Vykdomas analitinis tyrimas, kuriuo siekiama įvertinti pacientų perkėlimo ir judinimo procesų sukuriamą sisteminę riziką Lietuvos sveikatos priežiūros įstaigose bei su tuo susijusį ekonominį poveikį. Tyrimo tikslas – apskaičiuoti sveikatos priežiūros darbuotojų raumenų ir kaulų sistemos (MSK) traumų dažnį (incidence rate), įvertinti nedarbingumo mastą bei modeliuoti pacientų kritimų ir su jais susijusių gydymo kaštų ekonominį poveikį. Prašoma informuoti apie jau paskelbtus arba galimus paskelbti atvirus duomenų rinkinius 2018–2025 m. laikotarpiui, apimančius šiuos duomenis: 1. Sveikatos priežiūros darbuotojų statistika Metinis darbuotojų skaičius pagal EVRK Q (Žmonių sveikatos priežiūra ir socialinis darbas) ir EVRK 86; Jei įmanoma – pagal profesijų grupes (slaugytojai, slaugytojų padėjėjai, kitas pacientų priežiūros personalas); Duomenų pjūvis pagal metus. Naudojimas: MSK traumų dažnio apskaičiavimas (atvejų skaičius / darbuotojų skaičius × 10 000). 2. Hospitalizacijos ir traumų duomenys: Hospitalizacijų skaičius per metus; Hospitalizacijos atvejai pagal TLK-10-AM kodų grupes: W00–W19 (kritimai); M00–M99 (raumenų ir kaulų sistemos ligos); S00–T98 (traumos); Vidutinė hospitalizacijos trukmė; Jei prieinama – vidutinės DRG ar gydymo sąnaudos; Duomenų pjūvis pagal metus ir įstaigos tipą. Naudojimas: pacientų kritimų dažnio ir ekonominio poveikio analizė. 3. Nepageidaujamų įvykių statistika Nepageidaujamų įvykių skaičius; Įvykių tipai (pacientų kritimai, darbuotojų traumos, įvykiai, susiję su pacientų perkėlimu); Jei įmanoma – pjūvis pagal skyrių tipą; Metinis detalizavimas. Pageidaujamas duomenų formatas: CSV, XLSX arba API prieiga; Struktūrizuoti duomenys su metaduomenimis; Atskiri duomenys pagal metus (2018–2025 m.). Jeigu dalis duomenų nėra paskelbta, prašoma informuoti apie galimybę juos publikuoti kaip naują atvirų duomenų rinkinį arba nurodyti atsakingą instituciją. Duomenys bus naudojami analitiniam ir viešosios politikos vertinimo tikslui, nepažeidžiant asmens duomenų apsaugos reikalavimų.

Laba diena, nepaisant to, jog paminėta, kad duomenys atnaujinti 2026-01-25 21:54, analizuojant duomenų rinkinį iškart matosi, jog paskutiniai duomenys yra tik iki 2025 m. rugsėjo mėn. Ar galima būtų sutvarkyti šį duomenų rinkinį? Ačiū.

Sveiki, jau neveikia API, matyti, kad nėra atnaujinami sprendimų sąrašai csv formatu. Prašau suteikti prieigą prie raktualių registro duomenų.

Reikalingi apibendrinti statistiniai duomenys moksliniam slaugos tyrimui apie pacientų gyvenimo kokybę ir slaugytojų vaidmenį taikant BCG terapiją. Prašome pateikti: kiek pacientų Lietuvoje per 2019–2024 m. buvo diagnozuota C67.2; iš jų – kiek taikyta BCG intravezikinė terapija; jei įmanoma – duomenis pagal metus, lytį ir amžiaus grupes. Duomenys reikalingi tyrimui, atliekamam Panevėžio Respublikinėje ligoninėje.

Esu duomenų analitikė iš Swedbank ir nagrinėju šiuos nekilnojamo turto duomenis: Nekilnojamojo turto registre įregistruotų pastatų duomenys pagal savivaldybes Turiu keletą klausimų, galbūt galėtumėt padėti/suteikti daugiau informacijos: - Domina pastatų konstrukcijos tipas, tai naudočiau sienų/pamatų konstrukcijos medžiagų tipus, tačiau jie yra pateikti kaip skaičiai. Gal turite reikšmių žodyną visiems, ar bent minėtiems laukams? - Ar yra kaip gauti kiekvieno pastato geografinę lokaciją – koordinates, adresą? Galbūt turite geoerdvinius duomenis?

Esu duomenų analitikė iš Swedbank ir nagrinėju šiuos nekilnojamo turto duomenis: Lietuvos atvirų duomenų portalas | Nekilnojamojo turto registre įregistruotų pastatų duomenys pagal savivaldybes Turiu keletą klausimų, galbūt galėtumėt padėti/suteikti daugiau informacijos: - Domina pastatų konstrukcijos tipas, tai naudočiau sienų/pamatų konstrukcijos medžiagų tipus, tačiau jie yra pateikti kaip skaičiai. Gal turite reikšmių žodyną visiems, ar bent minėtiems laukams? - Ar yra kaip gauti kiekvieno pastato geografinę lokaciją – koordinates, adresą? Galbūt turite geoerdvinius duomenis?

Šiuo metu iš Migracijos departamento ataskaitų galima gauti vienos dimensijos duomenų breakdown'us, pvz.: nenuolatinių LR gyventojų skaičius LR administraciniuose vienetuose arba nenuolatinių LR gyventojų skaičius pagal kilmės šalį. Mums (medija agentūrai Inspired UM) būtų labai aktualu gauti detalesnius duomenis, kur šios dimensijos būtų sujungtos - būtų galima pamatyti nenuolatinių LR gyventojų skaičių LR apskrityse/rajonuose pagal jų kilmės šalį. Mums labai dažnai tenka atlikti skaičiavimus, susijusius su tuo, kiek skirtingų tautinių grupių asmenų yra įvairiose Lietuvos vietose, o tokia statistika šias užduotis labai palengvintų.

Sveiki, jau ilgą laiką neveikia API, taip pat nėra atnaujinami sprendimų sąrašai ir csv formatu. Kada būtų galima tikėtis veikiančios sistemos, kur kreiptis dėl naujausių duomenų?

Šiuo metu nepatikimų tiekėjų sąrašas yra pasiekiamas tik naudojant Microsoft PowerBi lenteles: https://vpt.lrv.lt/lt/nuorodos/kiti-duomenys/powerbi/nepatikimi-tiekejai-1/ Šis (nevisai patogus) įrankis yra neprieinamas didelio mąsto duomenų analizei. Vykdome viešųjų pirkimų analizes ir matome poreikį šiuos duomenis viešinti ir data.gov.lt kompiuteriniam apdorojimui prieinamu formatu.

Didžioji dalis duomenų prieigos metodų pateikia tuščią failą. Duomenys neatnaujinti jau ilgą laiką.

Sveiki, Jau 2 mokestinius laikotarpius duomenys neatnaujinti.

Sveiki, Duomenys nebuvo atnaujinti jau ilgą laiką.

Nėra jokio konkretaus trz_id (iš TyrimoRezultatas) susiejimo su Tyrimas ar TyrimoSudedamoji lentelėmis. Pastarosios lentelės yra susijusios per keturis stulpelius (tad_id,tad_laikotarpis_nuo,tad_laikotarpis_iki,tad_gis_taskas iš Tyrimas ir tsd_tad_id,tad_laikotarpis_nuo,tad_laikotarpis_iki,tad_gis_taskas iš TyrimoSudedamoji) kas yra perteklinė informacija, užtektų tikriausiai ir vieno rakto ir nereikia geoerdvinių stulpelių bei laiko kopijuoti per dvi lentas.

Sveiki, esu antro kurso VU EVAF studijų studentė ir rašau baigiamąjį magistro darbą tema "Bankroto prognozavimo modelių patikimumas lietuvos maitinimo paslaugų sektoriaus įmonėms". Šio darbo vienas iš uždavinių yra sukurti bankroto prognozavimo modelį pasitelkiant mašininio mokymosi algoritmus. Šiam tikslui įgyvendinti man reikalingos įmonių finansinės ataskaitos iš "EVRK 561000 Restoranų ir pagaminto valgio teikimo veikla" sektoriuje veikiančių ir bankrutavusių įmonių. Šie duomenys bus panaudoti apmokant ML modelį. Jei kiltų iššūkių dėl duomenų apsaugos, tokiu atveju tiktų ir nuasmeninti duomenys, t.y. be įmonės kodo ir įmonės pavadinimo, tačiau reikėtų, kad įmonės kodą pakeistų koks kitas identifikatorius, kad būtų galima atpažinti, jog kelios finansinės ataskaitos priklauso įmonei tai pačiai X. Būtų gerai atskiras stulpelis, kuris pažymėtų ar įmonė bankrutavusi ar veikianti. Ar būtų galima gauti šiuos duomenis? Kadangi baigiamųjų darbų pristatymo data nenumaldomai artėja būčiau labai dėkinga jei pavyktų gauti šiuos duomenis kaip įmanoma greičiau. Dėkoju Jums labai! Specifikacija kokių duomenų reikia: Įmonės: Veikiančios ir Bankrutavusios įmonės kurios veiklos rūšis pagal EVRK red. 2: 561000 Restoranų ir pagaminto valgio teikimo veikla Duomenys: Finansinės ataskaitos (detalizuotos/išskaidytos) (PVZ: https://www.registrucentras.lt/jar/paieska/edoc_fa.php?enc=DBHCB26TDbcGZBGp50p7pYmDoFGfT6Q9MlkSHi0O6fy83RDvLyNYcku66U%2Bu2ShBG0MX41NqcEYf0xe0cqysosNtVoq4DOtCHH8t%2B6Vs2ctRw1ComfWF4Ju87yreesXvudOdK%2F3Whiq2Cw7nP12%2BRfvDUiDw5LrBFfSi3doM09v%2FNKw%3D) Laikotarpis: kiekvienos įmonės paskutinių trijų metų finansinės ataskaitos (veikiančių įmonių Finansinės ataskaitos reikalingos iki 2023 metų įskaitant ir 2023 m.) (geriausiai būtų visų metų finansinės ataskaitos, turėsiu galimybę išsifiltruoti pati tik paskutinių trijų metų) Formatai: geriausiai būtų JSON/XML/CSV kuris Jums patogesnis (suprantu, kad failo dydis bus didelis, bet tai ne problema) (jei Jums būtų patogiau tai tiktų ir SQL formatas)

Prašome atverti VSAKIS sistemoje renkamus ir laikomus mokyklų biudžeto vykdymo ir finansinių ataskaitų rinkinių duomenis. Šie duomenys jau yra prienami viešai skirtinguose mokyklų portaluose, PDF ar Word failuose, dėl šios priežasties jais sunku naudotis, norint atlikti detalesnes analizes tarp skirtingų mokyklų.

AB ESO svetainėje https://www.eso.lt/web/apie-mus/ataskaitos-ir-dokumentai/3111#c909 yra Power BI švieslentė apie gamintojus ir gaminančius vartotojus (instaliuoti galingumai pagal atsinaujinančius išteklius, rezervuota galia, gamybos apimtys). Ar galima į atvirų duomenų portalą įkelti šiuos duomenis? Šiuo metu švieslentėje nėra duomenų parsisiuntimo funkcijos. Šių duomenų labai reikia rinkos analizei ir verslo sprendimams

AB ESO svetainėje https://www.eso.lt/web/apie-mus/ataskaitos-ir-dokumentai/3111#c909 yra Power BI švieslentė apie gamintojus ir gaminančius vartotojus (instaliuoti galingumai pagal atsinaujinančius išteklius, rezervuota galia, gamybos apimtys). Ar galima į atvirų duomenų portalą įkelti šiuos duomenis? Šiuo metu švieslentėje nėra duomenų parsisiuntimo funkcijos. Šių duomenų labai reikia rinkos analizei ir verslo sprendimams.

Dalinuosi klausimais bei pastebėjimais, susijusiais su šiuo duomenų rinkiniu. Kodą rasite šiame Jupyter Notebook: https://github.com/harismck/atviri-duomenys/blob/master/nmpp_rezultatai.ipynb Visų pirma, jeigu kas nors bandote atsidaryti šiuos duomenis naudodami Python bei pandas ar polars paketus, reikia naudoti kodavimą "windows-1257". Kodavimas galėtų būti paminėtas rinkinio aprašyme, išsiaiškinti užtruko. Yra duomenų kokybės bei dokumentacijos problemų. Pirma, neaišku kaip interpretuoti taškų stulpelį 2017-2018 mokslo metais. Keli reikšmių pavyzdžiai: "484,462", "552,044". Būtų gerai, jeigu atsakinga institucija sutvarkytų duomenis jeigu tai yra įvesties klaida, arba Struktūros skiltyje paaiškintų, kaip reikia interpretuoti reikšmes šiame stulpelyje skirtingiems mokslo metams, klasėms bei patikrinimo tipams. Antra, yra tik trys eilutės iš 2022 metų antros klasės, bei viena eilutė iš 2023 metų pirmos klasės. Panašu į įvesties klaidą. Trečia, vis dar nėra 2024 metų duomenų. Ketvirta, duomenimis būtų daug paprasčiau naudotis, jeigu jie būtų pateikti ne suagreguoti, o vieno patikrinimo lygmeniu. Dabartiniu formatu pateikti duomenys apsunkina kad ir paprastų vidurkių skaičiavimą, nes visada reikia pasverti pagal mokinių skaičių toje eilutėje, arba pačiam "prikurti" papildomų eilučių, kad viena eilutė atspindėtų vieną patikrinimą. Bet kuriuo atveju, gaunasi nereikalingas papildomas darbas. Tikiuosi, kad pavyks išspręsti šias kokybės problemas, patobulinti rinkinio dokumentaciją bei pagerinti vartotojo patirtį visiems, kam šie duomenys aktualūs. Ačiū!

P

Visi nuasmeninti nekilnojamojo turto pardavimo sandoriai per praėjusius metus. Nurodant: Datą; Adresą; Sandorio objektą; Paskirtį; Statybos pabagos metus; Rekonstravimo metus; Objekto plotą; Baigtumą; Sandorio sumą; Šildymą; Vandentiekį; Kanalizaciją; Dujas (yra/nėra); Aukštą; Bendrą aukštų skaičių.