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Data-Gouv-FR/comptes-administratifs

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Hugging Face2026-05-29 更新2026-05-31 收录
官方服务:

资源简介:

这些数据集包含法国伊西莱穆利诺市的行政账户,记录了市长(执行者)过去年度的管理情况。

Ces jeux de données contiennent les comptes administratifs de la Ville dIssy-les-Moulineaux. Ils rendent compte de la gestion du maire (ordonnateur) pour les exercices écoulés.

提供机构:
Data-Gouv-FR
搜集汇总
数据集介绍
Data-Gouv-FR/comptes-administratifs 数据集图片
构建方式
本数据集聚焦于法国伊西莱穆利诺市(Issy-les-Moulineaux)的行政账目(comptes administratifs),其构建依托于法国公共财政公开框架,系统整合了该市镇历年财政执行情况的官方记录。数据来源于法国开放数据平台data.gouv.fr,涵盖市长作为预算执行者对已完成财政年度的收支管理报告,包括行政账目中的运作与投资两大类别。原始数据经由结构化整理,形成可供机器读取的格式,为后续分析奠定基础。
特点
该数据集的核心特点在于其高度专业化的地域性与时效性,专精于单一市镇的财政透明化披露。内容上细分为运作(fonctionnement)与投资(investissement)两大板块,囊括收入(recettes)与支出(dépenses)的详尽记录,映射出地方行政管理的完整资金流动脉络。数据集采用法国开放许可协议(Licence Ouverte/Open Licence),确保了合法复用与再分发的灵活性,且其标签体系明确指向财务与预算分析场景。
使用方法
用户可通过Hugging Face平台上的数据集页面直接引用该资源,尽管当前存储为空,但README文件提供了指向原始数据源的明确URL(https://www.data.gouv.fr/datasets/53699136a3a729239d203bd7)。建议研究者优先从此处获取最新CSV或结构化文件,随后利用Python的pandas或R语言进行数据清洗与建模。典型应用场景包括地方财政趋势分析、预算执行率评估以及跨年度收支对比研究,需注意数据集以法语呈现且内容高度本地化。
背景与挑战
背景概述
公共财政数据的透明化与可访问性是现代城市治理与学术研究的重要基石。在此背景下,法国伊西莱穆利诺市政府于2012年前后发布了其年度行政账目数据集(Comptes administratifs),由该市财政管理部门负责整理与公开。该数据集系统收录了市长作为预算执行者所管理的历年财政执行情况,涵盖运营与投资两大板块的收支明细,为研究地方政府财政行为、预算执行效率以及公共资源分配提供了第一手资料。作为法国开放数据运动的一部分,该数据集在促进地方财政透明度、支持公民监督以及推动比较公共管理研究方面具有里程碑意义,尤其为法语区学者分析市政财政结构提供了标准化数据源。
当前挑战
该数据集所解决的领域挑战在于:地方财政账目长期以非结构化文档形式分散存储,缺乏机器可读的标准化格式,阻碍了跨年度对比分析与自动化审计。在构建过程中,主要挑战包括:首先,原始账目数据来源于不同年份的纸质或PDF报告,格式差异显著,需进行大量人工清洗、分类与字段对齐;其次,收支条目分类体系历经调整,历史数据的回溯性统一分类需要深入理解法国公共会计编码规则;最后,数据集目前仅提供原始文件链接,缺乏精细化的预处理与语义标注,使得研究者无法直接进行高效的数据提取与建模分析,难以充分挖掘其学术价值。
常用场景
经典使用场景
该数据集汇聚了法国伊西莱穆利诺市历年行政账目,涵盖市政运营中的收入与支出明细,包括日常运作与投资两大板块。研究者可利用这些数据剖析地方财政的收支结构,追踪资金流向,评估财政政策的执行效果。基于这些结构化信息,学者能够构建时间序列模型,分析财政指标的年度波动与趋势,从而深入理解地方政府的财务运行机制。经典场景聚焦于跨年度的财政数据分析,为公共财政研究提供了坚实的数据基础。
实际应用
在实际应用中,该数据集可作为市政预算优化与财政监督的工具,帮助审计部门快速对比历史账目,定位异常开支模式。政策制定者能基于收支数据调整税收或补贴策略,提升资源配置的科学性。此外,民间组织和媒体利用这些公开数据开展财政透明度评估,增强公众对政府资金使用的监督能力。它也为财务软件开发商提供了测试算法与校验模型的真实场景,促进地方治理的数字化与智能化进程。
衍生相关工作
衍生自该数据集的工作包括开发财政数据可视化仪表盘,用于直观展示收支序列变化;构建基于机器学习的预算异常检测模型,自动识别偏离常规的财务条目。此外有研究整合多市行政账目,开创跨区域财政绩效比较框架,并利用自然语言处理技术解析账目描述文本,提炼决策规律。这些工作深化了数据集的价值,从单一案例分析拓展至比较行政学与政策评估领域,催生了新型公共财政研究范式。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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