The dataset viewer is not available for this split.
Error code: FeaturesError
Exception: ArrowInvalid
Message: Schema at index 1 was different:
Personale rækkefølge sortering.Personalegruppe: string
Sum(Personaleomsætning kommune stablet søjler.Værdi): double
Kommune rækkefølge sortering.Kommune: string
Ansættelsesperiode.Rigtigt navn: string
vs
Sum(Personaleomsætning kommune.Tilgangsprocent): double
Periode rækkefølge.aar: string
Personale rækkefølge sortering.Personalegruppe: string
Kommune rækkefølge sortering.Kommune: string
Traceback: Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/split/first_rows.py", line 243, in compute_first_rows_from_streaming_response
iterable_dataset = iterable_dataset._resolve_features()
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 4379, in _resolve_features
features = _infer_features_from_batch(self.with_format(None)._head())
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2661, in _head
return next(iter(self.iter(batch_size=n)))
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2839, in iter
for key, pa_table in ex_iterable.iter_arrow():
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2377, in _iter_arrow
yield from self.ex_iterable._iter_arrow()
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 564, in _iter_arrow
yield new_key, pa.Table.from_batches(chunks_buffer)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^
File "pyarrow/table.pxi", line 5039, in pyarrow.lib.Table.from_batches
File "pyarrow/error.pxi", line 155, in pyarrow.lib.pyarrow_internal_check_status
return check_status(status)
File "pyarrow/error.pxi", line 92, in pyarrow.lib.check_status
raise convert_status(status)
pyarrow.lib.ArrowInvalid: Schema at index 1 was different:
Personale rækkefølge sortering.Personalegruppe: string
Sum(Personaleomsætning kommune stablet søjler.Værdi): double
Kommune rækkefølge sortering.Kommune: string
Ansættelsesperiode.Rigtigt navn: string
vs
Sum(Personaleomsætning kommune.Tilgangsprocent): double
Periode rækkefølge.aar: string
Personale rækkefølge sortering.Personalegruppe: string
Kommune rækkefølge sortering.Kommune: stringNeed help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
Benchmark.dk - interaktivt benchmarkingunivers (komplet data-høst)
Komplet høst af datamaterialet bag Indenrigs- og Sundhedsministeriets Benchmarkingenheds interaktive benchmarkingunivers: https://www.benchmark.dk/interaktivt-benchmarkingunivers. Høstet 1. juni 2026. Del af Silkeborg Skoleatlas - 4 af de deri indeholdte skole/dagtilbud-tabeller indgår også kurateret i atlassets egen silkeborg-benchmark-national-datasæt, men dette repo er den fulde, ukuraterede kilde: alle 6 temaer, alle sider, alle kommuner.
Hvad sitet faktisk er
Forsiden lister 6 temaer. Hvert tema er ikke en HTML-side med tal eller downloads -
det er en indlejret Power BI "Publish to web"-rapport (app.powerbi.com/view?r=...).
Al data ligger i disse rapporter og hentes dynamisk via Power BI's offentlige
querydata-API. Der findes ingen CSV/Excel/JSON/PDF-downloads på selve sitet for
selve benchmark-tallene (de 506 PDF-analyser i site_mirror/ er separate,
færdigskrevne rapporter, ikke kilden til de interaktive tal).
Høsten er lavet ved at rendere hver Power BI-rapport i en rigtig browser
(Playwright/Chromium), indlæse hver rapport-side, opfange alle querydata-
netværkssvar (rådata i Power BI's DSR-format), og afkode DSR til almindelige
tabeller (CSV) med rigtige kolonnenavne og opslåede dimensionsværdier.
Parquet
Alle 439 tabeller i csv_all/ og csv/ findes nu også som .parquet (samme
sti, .parquet-endelse i stedet for .csv) - talkolonner er konverteret til
rigtige float64/int64-typer i stedet for strenge. Hver mappe har desuden
en samlet manifest.parquet (439 rækker: report/section/display/table/rows/
cols/kommuner/columns/csv/parquet-sti) til at slå tabeller op programmatisk
uden at læse _manifest.json.
De 6 rapporter
| Mappe | Tema | Power BI-sider |
|---|---|---|
1-personale |
Personale | 94 |
2-administration |
Administration og tværgående emner | 6 |
3-dagtilbud-skole-uddannelse |
Dagtilbud, skole og uddannelse | 33 |
4-integration-beskaeftigelse |
Integration og beskæftigelse | 16 |
5-aeldre-sundhed |
Ældre og sundhed | 55 |
6-det-specialiserede-social |
Det specialiserede socialområde | 7 |
Mappestruktur
csv_all/- hovedudtrækket: 439 datatabeller, 29.682 datarækker, 106 tabeller med alle ~98 kommuner. Hver visuals query genafspillet uden kommunefilter, så hver kommunes faktiske værdi for hvert mål er med (ikke kun standard-kommunen Albertslund).csv/- samme 439 tabeller i rapporternes default-tilstand (kun forvalgt kommune + Landsplan) - beholdt som reference.raw/,raw_all/,raw_silkeborg/- de rå, ufiltrerede Power BI querydata-svar (lossless), inkl. et manuelt kontrol-udtræk for Silkeborg.model/- Power BI-modellen + skema pr. rapport (*.model.json,*.schema.json) - kilden til data-ordbogen.site_mirror/- spejling af selve benchmark.dk-sitet, inkl. 506 PDF-analyser (DOKUMENTER_katalog.csver indekset over dem)._scripts/- harvester + decoder (Node/Playwright + Python) for reproducerbarhed.DATA_DICTIONARY.md,OVERSIGT.md,OVERSIGT_ALL.md,SILKEBORG_SKOLE.md,QA_REPORT.md,BACKUP_README.md- dokumentation fra selve høsten.
Kilde og licens
Data tilhører Indenrigs- og Sundhedsministeriets Benchmarkingenhed (benchmark.dk).
Høsten her er en teknisk kopi til analysebrug under CC BY 4.0 - angiv venligst den
oprindelige kilde. PDF-analyserne i site_mirror/ er ministeriets egne, offentligt
udgivne rapporter.
Genereret af _scripts/harvest.mjs + _scripts/deep_harvest.mjs +
_scripts/decode.py/decode_all.py, del af
Silkeborg-Skoleatlas/silkeskoleatlas.
- Downloads last month
- 710