{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "
\n", "\n", "# Data model for Zürich datasets \n", "\n", "The Zürich Statistical Office collects data on the city and its residents. This data is published as [Linked Data](https://en.wikipedia.org/wiki/Linked_data). \n", "\n", "In this tutorial, we will **explain the linked data model** behind it. Mainly, we will guide you through the data structure. The tutorial will show you available datasets, and the shape they take. We will look into queries explaining the data structure as well as available dimensions." ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "[1. Graphs](#Graphs) \n", "[2. Graph by Zürich Statistical Office](#Graph-by-Zürich-Statistical-Office) \n", "[3. Data cubes](#Data-cubes) \n", "[4. Observation set](#Observation-set) \n", "[5. Observations](#Observations) \n", "[6. Data slices](#Data-slices) \n", "[7. SPEX](#SPEX) \n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "### SPARQL endpoint\n", "\n", "Data by the Zürich Statistical Office is published as Linked Data. It can be accessed with [SPARQL queries](https://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/). You can send queries using HTTP requests. The API endpoint is **[https://ld.stadt-zuerich.ch/query](https://ld.stadt-zuerich.ch/query).** \n", " \n", " \n", "We use the `SPARQL` kernel in a jupyter notebook to communicate with the database (you may need to configure this via menu Kernel -> Change kernel -> SPARQL). First, let's configure the endpoint." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "s | \n", "p | \n", "o |
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