (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/igo/).

Ряды

hbsc_problem_social_media_15 — HBSC: проблемное пользование соцсетями, 15-летние, % учащихся · CSV
hbsc_online_contact_15 — HBSC: на связи с друзьями онлайн почти всё время, 15-летние, % учащихся · CSV
hbsc_sleep_difficulty_15 — HBSC: трудно заснуть чаще раза в неделю, 15-летние, % учащихся · CSV
hbsc_school_pressure_15 — HBSC: школьная нагрузка давит, 15-летние, % учащихся · CSV
hbsc_like_school_15 — HBSC: очень нравится школа, 15-летние, % учащихся · CSV

HBSC (ВОЗ, Европа): соцсети, сон, школа и самочувствие школьников 11, 13 и 15 лет, 2013/14–2021/22

16 695 наблюдений · 2013-09-01 — 2022-08-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Одна строка — одно число браузера данных HBSC: страна или участник HBSC, волна (wave, год окончания — period), возраст (age: 11, 13, 15; 11-15 — все возрасты вместе в разрезе по достатку), пол (sex). Девочки и мальчики (value_basis=published) — целые проценты, как на диаграммах; sig_gender — значима ли разница полов (P < 0,05), пусто, если HBSC её не показывает. sex=all: у стран — доля девочек и мальчиков вместе, по которой браузер упорядочивает страны (value_basis=combined_sort_value, в диаграммах не печатается), у среднего HBSC (entity HBSC_AVG) — опубликованное среднее (published_average). affluence: low_20pct и high_20pct — 20% самых небогатых и самых обеспеченных семей по шкале достатка HBSC внутри страны, пола и возраста; sig_affluence — значима ли разница. Доверительных интервалов и размеров выборки браузер не даёт; обычно около 1500 учеников каждого возраста. trend_comparable: с какой волны мера сравнима (соцсети и кибербуллинг — с 2017/18; благополучие WHO-5 и одиночество — только 2021/22). Англия, Шотландия, Уэльс, фламандская и французская общины Бельгии — отдельные участники (entity_type subnational, parent), не Великобритания и не Бельгия; Гренландия — отдельно (GRL). Определения мер, код HBSC и пометки HBSC о пропусках данных по волнам — measure_definitions. Сверка с текстом докладов ВОЗ 2021/22 (тома 1, 6, 7) — в загрузчике.

HBSC Data Browser: no separate licence stated; required citation "Health Behaviour in School-aged Children study (2023), Data browser (findings from the 2021/22 international HBSC survey): https://data-browser.hbsc.org". The same figures are published in the Annex "Key data" of the WHO Regional Office for Europe HBSC international reports 2021/22 (volumes 1-7, 2023-2024), licence CC BY-NC-SA 3.0 IGO (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/igo/).

CSV 1

Метаданные

NAEP (США): чтение и математика — долгосрочный тренд с 1971 года (9, 13, 17 лет) и основной NAEP (4, 8, 12 класс) до 2024 года; средние, процентили, ошибки, значимость

3 353 наблюдений · 1971-01-01 — 2024-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Одна строка — одно число NCES. measure scale_score, stat: mean (средний балл) или p10, p25, p50, p75, p90 (балл, ниже которого 10, 25, … 90% учеников). study: NAEP LTT (долгосрочный тренд, age — 9, 13, 17 лет) или NAEP (основной, grade — 4, 8, 12 класс). Шкала 0–500, кроме математики 12 класса с 2005 года (framework 2005, шкала 0–300); математика 12 класса 1990–2000 (framework 1990) с ней не сравнивается (trend_comparable=false). sample: R1 — исходный формат LTT без особых условий (1971–2004), R2 — основной NAEP без особых условий (1990–2000), R3 — с особыми условиями для детей с инвалидностью и изучающих английский (LTT с 2004, основной NAEP с 1996/1998). catalog_chain=true — значение ряда каталога; bridge=true — год, где NCES провёл оба варианта (LTT 2004; основной NAEP 1996/1998 и 2000). se — стандартная ошибка среднего из таблиц Digest (LTT — до 2023, основной NAEP — до 2022; для 2024, для переходных выборок без условий и для процентилей NCES ошибок в открытых таблицах не даёт, поле пустое). sig_vs_previous и sig_vs_first — итог проверки значимости NCES (NAEP Data Service, sigacrossyear, p < 0,05) против previous_year и first_year: higher, lower или equal (разница незначима); significant — то же да/нет для сравнения с предыдущим годом. mode: paper / digital (основной NAEP 4 и 8 класс с 2017, 12 класс с 2019; LTT всегда на бумаге). 1973 математика LTT — экстраполяция NCES (extrapolated=true), только среднее. Штаты (entity_type subnational, USA-XX) и государственные школы страны (group USA_PUBLIC) — средние 4 и 8 класса 2003–2024 без ошибок.

Public domain: NAEP results and the Digest of Education Statistics are works of the U.S. federal government (17 U.S.C. § 105), no permission needed. NCES asks for a citation: "U.S. Department of Education, Institute of Education Sciences, National Center for Education Statistics, National Assessment of Educational Progress (NAEP), <years> Reading and Mathematics Assessments" (NAEP Data Service API; Digest of Education Statistics tables 221.10, 222.10 (2022), 221.85, 222.85 (2023))

CSV 1

Метаданные

PIAAC: навыки взрослых 16–65 лет, циклы 1 и 2 — средние с ошибками, уровни, изменения, разрывы по возрасту

5 186 наблюдений · 2012-01-01 — 2023-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Строки: mean_score (средний балл, se — стандартная ошибка), level_share (доля по уровням), score_change и level_share_change (изменение 1-й → 2-й цикл; se включает ошибку связи шкал; significant = |d/se| > 1,96, совпадает с отметками ОЭСР), age_gap (разница 25–34 минус 55–65 или 16–24 минус 55–65), age_gap_change. variant: original — как опубликовано для 1-го цикла; headline — основные значения 2023 года (с взрослыми, прошедшими только вводное интервью); trend — таблицы сравнения 2023 года (без них). Решение задач 1-го цикла (problem_solving_tre) и 2-го (adaptive_problem_solving) несопоставимы. Средние ОЭСР двух циклов покрывают разные страны и рядом не сравниваются. Фландрия, Англия, Северная Ирландия — entity_type subnational. Россия — только 2012, без Москвы. Год — год сбора данных (2012/2015/2017/2023).

2023 report and its StatLinks: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/); Skills Matter 2019 tables: © OECD 2019, reuse with acknowledgement of the OECD as source under the OECD Terms and Conditions (https://www.oecd.org/en/about/terms-conditions.html)

CSV 1

Метаданные

PIRLS: средние баллы и уровни чтения, четвёртый год обучения, 2001–2021

1 402 наблюдений · 2001-01-01 — 2021-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Средние баллы (mean_score) со стандартной ошибкой (dimensions.se), доли учеников, достигших международных уровней 400/475/550/625 баллов (pct_reaching_*, se там, где IEA его публикует), и доля ниже 400 (pct_below_low = 100 − доля достигших 400). source_report — PIRLS 2021 (таблицы трендов и результатов) или PIRLS 2016 (страны и циклы, которых нет в отчёте 2021). diff_vs: разность «этот цикл минус указанный» и значимость по оценке IEA (higher/lower/none). trend_comparable: строка входит в сравнимый ряд страны. as_published: значение из более раннего отчёта, если оно отличается (например, Азербайджан 2016: 470 в отчёте 2016, 472 в таблице трендов 2021). timing_2021: когда писали тест в 2021 году — в конце 4 класса по плану, с задержкой в начале 5 класса (дети на 4+ месяца старше; IEA показывает эти страны в отдельной таблице трендов) или на год позже; mode: цифровой digitalPIRLS, бумага или бумажная мостовая выборка (США); data_collection и средний возраст — в sample_note. notes — сноски IEA: 1/2/3 — охват, †/‡/≡ — участие школ ниже норм, ψ — оговорки (15–25% учеников слишком слабы для оценки), Ж — больше 25%, + / ± — в 2016 году страна писала облегчённую версию PIRLS Literacy (± — обе версии). Участники-бенчмарки (Москва, провинции Канады, эмираты ОАЭ и др.), Англия, Северная Ирландия и бельгийские сообщества — entity_type subnational. Россия — все циклы 2001–2021. Использование — по условиям IEA (некоммерческое, с указанием источника), не открытая лицензия.

© IEA (International Association for the Evaluation of Educational Achievement). Not an open licence: TIMSS & PIRLS publications may be used for non-commercial, educational and research purposes with attribution ("SOURCE: IEA's Progress in International Reading Literacy Study – PIRLS 2021", publisher TIMSS & PIRLS International Study Center, Boston College); reproducing or redistributing the publications themselves needs written permission of IEA. Only aggregate published figures are used here, with attribution. https://timssandpirls.bc.edu/Copyright/index.html

CSV 1

Метаданные

PISA (ОЭСР): средние баллы, доли по уровням, изменения со стандартными ошибками, 2000–2022

15 688 наблюдений · 2000-01-01 — 2022-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Одна строка — одно число опубликованной таблицы ОЭСР. Для страны берутся трендовые таблицы последнего отчёта, где она есть (PISA 2022 → 2018 → 2015 → 2012 → 2009 Vol. V; report, source_table). Если в этом отчёте цикл помечен m, значение из старого отчёта дано с trend_comparable=no (например, Аргентина, Казахстан, Малайзия 2015; Вьетнам 2018; Казахстан чтение 2018). earlier_value — значение того же цикла в самом раннем разобранном отчёте, если оно отличается. trend_comparable: since_2000 (чтение), since_2003 (математика), since_2006 (естественные науки); доли по чтению — с 2009. 2015 — переход на компьютер (mode) и новая модель шкалирования. mean_change — изменение из таблицы отчёта report к циклу period, со стандартной ошибкой, включающей ошибку связки; significant — |изменение| > 1,96·SE. sample_note: другой год сбора (PISA 2000+, 2009+), PISA for Development, отметки ОЭСР о несоблюдении стандартов выборки, охват и отклик 2022. Средние ОЭСР (entity_type group) — со своим составом стран в каждом отчёте (label). Субнациональные участники (entity_type subnational): провинции Китая, Шанхай, Буэнос-Айрес, Баку, Дубай, регионы Украины 2022.

PISA 2022 and 2015 Results: CC BY-NC-SA 3.0 IGO (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/igo/); PISA 2018, 2012, 2009: OECD Terms and Conditions (copying and excerpts allowed with acknowledgement of the OECD as source and copyright owner) — https://www.oecd.org/en/about/terms-conditions.html

CSV 1

Метаданные

PISA (ОЭСР): цифровые устройства и интернет у 15-летних и баллы теста — опубликованные таблицы, 2003–2022

15 458 наблюдений · 2003-01-01 — 2022-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Одна строка — одно число опубликованной таблицы ОЭСР (report, source_table); микроданные не используются. 2022 (PISA 2022 Results Vol. II): часы в день на цифровых устройствах для учёбы и досуга в школе, до и после уроков, в выходные (ST326; среднее — по серединам интервалов, «больше 7 часов» = 7,5), доли по интервалам, недельные суммы; средний балл по математике по времени досуга и учёбы на устройствах в школе; изменение балла на час и между соседними интервалами до и после учёта социально-экономического статуса (adjusted: before_escs / after_escs); отвлечение на устройства на уроках математики (ST273); правила школ (запрет телефонов и др., по ответам директоров); привычки (уведомления, тревога без устройства, ST322); компьютеров на ученика 2012–2022. 2012–2018: часы в неделю в интернете вне школы, в школе и всего (21st-Century Readers; середины интервалов, ×5 будних и ×2 выходных дня), доля с компьютером и интернетом дома 2003–2018; 2012 и 2015: минуты в день в интернете вне школы (PISA 2015 Vol. III; нижняя граница интервала) и баллы «умеренных» и «экстремальных» пользователей (больше 6 часов в день). Вопросы 2022 года о времени на устройствах несравнимы с вопросами 2012–2018 об интернете (trend_comparable). significant — |значение| > 1,96·SE (жирный шрифт таблиц в данных не хранится); coverage — доля охваченной выборки (†/‡). Разница баллов — связь, а не причина: ученики с разным временем у экрана различаются и другим. Анкета ИКТ в PISA необязательная, поэтому многих стран нет. Лицензия по отчёту — в поле license.

PISA 2022 Results Vol. II and PISA 2015 Results Vol. III: CC BY-NC-SA 3.0 IGO (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/igo/); 21st-Century Readers (OECD 2021): OECD Terms and Conditions (excerpts allowed with acknowledgement of the OECD as source) — https://www.oecd.org/en/about/terms-conditions.html

CSV 1

Метаданные

ЮНЕСКО: сколько дней школы были закрыты из-за COVID-19, 16.02.2020–30.04.2022

615 наблюдений · 2020-02-16 — 2022-04-30

Первоисточник · API

Данные и определения

Дни с 16 февраля 2020 по 30 апреля 2022 года, когда у страны был статус «закрыты из-за COVID-19» (days_fully_closed) или «открыты частично» (days_partially_open: закрыты некоторые регионы или классы), и их сумма. Каникулы не считаются. Статус один на страну и день, поэтому «частично» — от одного закрытого региона до закрытых старших классов: это не доля учеников дома. Числа — таблица ЮНЕСКО «Duration of school closures by country» (2022); коды стран — по ежедневной базе ЮНЕСКО (до 31 марта 2022), она же сверка: её дни до 31 марта не больше итога до 30 апреля и отстают не больше чем на 30 дней апреля.

UNESCO Institute for Statistics, open data with attribution (UIS terms: CC BY-SA 4.0, https://databrowser.uis.unesco.org/terms-and-conditions). Citation: UNESCO Institute for Statistics based on UNESCO map on school closures (https://en.unesco.org/covid19/educationresponse)

CSV 1

Метаданные

TIMSS: средние баллы и уровни подготовки, 4 и 8 классы, математика и естественные науки, 1995–2023

6 704 наблюдений · 1995-01-01 — 2023-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Средние баллы (mean_score) со стандартной ошибкой (dimensions.se) и стандартным отклонением (sd, только 2023 год), доли учеников, достигших международных уровней 400/475/550/625 баллов (pct_reaching_*, se там, где IEA его публикует), и доля ниже 400 (pct_below_low = 100 − доля достигших 400). Источник строк: source_report — TIMSS 2023 (таблицы трендов и результатов) или TIMSS 2019 (для стран и циклов, которых нет в отчёте 2023: Россия, Хорватия, Турция 8 кл. и др.). diff_vs: разность «этот цикл минус указанный» и значимость по оценке IEA (higher/lower/none). trend_comparable: строка входит в сравнимый ряд этой страны (по таблице трендов последнего отчёта, где она есть). as_published: значение, напечатанное в более раннем отчёте, если оно отличается. notes — сноски IEA: 1/2/3 — охват генеральной совокупности, †/‡/≡ — участие школ ниже норм (≡ — не выполнены нормы), ψ — оговорки о надёжности (15–25% учеников слишком слабы для оценки), Ж — среднее не измерено надёжно (>25%). Участники-бенчмарки (Москва, провинции Канады, эмираты ОАЭ, Мадрид и др.) — entity_type subnational; Англия, Северная Ирландия, бельгийские сообщества — тоже subnational, хотя в отчётах они в основном списке. mode: способ тестирования (eTIMSS/paperTIMSS в 2019, почти полностью цифровой 2023). Россия: TIMSS 1995–2019, в 2023 не участвовала; Москва — отдельный участник в 2019. Использование — по условиям IEA (некоммерческое, с указанием источника), не открытая лицензия.

© IEA (International Association for the Evaluation of Educational Achievement). Not an open licence: TIMSS & PIRLS publications may be used for non-commercial, educational and research purposes with attribution ("SOURCE: IEA's Trends in International Mathematics and Science Study – TIMSS 2023", publisher TIMSS & PIRLS International Study Center, Boston College); reproducing or redistributing the publications themselves needs written permission of IEA. Only aggregate published figures are used here, with attribution. https://timssandpirls.bc.edu/Copyright/index.html

CSV 1

Метаданные

Диплом и работа

Безработица, занятость и заработки по уровню образования. США: молодые выпускники 22–27 лет против ровесников без диплома, работа не по диплому и зарплаты (ФРБ Нью-Йорка, по микроданным CPS и ACS, с 1990 года), месячная безработица 25 лет и старше по диплому (BLS, с 1992 года). Европа: возраст × уровень ISCED (Евростат, с 1983 года). ОЭСР «Образование в цифрах»: 25–34 и 25–64 лет со стандартными ошибками и заработки относительно полного среднего. Все страны: национальные обследования МОТ (не модельные оценки). Уровни образования у источников разные и не смешиваются; безработица считается от рабочей силы, занятость — от всего населения группы. Методика — docs/LABOUR_EDUCATION.md в репозитории.

США: безработица молодых выпускников и ровесников без диплома · Европа: безработица 25–29 лет с высшим и со средним

ФРБ Нью-Йорка — «Рынок труда для недавних выпускников вузов» (CPS, ACS через IPUMS)

8 рядов

Первоисточник · © 2026 Federal Reserve Bank of New York. Content from the New York Fed subject to the Terms of Use at newyorkfed.org (https://www.newyorkfed.org/privacy/termsofuse): use, copying and redistribution allowed with this attribution; modified content must be labelled — calendar-year means of the monthly rates are computed by Macroscope, not published by the bank. Underlying microdata: U.S. Census Bureau and BLS, Current Population Survey; American Community Survey (IPUMS); O*NET (U.S. Department of Labor).

Ряды

nyfed_unemployment_recent_graduates — Безработица: выпускники вузов 22–27 лет (ФРБ Нью-Йорка), % рабочей силы · CSV
nyfed_unemployment_young_no_degree — Безработица: работники 22–27 лет без диплома бакалавра (ФРБ Нью-Йорка), % рабочей силы · CSV
nyfed_unemployment_college_graduates — Безработица: все с дипломом бакалавра и выше, 22–65 лет (ФРБ Нью-Йорка), % рабочей силы · CSV
nyfed_unemployment_all_workers — Безработица: все работники 16–65 лет (ФРБ Нью-Йорка), % рабочей силы · CSV
nyfed_underemployment_recent_graduates — Работа не по диплому: выпускники вузов 22–27 лет (ФРБ Нью-Йорка), % работающих выпускников · CSV
nyfed_underemployment_college_graduates — Работа не по диплому: все с дипломом бакалавра и выше, 22–65 лет (ФРБ Нью-Йорка), % работающих выпускников · CSV
nyfed_wage_median_bachelor_only — Зарплата выпускников 22–27 лет с дипломом бакалавра (медиана, ФРБ Нью-Йорка), долл. в ценах 2025 года · CSV
nyfed_wage_median_high_school_only — Зарплата 22–27-летних со школьным аттестатом (медиана, ФРБ Нью-Йорка), долл. в ценах 2025 года · CSV

Бюро статистики труда США (BLS), обследование населения CPS: безработица по образованию

4 рядов

Первоисточник · Public domain: BLS data are works of the U.S. federal government (17 U.S.C. § 105). BLS asks to cite "U.S. Bureau of Labor Statistics, Current Population Survey" and the series id.

Ряды

bls_unemployment_25plus_less_than_high_school — Безработица в 25 лет и старше: без школьного аттестата (США, BLS), % рабочей силы · CSV
bls_unemployment_25plus_high_school — Безработица в 25 лет и старше: школьный аттестат, без колледжа (США, BLS), % рабочей силы · CSV
bls_unemployment_25plus_some_college — Безработица в 25 лет и старше: колледж без диплома или диплом младшего специалиста (associate) (США, BLS), % рабочей силы · CSV
bls_unemployment_25plus_bachelor_or_higher — Безработица в 25 лет и старше: диплом бакалавра и выше (США, BLS), % рабочей силы · CSV

Евростат — обследование рабочей силы ЕС: безработица и занятость по образованию (lfsa_urgaed, lfsa_ergaed)

12 рядов

Первоисточник · Eurostat: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) — reuse allowed with acknowledgement of the source; Commission Decision 2011/833/EU. Source: Eurostat, EU Labour Force Survey (lfsa_urgaed, lfsa_ergaed).

Ряды

eu_unemployment_25_29_below_upper_secondary — Безработица 25–29 лет: образование ниже полного среднего (ISCED 0–2) (Евростат), % рабочей силы · CSV
eu_unemployment_25_29_upper_secondary — Безработица 25–29 лет: образование полное среднее и послесреднее (ISCED 3–4) (Евростат), % рабочей силы · CSV
eu_unemployment_25_29_tertiary — Безработица 25–29 лет: образование высшее (ISCED 5–8) (Евростат), % рабочей силы · CSV
eu_unemployment_25_64_below_upper_secondary — Безработица 25–64 лет: образование ниже полного среднего (ISCED 0–2) (Евростат), % рабочей силы · CSV
eu_unemployment_25_64_upper_secondary — Безработица 25–64 лет: образование полное среднее и послесреднее (ISCED 3–4) (Евростат), % рабочей силы · CSV
eu_unemployment_25_64_tertiary — Безработица 25–64 лет: образование высшее (ISCED 5–8) (Евростат), % рабочей силы · CSV
eu_employment_25_29_below_upper_secondary — Занятость 25–29 лет: образование ниже полного среднего (ISCED 0–2) (Евростат), % населения · CSV
eu_employment_25_29_upper_secondary — Занятость 25–29 лет: образование полное среднее и послесреднее (ISCED 3–4) (Евростат), % населения · CSV
eu_employment_25_29_tertiary — Занятость 25–29 лет: образование высшее (ISCED 5–8) (Евростат), % населения · CSV
eu_employment_25_64_below_upper_secondary — Занятость 25–64 лет: образование ниже полного среднего (ISCED 0–2) (Евростат), % населения · CSV
eu_employment_25_64_upper_secondary — Занятость 25–64 лет: образование полное среднее и послесреднее (ISCED 3–4) (Евростат), % населения · CSV
eu_employment_25_64_tertiary — Занятость 25–64 лет: образование высшее (ISCED 5–8) (Евростат), % населения · CSV

ОЭСР — «Образование в цифрах» (Education at a Glance), рынок труда по уровню образования

9 рядов

Первоисточник · OECD: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) — OECD data published from 1 July 2024 are open under the OECD Terms and Conditions (https://www.oecd.org/en/about/terms-conditions.html); cite "OECD, Education at a Glance Database, labour market outcomes (DSD_EAG_LSO_EA)".

Ряды

oecd_unemployment_25_34_below_upper_secondary — Безработица 25–34 лет: ниже полного среднего (ISCED 0–2) (ОЭСР), % рабочей силы · CSV
oecd_unemployment_25_34_upper_secondary — Безработица 25–34 лет: полное среднее или послесреднее (ISCED 3–4) (ОЭСР), % рабочей силы · CSV
oecd_unemployment_25_34_tertiary — Безработица 25–34 лет: высшее (ISCED 5–8) (ОЭСР), % рабочей силы · CSV
oecd_employment_25_34_below_upper_secondary — Занятость 25–34 лет: ниже полного среднего (ISCED 0–2) (ОЭСР), % населения · CSV
oecd_employment_25_34_upper_secondary — Занятость 25–34 лет: полное среднее или послесреднее (ISCED 3–4) (ОЭСР), % населения · CSV
oecd_employment_25_34_tertiary — Занятость 25–34 лет: высшее (ISCED 5–8) (ОЭСР), % населения · CSV
oecd_relative_earnings_25_64_tertiary — Заработки 25–64 лет с образованием высшее (ISCED 5–8) относительно полного среднего (ОЭСР), % (полное среднее = 100) · CSV
oecd_relative_earnings_25_64_below_upper_secondary — Заработки 25–64 лет с образованием ниже полного среднего (ISCED 0–2) относительно полного среднего (ОЭСР), % (полное среднее = 100) · CSV
oecd_relative_earnings_25_34_tertiary — Заработки 25–34 лет с образованием высшее (ISCED 5–8) относительно полного среднего (ОЭСР), % (полное среднее = 100) · CSV

МОТ, ILOSTAT — безработица и занятость по уровню образования (национальные обследования)

7 рядов

Первоисточник · ILO: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) — ILOSTAT data may be reused with attribution, ILO Terms of Use (https://www.ilo.org/about-ilo/terms-use); cite "ILO, ILOSTAT database" and the indicator id.

Ряды

ilo_unemployment_25plus_basic — Безработица 25 лет и старше: образование базовое (до основного среднего) (МОТ), % рабочей силы · CSV
ilo_unemployment_25plus_intermediate — Безработица 25 лет и старше: образование среднее (МОТ), % рабочей силы · CSV
ilo_unemployment_25plus_advanced — Безработица 25 лет и старше: образование продвинутое (высшее) (МОТ), % рабочей силы · CSV
ilo_unemployment_15_24_basic — Безработица 15–24 лет: образование базовое (до основного среднего) (МОТ), % рабочей силы · CSV
ilo_unemployment_15_24_advanced — Безработица 15–24 лет: образование продвинутое (высшее) (МОТ), % рабочей силы · CSV
ilo_employment_25plus_basic — Занятость 25 лет и старше: образование базовое (до основного среднего) (МОТ), % населения · CSV
ilo_employment_25plus_advanced — Занятость 25 лет и старше: образование продвинутое (высшее) (МОТ), % населения · CSV

BLS: месячная безработица в 25 лет и старше по образованию, США, с 1992 года

1 664 наблюдений · 1992-01-01 — 2026-09-30

Первоисточник · API

Данные и определения

Одна строка — месячная безработица (% рабочей силы) людей 25 лет и старше с одним уровнем образования, с сезонной поправкой, как публикует BLS (series_id — код ряда). attainment: less_than_high_school — без школьного аттестата, high_school — аттестат без колледжа, some_college — колледж без диплома или диплом associate, bachelor_or_higher — бакалавр и выше. Октября 2025 года нет: обследование не проводилось.

Public domain: BLS data are works of the U.S. federal government (17 U.S.C. § 105). BLS asks to cite "U.S. Bureau of Labor Statistics, Current Population Survey" and the series id.

CSV 1

Метаданные

Евростат: безработица и занятость по возрасту и образованию (ISCED), Европа, с 1983 года

96 554 наблюдений · 1983-01-01 — 2025-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Одна строка — одно число Евростата: unemployment_rate (% рабочей силы группы) или employment_rate (% всего населения группы), страна или объединение (EU27_2020, EA21 — entity_type group), возраст (age: Y15-24, Y20-24, Y25-29, Y25-64), пол, уровень ISCED 2011 (isced: ED0-2, ED3_4, ED5-8, TOTAL). quality — метка Евростата: b — разрыв ряда, u — низкая надёжность (маленькая выборка), d — другое определение. Великобритания — до 2019 года.

Eurostat: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) — reuse allowed with acknowledgement of the source; Commission Decision 2011/833/EU. Source: Eurostat, EU Labour Force Survey (lfsa_urgaed, lfsa_ergaed).

CSV 1 · CSV 2 · CSV 3 · CSV 4 · CSV 5

Метаданные

МОТ (ILOSTAT): безработица и занятость по образованию, полу и возрасту, все страны с обследованиями

134 828 наблюдений · 1970-01-01 — 2025-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Одна строка — одно число МОТ из национального обследования: unemployment_rate (% рабочей силы группы) по полу или employment_rate (% населения группы, оба пола). age: 15-24, 25+, 25-34. attainment — сводка МОТ: less_than_basic, basic, intermediate, advanced, all. source_type: labour_force_survey, other_household_survey, population_census и др.; source_code — код обследования МОТ. quality: u — ненадёжно (маленькая выборка), b — разрыв ряда. Это не модельные оценки МОТ: страны есть только в годы обследований.

ILO: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) — ILOSTAT data may be reused with attribution, ILO Terms of Use (https://www.ilo.org/about-ilo/terms-use); cite "ILO, ILOSTAT database" and the indicator id.

CSV 1 · CSV 2 · CSV 3 · CSV 4 · CSV 5 · CSV 6 · CSV 7

Метаданные

ФРБ Нью-Йорка: безработица, работа не по диплому и зарплаты недавних выпускников вузов США, 1990–2026

3 142 наблюдений · 1990-01-01 — 2026-06-30

Первоисточник · API

Данные и определения

Одна строка — одно число ФРБ Нью-Йорка. group: recent_graduates — 22–27 лет с дипломом бакалавра и выше; young_no_degree — 22–27 лет без диплома бакалавра (та же возрастная группа, разница — в дипломе); college_graduates — 22–65 лет с дипломом; all_workers — все 16–65 лет. Учащиеся исключены. unemployment_rate и underemployment_rate — месячные, с сезонной поправкой и скользящим средним за 3 месяца (time_basis month_3m_moving_average), с января 1990 года; estimated — октябрь 2025 года, оценка банка. recession_nber — месяц рецессии по NBER. Работа не по диплому — доля работающих выпускников на местах, где диплом обычно не нужен (O*NET, порог 50%). annual_wage_full_time — годовая зарплата работающих полный день 22–27 лет, stat p25/median/p75, только бакалавр (bachelor_only) или только школа (high_school_only), доллары 2025 года. group by_major — исходы по специальностям, ACS 2024: безработица и работа не по диплому у 22–27-летних с дипломом, медианная зарплата в начале (22–27) и середине карьеры (35–45), доля с магистратурой и выше (25–65). Нью-Йорк (город или штат) банк здесь не публикует: это национальные ряды.

© 2026 Federal Reserve Bank of New York. Content from the New York Fed subject to the Terms of Use at newyorkfed.org (https://www.newyorkfed.org/privacy/termsofuse): use, copying and redistribution allowed with this attribution; modified content must be labelled — calendar-year means of the monthly rates are computed by Macroscope, not published by the bank. Underlying microdata: U.S. Census Bureau and BLS, Current Population Survey; American Community Survey (IPUMS); O*NET (U.S. Department of Labor).

CSV 1

Метаданные

ОЭСР «Образование в цифрах»: безработица, занятость (со стандартными ошибками) и относительные заработки по образованию

77 274 наблюдений · 1981-01-01 — 2025-12-31

Первоисточник · API

12 047 наблюдений · 2021-01-01 — 2025-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Eurostat reuse policy; attribution: Eurostat; selected cells reshaped

CSV 1 · CSV 2

Метаданные

Snapchat в ЕС: аудитория DSA, H1 2026

28 наблюдений · 2026-01-01 — 2026-06-30

Первоисточник · API

Данные и определения

Snap, DSA: средние monthly active recipients за январь–июнь 2026, оценка компании. Не ежедневная аудитория, не доля населения и не охват рекламы. Исходная единица — получатели; показано в миллионах; годовой CSV округлён до четырёх знаков, исходное число сохранено в подробном наборе. Итог ЕС опубликован отдельно: страны не складываются. Snap предупреждает в отчёте H1 2025, что меняет расчёт и значения не предназначены для сравнения между периодами. Поэтому здесь один срез, без темпа роста и сравнения с аудиторией других сервисов.

Attributed factual DSA disclosure; Snap terms: https://www.snap.com/terms

CSV 1

Метаданные

TikTok: получатели сервиса по странам ЕС, DSA

27 наблюдений · 2025-01-01 — 2025-06-30

Первоисточник · API

Данные и определения

TikTok, отчёт DSA за январь–июнь 2025 (версия 15 апреля 2026), приложение H, с.26–27. Среднее число monthly active recipients в каждой из 27 стран ЕС, округлено до 100 тысяч (здесь в миллионах). Один получатель мог обращаться из нескольких стран: страны не складываем в уникальных людей. Это оценка поставщика для DSA, не опрос, не ежедневная аудитория, не процент населения и не все жители страны. Годовая точка обозначает только первое полугодие 2025; другие платформы и периоды имеют свои определения.

Attributed numerical excerpt from TikTok DSA Transparency Report January–June 2025, Annex H, pp.26–27; report copyright retained by TikTok.

CSV 1

Метаданные

Европа: использование генеративного ИИ

148 наблюдений · 2025-01-01 — 2025-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Знаменатель — все лица 16–74 лет, IND_TOTAL/PC_IND. Год обследования, активность за последние три месяца. Агрегаты ЕС/еврозоны сохранены отдельно от стран. Категории пересекаются; сумма не является числом людей. Флаги b/e/u и другие — как в источнике. Отсутствие значения не равно нулю. Старые коды музыки и новостей не склеены с новыми. Поиск товаров не означает любые поисковые запросы.

Eurostat reuse policy: reuse with attribution

CSV 1

Метаданные

Европа: соцсети, мессенджеры и цифровой контент

5 993 наблюдений · 2002-01-01 — 2025-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Eurostat reuse policy: reuse with attribution

CSV 1

Метаданные

Европа: ежедневное использование интернета

833 наблюдений · 2003-01-01 — 2025-12-31

Первоисточник · API

Данные и определения

Eurostat reuse policy: reuse with attribution

CSV 1

Метаданные

9 061 наблюдений · 1992 — 2024

Первоисточник · API

Данные и определения

IMLS public-use data; attribution; no person-level files

CSV 1 · CSV 2

Метаданные

Землетрясения M≥7: события, магнитуда и глубина

5 323 наблюдений · 1900-01-05T19:00:00.000Z — 2026-08-14T21:58:21.561Z

Первоисточник · API

Данные и определения

USGS ComCat, события типа earthquake с опубликованной магнитудой ≥7, 1900-01-01 ≤ дата ≤ 2026-10-01. Магнитуда предпочтительной версии, тип шкалы сохранён. Глубина гипоцентра, не глубина повреждений; ошибки сохранены при наличии. Историческая полнота, точность и сети меняются. Каталог не доказывает рост реальной частоты или ущерба; число событий ограничено фильтром. Логарифмическое соотношение 10^(1.5ΔM) — приблизительное учебное отношение энергий, не измеренная энергия каждого события, не сила локального сотрясения и не смертность.

USGS-produced public-domain scientific data; contributing catalogue/network names retained; https://www.usgs.gov/faqs/are-usgs-reportspublications-copyrighted

CSV 1

Метаданные

252 576 наблюдений · 2019-12-30 — 2026-09-20

Первоисточник · API

Данные и определения

Неделя по дате отчёта, не заражения или смерти. Пропуск не ноль; отрицательные корректировки сохранены. Изменения тестирования и отчётности ограничивают сравнения. Накопленные значения нельзя складывать. Не вошедшие коды: PN, XK, XXF, XXG, XXH, XXI, XXJ, XXL

WHO COVID-19 dashboard data, CC BY 4.0

Метаданные

COVID-19: госпитализации и интенсивная терапия

32 675 наблюдений · 2019-12-30 — 2026-08-30

Первоисточник · API

Данные и определения

Сохранены семидневные показатели; перекрывающиеся 28-дневные окна не суммируются. Национальные определения и охват неодинаковы; США перешли к дозорной сети с февраля 2024. Пропуск не ноль.

WHO COVID-19 dashboard data, CC BY 4.0

CSV 1 · CSV 2 · CSV 3 · CSV 4 · CSV 5

Метаданные

Внимание к темам: просмотры статей Википедии

1 519 наблюдений · 2015-07-01 — 2026-09-30

Первоисточник · API

Данные и определения

12 выбранных англоязычных статей, с июля 2015. Только agent=user, без явно выявленных автоматизированных обращений. Не уникальные читатели, не все языки и не общественное мнение. Переименования, перенаправления и отдельные связанные статьи могут менять охват. Для прогноза внимания нужна нормировка на общий трафик и дополнительные источники.

CC0 1.0; credit Wikimedia Analytics API

CSV 1

Метаданные

Файлы

Сводка по странам

Одна строка на страну: последняя рождаемость и число рождений (с годом и источником), пик рождений, население 2024 года, прогноз ООН до 2100 года, медианный возраст, нагрузка пожилыми.

/data/demography/countries.csv · 237 строк · 35 КБ

Ряды по стране или региону

Длинный формат, файл на каждую страну и регион: оценки ООН WPP 2024 за 1950–2023 годы, варианты прогноза на 2024–2100 годы и национальная статистика со ссылками на источники. Код — ISO3 или un-<номер>.

/data/demography/series/{code}.csv

Показатели в широком формате

Файл на каждый показатель: страны и регионы по строкам, годы 1950–2100 по столбцам (оценки ООН до 2023 года, средний вариант с 2024-го).

/data/demography/indicators/{indicator}.csv

Архив прогнозов

Официальные прогнозы разных лет и фактические ряды всех подробных случаев: рождения и рождаемость (Япония, Корея, Тайвань, Китай, Индия, Нигерия, США, Великобритания, Канада, Австралия, Финляндия, Италия, ЕС, Германия, Россия, мир), миграция, энергетика США (EIA), прогнозы ФРС. Единица — в столбце unit.

/data/demography/forecasts.csv · 16 099 строк · 4,1 МБ

Сверка прогнозов

По каждому прогнозу: что он ожидал на последний год с фактом, расхождение и год, в котором он ждал сегодняшнего уровня.

/data/demography/forecast-checks.csv · 636 строк · 59 КБ

ООН-2024 против факта

Средний вариант прогноза ООН 2024 года против рождений по данным национальной статистики за 2024–2025 годы.

/data/demography/un2024-vs-actual.csv · 42 строки · 10 КБ

Национальная статистика

Рождения и рождаемость 2015–2025 годов от статистических ведомств 64 стран, со статусом и источником; рождения за часть 2026 года, где они опубликованы.

/data/demography/national.csv · 1 099 строк · 271 КБ

Рабочая книга Excel

Основные таблицы одним файлом Excel: страны, национальная статистика, ООН-2024 против фактических рождений, архив прогнозов, рождения в мире, контекст.

/data/demography/macroscope-demography.xlsx · 285 КБ

База показателей: каталог

Все показатели единой базы (демография, миграция, экономика, общество, цифровизация, энергия, безопасность): определение, единица, источник, код в источнике, охват, сверки прогнозов.

/data/indicators/catalog.json · 2,6 МБ

Все показатели по стране

Файл на каждую страну (и un-900 для мира): все показатели базы, фактические значения по годам, ссылка на источник в каждой строке.

/data/indicators/country/{code}.csv

Выпуски ООН 1998–2022 против факта по всем странам

Население, рождения и рождаемость в 12 прошлых выпусках прогноза ООН против факта (оценки ООН WPP 2024; рождения и рождаемость — национальная статистика с последнего года, где она совпадала с оценкой ООН). gap_pct = факт / прогноз − 1.

/data/indicators/checks/wpp_revisions.csv · 61 703 строки · 4,2 МБ

Выпуски ООН против факта: миграция, продолжительность жизни, возраст матери

Чистая миграция (тыс. в год и на 1000 жителей), продолжительность жизни женщин и мужчин, средний возраст матери в 12 прошлых выпусках прогноза ООН против оценок ООН 2024 года. gap = факт − прогноз в единицах показателя; coverage меньше 1 — пятилетие ещё не закончилось.

/data/indicators/checks/wpp/{indicator}.csv

Прогнозы МВФ против факта по всем странам

Рост ВВП, инфляция, госдолг, баланс бюджета, текущий счёт, безработица, ВВП на душу и население в прошлых выпусках World Economic Outlook МВФ против последних фактических значений (население — оценки ООН WPP 2024). Для ставок расхождение в процентных пунктах.

/data/indicators/checks/weo/{indicator}.csv

Показатели Всемирного банка и МСЭ

Длинный формат, файл на показатель: пользователи интернета, мобильная и широкополосная связь, ВВП на душу по ППС, урбанизация, образование и работа женщин (МОТ), продолжительность жизни, рождения у девушек 15–19 лет, переводы мигрантов, военные расходы (SIPRI).

/data/indicators/obs/wb/{indicator}.csv

ООН: мигранты и уехавшие

Сколько мигрантов живёт в стране (тыс. и % населения) и сколько её уроженцев живёт за рубежом (тыс. и % от населения страны), 1990–2024 (International Migrant Stock 2024).

/data/indicators/obs/un_ims/{indicator}.csv

УВКБ ООН: беженцы

Беженцы и другие нуждающиеся в международной защите по стране убежища и по стране происхождения, тыс. и на 1000 жителей, на конец года с 1951 года.

/data/indicators/obs/unhcr/{indicator}.csv

Ember: электроэнергия

Потребление электричества на человека и его рост, доли ветра и солнца, безуглеродной выработки и угля, углеродоёмкость; 209 стран, 1985–2025.

/data/indicators/obs/ember/{indicator}.csv

BIS: реальные цены на жильё

Цены на жильё с поправкой на инфляцию, индекс 2010 = 100, среднее за год; 57 стран.

/data/indicators/obs/bis/house_prices_real.csv · 2 134 строки · 109 КБ

Евростат: Европа

Рождения у матерей, родившихся за рубежом (%), первичные заявления на убежище, въехавшие и уехавшие на 1000 жителей, рождаемость местных матерей и мигранток (расчёт Макроскопа по данным Евростата).

/data/indicators/obs/eurostat/{indicator}.csv

Прогнозы Евростата EUROPOP против факта

Рождаемость, население, чистая миграция и продолжительность жизни в выпусках EUROPOP 2013–2025 против статистики самого Евростата, по каждой стране Европы и году.

/data/indicators/checks/europop/{indicator}.csv

Браки

Число браков за год (тыс.) и на 1000 жителей, 158 стран с 1950 года: национальные ведомства для Кореи, Японии, Тайваня, Китая и США, Евростат для Европы, ООН для остальных.

/data/indicators/obs/marriage/{indicator}.csv

Браки: источник каждого значения

Каждое число браков со своим источником, ссылкой на публикацию, статусом и примечаниями (год регистрации или заключения, расхождения источников).

/data/indicators/sources/marriages.csv · 8 879 строк · 2,2 МБ

Подробные сверки вне демографии

Национальные прогнозы миграции (ONS, Destatis, CBO, Бюро переписи США, Статистика Канады), энергетика США (EIA) и прогнозы ФРС против факта, с источниками.

/data/indicators/cases.json · 1,1 МБ

Сказано и сделано: заявления против фактов

Публичные обещания, цели и прогнозы с числом и сроком (главы правительств, министры, партии, законы и официальные стратегии, центробанки, учёные, руководители компаний): дословная цитата на языке оригинала с переводом, дата и ссылка на первоисточник; обещанное значение, знак и срок; факт к сроку с официальным источником; исход (сбылось, перевыполнено, почти, позже срока, не сбылось, сбылось и обратилось); для события к дате (посадка, первый полёт, начало продаж) — его дата в fact_happened. Темы: миграция, демография, отходы, доходы и соцпрограммы, экономика, энергия, технологии, климат, наука, космос. Полные ряды и оговорки — в claims.json и операции API get_claims.

/data/claims/claims.csv · 1 343 строки · 2,1 МБ

Сказано и сделано: полные записи

Те же заявления с рядом факта по годам, единицами, оговорками (пересмотры, определения, обстоятельства) и тем, как проверены цитата и факт.

/data/claims/claims.json · 4,7 МБ

HFD: дети к каждому возрасту, по поколениям

Human Fertility Database (ccfrVHbo): сколько детей и сколько первых детей родили на одну женщину одного года рождения до конца года, в котором ей исполнилось `age` (первых рождений на женщину = доля родивших первого ребёнка); 38 стран и частей стран, возраст 12–55, только прожитые возрасты. Регистры рождений, а не опрос.

/data/indicators/hfd/cohort_ages.csv · 47 264 строки · 1,3 МБ

UCDP: гибель в вооружённом насилии

Погибшие в вооружённых конфликтах и при насилии против мирных жителей по странам и годам, человек и на 100 тыс. жителей, 1989–2025 (UCDP GED 26.1).

/data/indicators/obs/ucdp/{indicator}.csv

population · births · tfr · mean_age_childbearing · sex_ratio_at_birth · life_expectancy_male · life_expectancy_female · net_migration · median_age

Ряды по странам и регионам

Один файл на страну или регион: /data/demography/series/<код>.csv, где код — ISO3 страны (например, KOR) или un-<номер> для регионов ООН (мир — un-900). Столбцы: indicator, year, value, unit, kind, source.

Значения kind: estimate — оценка ООН (1950–2023); projection_medium, projection_low, projection_lower95, projection_upper95 — варианты прогноза ООН (2024–2100); national_final, national_provisional, national_estimate — национальная статистика.

Мир и регионы

Австралия и Новая Зеландия Азия Америка Африка Африка южнее Сахары Более развитые регионы Восточная Азия Восточная Африка Восточная Европа Восточная и Юго-Восточная Азия Доход выше среднего Доход ниже среднего Европа Европа и Северная Америка Евросоюз (27)Западная Азия Западная Африка Западная Европа Карибский бассейн Латинская Америка и Карибы Латинская Америка и Карибы Меланезия Менее развитые регионы Микронезия (регион)Мир Наименее развитые страны Океания Полинезия Северная Америка Северная Африка Северная Африка и Западная Азия Северная Европа Страны с высоким доходом Страны с низким доходом Центральная Азия Центральная Америка Центральная Африка Центральная и Южная Азия Юго-Восточная Азия Южная Азия Южная Америка Южная Африка (регион)Южная Европа

Страны

Австралия Австрия Азербайджан Албания Алжир Американские Самоа Ангвилла Ангола Андорра Антигуа и Барбуда Аргентина Армения Аруба Афганистан Багамы Бангладеш Барбадос Бахрейн Беларусь Белиз Бельгия Бенин Бермуды Болгария Боливия Бонайре, Синт-Эстатиус и Саба Босния и Герцеговина Ботсвана Бразилия Британские Виргинские Острова Бруней Буркина-Фасо Бурунди Бутан Вануату Великобритания Венгрия Венесуэла Виргинские Острова (США)Восточный Тимор Вьетнам Габон Гаити Гайана Гамбия Гана Гваделупа Гватемала Гвинея Гвинея-Бисау Германия Гернси Гибралтар Гондурас Гонконг Государство-город Ватикан Гренада Гренландия Греция Грузия Гуам ДР Конго Дания Джерси Джибути Доминика Доминиканская Республика Египет Замбия Западная Сахара Зимбабве Израиль Индия Индонезия Иордания Ирак Иран Ирландия Исландия Испания Италия Йемен КНДР Кабо-Верде Казахстан Каймановы Острова Камбоджа Камерун Канада Катар Кения Кипр Киргизия Кирибати Китай Колумбия Коморы Косово Коста-Рика Кот-д'Ивуар Куба Кувейт Кюрасао Лаос Латвия Лесото Либерия Ливан Ливия Литва Лихтенштейн Люксембург Маврикий Мавритания Мадагаскар Майот Макао Малави Малайзия Мали Мальдивы Мальта Марокко Мартиника Маршалловы Острова Мексика Микронезия Мозамбик Молдова Монако Монголия Монтсеррат Мьянма Намибия Науру Непал Нигер Нигерия Нидерланды Никарагуа Ниуэ Новая Зеландия Новая Каледония Норвегия Объединённые Арабские Эмираты Оман Остров Мэн Остров Святой Елены, Остров Вознесения и Тристан-да-Кунья Острова Кука Острова Туркс и Каикос Острова северной Марианы Пакистан Палау Палестина Панама Папуа — Новая Гвинея Парагвай Перу Польша Португалия Пуэрто-Рико Республика Конго Реюньон Россия Руанда Румыния США Сальвадор Самоа Сан-Марино Сан-Томе и Принсипи Саудовская Аравия Северная Македония Сейшелы Сен-Бартельми Сен-Мартен (Франция)Сен-Пьер и Микелон Сенегал Сент-Винсент и Гренадины Сент-Китс и Невис Сент-Люсия Сербия Сингапур Синт-Мартен (голландская часть)Сирия Словакия Словения Соломоновы Острова Сомали Судан Суринам Сьерра-Леоне Таджикистан Таиланд Тайвань Танзания Того Токелау Тонга Тринидад и Тобаго Тувалу Тунис Туркменистан Турция Уганда Узбекистан Украина Уоллес и Футана Уругвай Фарерские Острова Фиджи Филиппины Финляндия Фолклендские Острова Франция Французская Гвиана Французская Полинезия Хорватия Центральноафриканская Республика Чад Черногория Чехия Чили Швейцария Швеция Шри-Ланка Эквадор Экваториальная Гвинея Эритрея Эсватини Эстония Эфиопия Южная Африка Южная Корея Южный Судан Ямайка Япония

Как ссылаться

Указывайте первоисточник (ООН WPP 2024 или ведомство из столбца source) и Макроскоп с адресом страницы. Данные ООН распространяются по лицензии CC BY 3.0 IGO; условия национальных источников — на их сайтах.