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Einsatz von Scannerdaten während der COVID-19-Pandemie
[Use of scanner data during the COVID-19 pandemic]

Author

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  • Koch, Julia
  • Erdemsiz, Baran

Abstract

Scannerdaten sind digital verfügbare Kassendaten des Einzelhandels und eine neue vielversprechende Datenquelle zur Qualitätssicherung und Prozessoptimierung für die Preisstatistik. Im Zuge von Vorratskäufen und leeren Supermarktregalen zu Beginn der Coronakrise hat das Statistische Bundesamt die vorliegenden Scannerdaten auf das Kaufverhalten der Bürgerinnen und Bürger hin ausgewertet. Darüber hinaus konnten die Scannerdaten bei COVID-19-bedingten Erhebungsausfällen für die traditionelle Preiserhebung des Verbraucherpreisindex genutzt werden. Der Aufsatz beschreibt den Einsatz von Scannerdaten während der COVID-19-Pandemie, die angewendeten Methoden und die daraus resultierenden Ergebnisse.

Suggested Citation

  • Koch, Julia & Erdemsiz, Baran, 2020. "Einsatz von Scannerdaten während der COVID-19-Pandemie [Use of scanner data during the COVID-19 pandemic]," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 72(4), pages 96-106.
    • Handle: RePEc:zbw:wistat:223371
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    3. Hauf, Stefan & Stehrenberg, Shari & Zwick, Markus, 2020. "EXDAT – experimentelle Daten und Methoden für eine innovative Statistik [EXDAT – experimental data and methods for innovative statistics]," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 72(4), pages 51-62.
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    Cited by:

    1. Hauf, Stefan, 2020. "Experimentelle Daten zu Online-Transaktionen, Privatkundenkrediten und Hypothekenverträgen [Experimental data on online transactions, private customer loans and mortgage agreements]," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 72(4), pages 89-95.
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    4. Hauf, Stefan, 2022. "Von Btx bis EXDAT: Stationen der elektronischen Informationsverbreitung durch das Statistische Bundesamt," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 74(6), pages 44-53.
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    2. Lorenz, Robin & Fries, Claudia, 2020. "Experimenteller Frühindikator zur Umsatzentwicklung aus Umsatzsteuervoranmeldungen [Experimental leading indicator for turnover development from advance VAT returns]," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 72(4), pages 77-88.
    3. Hauf, Stefan, 2022. "Von Btx bis EXDAT: Stationen der elektronischen Informationsverbreitung durch das Statistische Bundesamt," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 74(6), pages 44-53.
    4. Ulrich Rendtel & Willi Seidel & Christine Müller & Florian Meinfelder & Joachim Wagner & Jürgen Chlumsky & Markus Zwick, 2022. "Statistik zwischen Data Science, Artificial Intelligence und Big Data: Beiträge aus dem Kolloquium „Make Statistics great again“ [Statistics between data science, artificial intelligence and big da," AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, Springer;Deutsche Statistische Gesellschaft - German Statistical Society, vol. 16(2), pages 97-147, June.
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    6. Robert Lehmann & Sascha Möhrle, 2022. "Forecasting Regional Industrial Production with High-Frequency Electricity Consumption Data," CESifo Working Paper Series 9917, CESifo.
    7. Heidi Kühnemann, 2021. "Anwendungen des Web Scraping in der amtlichen Statistik [Applications for web scraping in official statistics]," AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, Springer;Deutsche Statistische Gesellschaft - German Statistical Society, vol. 15(1), pages 5-25, March.
    8. Susanne Hagenkort-Rieger, 2020. "Wird die „wahre“ Inflationsrate gemessen? Praxis der Inflationsmessung vor dem Hintergrund der Corona-Pandemie," Wirtschaftsdienst, Springer;ZBW - Leibniz Information Centre for Economics, vol. 100(11), pages 842-847, November.
    9. Hansen, Malte, 2020. "Dynamische Preissetzung im Onlinehandel: zu den Auswirkungen auf den Verbraucherpreisindex," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 72(5), pages 91-102.
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