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title: "Open Government Data, provided by Canton Zurich"
date: "2025-01-07"
output: html_document
---
## Dataset: Bevölkerungsprognose für den Kanton Zürich
Bevölkerung nach Bezirk, Region, Geschlecht und Alter (5-Jahres-Altersklassen), nach zivilrechtlichem Wohnsitz, Daten per Ende Jahr. Quelle: Kantonale Bevölkerungserhebung KBE, kantonale Bevölkerungprognose, Statistisches Amt des Kantons Zürich.
[Direct data shop link for dataset](https://www.zh.ch/de/politik-staat/statistik-daten/datenkatalog.html#/datasets/705@statistisches-amt-kanton-zuerich)
Auto generated R starter code for data set 705@statistisches-amt-kanton-zuerich.
## Metadata
- **Issued** `2020-10-14T22:35:00`
- **Modified** `2024-12-04T11:34:11`
- **Startdate** `2010-12-31`
- **Enddate** `2050-12-31`
- **Theme** `['http://publications.europa.eu/resource/authority/data-theme/SOCI']`
- **Keyword** `['altersklassen', 'bevoelkerung', 'bevoelkerungsprognosen', 'bevoelkerungswachstum', 'einwohnerzahl', 'amtliches_geschlecht', 'prognosen', 'raumplanungsregionen', 'einwohner', 'ogd']`
- **Publisher** `['Statistisches Amt des Kantons Zürich']`
- **Landingpage** `https://www.zh.ch/de/soziales/bevoelkerungszahlen/zukuenftige_entwicklung.html`
# Load packages
```{r}
library(tidyverse)
library(skimr)
```
# Load data
- The dataset has 6 distribution(s) in CSV format.
- All available CSV distributions are listed below and can be read into a tibble.
```{r}
# Distribution 0
# Ktzhdistid : 5785
# Title : Bevölkerungsprognose Trend ZH 2024, nach Region, Geschlecht und 20 Altersklassen
# Description : Bevölkerung 2010–2050 nach Region, Geschlecht und Alter, nach zivilrechtlichem Wohnsitz, Daten per Ende Jahr. Maschinenlesbares Format.
# Issued : 2024-12-04T12:42:21
# Modified : 2024-12-04T12:42:21
df <- read_delim('https://www.web.statistik.zh.ch/ogd/daten/ressourcen/KTZH_00000705_00005785.csv')
# Distribution 1
# Ktzhdistid : 5784
# Title : Bevölkerungsprognose Trend ZH 2024, nach Bezirk, Geschlecht und 20 Altersklassen
# Description : Bevölkerung 2010–2050 nach Bezirk, Geschlecht und Alter, nach zivilrechtlichem Wohnsitz, Daten per Ende Jahr. Maschinenlesbares Format.
# Issued : 2024-12-04T12:42:29
# Modified : 2024-12-04T12:42:29
df <- read_delim('https://www.web.statistik.zh.ch/ogd/daten/ressourcen/KTZH_00000705_00005784.csv')
# Distribution 2
# Ktzhdistid : 4901
# Title : Bevölkerungsprognose Trend ZH 2023, nach Region, Geschlecht und 20 Altersklassen
# Description : Bevölkerung 2010–2050 nach Region, Geschlecht und Alter, nach zivilrechtlichem Wohnsitz, Daten per Ende Jahr. Maschinenlesbares Format.
# Issued : 2023-11-22T18:08:08
# Modified : 2023-11-22T18:08:08
df <- read_delim('https://www.web.statistik.zh.ch/ogd/daten/ressourcen/KTZH_00000705_00004901.csv')
# Distribution 3
# Ktzhdistid : 4902
# Title : Bevölkerungsprognose Trend ZH 2023, nach Bezirk, Geschlecht und 20 Altersklassen
# Description : Bevölkerung 2010–2050 nach Bezirk, Geschlecht und Alter, nach zivilrechtlichem Wohnsitz, Daten per Ende Jahr. Maschinenlesbares Format.
# Issued : 2023-11-22T18:08:21
# Modified : 2023-11-22T18:08:21
df <- read_delim('https://www.web.statistik.zh.ch/ogd/daten/ressourcen/KTZH_00000705_00004902.csv')
# Distribution 4
# Ktzhdistid : 1740
# Title : Bevölkerungsprognose Trend ZH 2022, nach Region, Geschlecht und 20 Altersklassen
# Description : Bevölkerung 2010–2050 nach Region, Geschlecht und Alter, nach zivilrechtlichem Wohnsitz, Daten per Ende Jahr. Maschinenlesbares Format.
# Issued : 2020-10-14T23:17:49
# Modified : 2022-12-02T10:22:53
df <- read_delim('https://www.web.statistik.zh.ch/ogd/daten/ressourcen/KTZH_00000705_00001740.csv')
# Distribution 5
# Ktzhdistid : 1741
# Title : Bevölkerungsprognose Trend ZH 2022, nach Bezirk, Geschlecht und 20 Altersklassen
# Description : Bevölkerung 2010–2050 nach Bezirk, Geschlecht und Alter, nach zivilrechtlichem Wohnsitz, Daten per Ende Jahr. Maschinenlesbares Format.
# Issued : 2020-10-14T23:39:00
# Modified : 2022-12-02T10:22:12
df <- read_delim('https://www.web.statistik.zh.ch/ogd/daten/ressourcen/KTZH_00000705_00001741.csv')
```
# Analyze data
```{r}
glimpse(df)
str(df)
skim(df)
head(df)
tail(df)
```
# Continue your code here...
```{r}
```
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# Questions about the data?
Statistisches Amt des Kantons Zürich | Analysen & Studien | [email protected]