Experimentelle Statistiken des BFS

Experimentelle Statistiken werden anhand neuer Methoden und/oder Datenquellen produziert und entsprechen damit sowohl der Dateninnovationsstrategie des BFS als auch dem statistischen Mehrjahresprogramm des Bundes. Auf dieser Microsite werden unter anderem auch die laufenden (Pilot)projekte im Bereich der Dateninnovationsstrategie beschrieben.

Durch die frühzeitige Publikation werden Nutzerinnen und Nutzer sowie Partner sowohl bei der Entwicklung als auch bei der Konsolidierung der Projekte frühzeitig einbezogen. Dadurch können die Nutzerbedürfnisse bezüglich Effizienz, Qualität und Verfügbarkeit besser und rascher erfüllt werden.

Trotzdem können die experimentellen Statistiken insbesondere aus methodischer Sicht noch Verbesserungspotenzial aufweisen. Die Methodik kann sich somit noch weiterentwickeln. Experimentelle Statistiken werden daher mit einem leicht erkennbaren Logo markiert.

Status der Projekte

Im Gange: Projekt in Entwicklung.
In Produktion: In die Standardproduktion überführtes Projekt.
Angehalten: Unter den aktuellen Bedingungen abgebrochenes Projekt (Reaktivierung möglich).
Abgeschlossen: Abgeschlossenes Projekt (ohne Überführung in die Standardproduktion).

Symboldbild – Entwicklung der Hotellogiernächte (HESTA-FLASH)

Entwicklung der Hotellogiernächte (HESTA-FLASH)

Diese Statistik gibt monatlich Aufschluss über den Zustand und die Entwicklung von Angebot und Nachfrage der Hotellerie in der Schweiz. Die Ergebnisse werden jeden Monat am 25. Arbeitstag nach dem Erhebungsmonat veröffentlicht.
Symbolbild - Mortalitätsmonitoring (MOMO)

Mortalitätsmonitoring (MOMO)

Beim Mortalitätsmonitoring überwacht das BFS die Übersterblichkeit, das heisst die wöchentliche Anzahl Todesfälle über dem für die Jahreszeit erwarteten Wert. Die Sterblichkeitsraten sind ein wichtiger Indikator der Gesundheitsstatistik und von grundlegender Bedeutung für die öffentliche Gesundheit. Aus diesem Grund kommt dem Monitoring der Mortalität während einer Influenza- oder anderen Pandemien grosse Bedeutung zu. Bei einer schweren Pandemie kann das Monitoring ein robustes Mittel sein, um den Verlauf einer Pandemie und ihre Auswirkungen auf die öffentliche Gesundheit zu beobachten.
Dieses Teaser-Bild führt zu weiteren Informationen zu: Haushaltstypologie (STATPOP)

Buchungsplattformdaten (Eurostat)

Das Ziel dieses Projekts ist es, eine Variable «Haushaltstyp» für alle Privathaushalte der ständigen Wohnbevölkerung am Hauptwohnsitz zu erhalten. 
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Haushaltstypologie (STATPOP)

Das Ziel dieses Projekts ist es, eine Variable «Haushaltstyp» für alle Privathaushalte der ständigen Wohnbevölkerung am Hauptwohnsitz zu erhalten. 
Symbolbild - Arealstatistik Deep Learning (ADELE)

Arealstatistik Deep Learning (ADELE)

Die Arealstatistik des BFS ist ein unverzichtbares Instrument der langfristigen Raumbeobachtung. Das Projekt zielt darauf ab, das nötige Knowhow im Bereich der Technologien zur künstlichen Intelligenz (KI) zu erlangen und damit auf lange Sicht die Luftbildinterpretation zur Identifizierung und Klassifizierung von Veränderungen zumindest teilweise zu automatisieren.
Dieses Teaser-Bild führt zu weiteren Informationen zu: Arbeitsproduktivität nach Branchen im Jahr 2020

Arbeitsproduktivität nach Branchen im Jahr 2020

Die Arbeitsproduktivität nach Branchen wird jährlich als Teil der Wachtsums- und Produktivitätsstatistik (WPS) veröffentlicht.
Dieses Teaser-Bild führt zu weiteren Informationen zu: Einfluss der Pandemie auf das Haushaltsbudget

Aktuelle Quartalsindikatoren zum Konsum der privaten Haushalte

Die Haushaltsbudgeterhebung (HABE) ist für detaillierte und zeitlich aufgelöste Analysen sehr gut geeignet, da sie kontinuierlich durchgeführt wird und jeden Tag im Jahr abdeckt. So wurden ihre aktuellsten Daten speziell während der Krise fortlaufend analysiert und verwendet.
Symbolbild - SwissCovid-App-Monitoring

SwissCovid-App-Monitoring

Das SwissCovid-App Monitoring wertet Daten aus den Proximity-Tracing-Systemen des Bundes aus und stellt sie der Öffentlichkeit zur Verfügung.
Symbolbild - Kleingebietsschätzung

Kleingebietsschätzung (Gemeinden) der Erwerbsbeteiligung in der Strukturerhebung

Die Strukturerhebung liefert wichtige Informationen zur Bevölkerung und insbesondere zur Arbeitssituation. Dank einer jährlichen Stichprobenerhebung bei mindestens 200 000 Personen in der Schweiz lässt sich die Erwerbsbeteiligung für Gruppen von 15 000 Einwohnerinnen und Einwohner zuverlässig schätzen.
Symbolbild - Mobilitäts-Sonderauswertung Covid-19

Mobilitäts-Sonderauswertung Covid-19

Aufgrund des Abbruchs im März 2020 und des erneuten Beginns der Erhebung im Januar 2021 stehen für einen Zeitraum von mehreren Wochen ausnahmsweise MZMV-Daten aus zwei direkt aufeinanderfolgenden Jahren zur Verfügung: Daten aus der Zeit sowohl unmittelbar vor als auch nach Pandemiebeginn. Das BFS und das ARE haben entschieden, die beiden Datensätze im Rahmen einer Sonderauswertung miteinander zu vergleichen.
Symboldbild – Covid-19 und Lebensbedingungen in der Schweiz 2020 (SILC)

Covid-19 und Lebensbedingungen in der Schweiz 2020 (SILC)

Aufgrund der Covid-19-Pandemie gab es im Frühjahr 2020 weitreichende wirtschaftliche und gesellschaftliche Einschränkungen, die die Lebensbedingungen der Schweizer Wohnbevölkerung verändert haben. Mit der Erhebung über die Einkommen und Lebensbedingungen (SILC), die jährlich detaillierte Informationen zur Armut und den Lebensbedingungen in der Schweiz liefert, konnten die Auswirkungen auf die Lebensbedingungen gemessen und hier erstmals dargestellt werden.
Symbolbild - Automatisierung der NOGA-Kodierung (NOGAuto)

Automatisierung der NOGA-Kodierung (NOGAuto)

Automatisierung der Kodierung der wirtschaftlichen Tätigkeit von Unternehmen anhand von Machine Learning Methoden, die an bereits im BFS vorhandene Daten angewandt werden (Erhebungsdaten, Beschreibung im Handelsregister, Schlüsselwörter, Erläuterungen der Nomenklaturen usw.).
Symbolbild - Mobilitäts-Monitoring Covid-19

Mobilitäts-Monitoring Covid-19

Wie mobil ist die Bevölkerung angesichts der Covid-19-Pandemie? Wie entwickeln sich die zurückgelegten Distanzen und die Bewegungsradien der Menschen? Das Mobilitäts-Monitoring Covid-19 liefert Antworten auf diese Fragen. Präsentiert werden statistisch belastbare Tendenzen auf Basis einer Auswertung der Handy-Bewegungsdaten von mehr als 2500 Freiwilligen. Die in einer ersten Phase auch vom BFS mitgetragene Erhebung erlaubt es unter anderem, prüfend nachzuverfolgen, inwieweit die staatlichen Vorgaben und Empfehlungen bezüglich der Mobilität Wirkung zeigen. Das Monitoring lief bis Juni 2021.
Symbolbild - Berechnung eines Erwerbseinkommens (LABB)

Berechnung eines Erwerbseinkommens (LABB)

Die Analyse des Erwerbseinkommens und dessen Entwicklung in den ersten Jahren nach einem in der Schweiz erworbenen Bildungsabschluss ist für die Beurteilung der Ausbildungsadäquanz von zentraler Bedeutung.
Die individuellen Konten der Zentralen Ausgleichsstelle (ZAS) und die Strukturerhebung (SE) des BFS liefern hierzu aufschlussreiche Informationen.
Symbolbild - Armutsmessung unter Einbezug der Vermögen (AssetPov)

Armutsmessung unter Einbezug der Vermögen (AssetPov)

Zukünftig soll die Armutsstatistik um einen Indikator ergänzt werden, der auf den gesamten finanziellen Mitteln der Haushalte (Einkommen und Vermögen) basiert. In der Schweiz gibt es bisher keine Vermögensdaten, welche den inhaltlichen und qualitativen Anforderungen für solche Analysen genügen. Das BFS hat deshalb im Rahmen der Erhebung über die Einkommen und Lebensbedingungen (SILC), die auch Datenbasis der offiziellen Armutsstatistik ist, 2015 ein Pilot-Modul zum Thema Vermögen integriert.
Symbolbild - Plausibilitätsprüfung mit Machine Learning

Plausibilitätsprüfung mit Machine Learning

Dieses Projekt beabsichtigt die Plausibilitätsprüfungen im BFS anhand von Machine Learning Algorithmen zu erweitern, zu beschleunigen und gleichzeitig die Datenqualität zu steigern.
Symbolbild - Machine Learning SoSi

Machine Learning SoSi (ML_SoSi)

Gruppierung typischer prospektiver Verlaufsmuster bezüglich Leistungsbezügen im System der Sozialen Sicherheit und Erwerbsarbeit sowie Schätzung der Gruppenzugehörigkeit durch Nutzung individueller Merkmale und retrospektiver Verlaufsdaten unter Anwendung eines machine-learning-Ansatzes.
Symbobild - Ermittlung des Potenzials von «Kleingebietsschätzungen» im Rahmen der Beschäftigungsstatistik (BESTA)

Ermittlung des Potenzials von «Kleingebietsschätzungen» im Rahmen der Beschäftigungsstatistik (BESTA)

Ein rund 15-köpfiges Projektteam prüft, inwiefern die Methode «Kleingebietsschätzungen» sich für die Beschäftigungsstatistik eignet. Ziel ist es, zuverlässige Schätzungen der Gesamtbeschäftigung und der VZÄ für Kantone, Grossstädte und im Stichprobenplan nicht berücksichtigte NOGA-Stufen vorzunehmen.
Symbolbild -  Experimental Statistics

Europäische experimentelle Statistiken

Mehrere andere Länder in Europa sind daran experimentelle Statistiken basierend auf neuen Methoden und/oder neuen Datenquellen zu entwickeln. Finden Sie hier alle Länder des Europäischen Statistischen Systems (ESS), welche aktuell experimentelle Statistiken durchführen.

ESS Experimental statistics