Der Haustyp gibt die Größe des einzelnen Hauses an und basiert auf der Summe der Haushalte und der Anzahl der Firmen pro Haus. Bei besonders vielen gewerblichen Adressen im Haus wird der Haustyp als extrem gewerblich genutztes Haus eingestuft. Ein- bis Zweifamilienhäuser werden zusätzlich danach unterschieden, ob die Bebauung in der Straße bzw. dem Straßenabschnitt homogen ist oder nicht. Es wird zwischen folgenden sieben Haustypen unterschieden: 1-2 Familienhäuser in homogen bebautem Straßenabschnitt; 1-2 Familienhäuser in nicht homogen bebautem Straßenabschnitt; 3-5 Familienhäuser; 6-9 Familienhäuser; Wohnblocks mit 10-19 Haushalten; Hochhäuser mit 20 und mehr Haushalten; überwiegend gewerblich genutzte Häuser. Anhand des Bebauungstyps können in Analysen bereits Rückschlüsse auf geografische Informationen gezogen werden, wie die Lage im Raum bzw. Stadtgebiet: Während in Städten vornehmlich Mehrfamilienhäuser stehen, ist das Bebauungsbild in ländlichen Regionen von Ein- und Zweifamilienhäusern geprägt (microm 2014, S. 1).

The variable house type indicates the size of a house and is based on the sum of the households and the number of firms in a house. Houses with particularly many commercial addresses are categorised as commercially used houses. Single- and two-family homes are distinguished according to house type in that road (section) is homogenous or not. There are 7 house types in the data:  single- and two-family homes in homogenous road sections, single- and two-family homes in heterogeneous road sections, 3-5 family homes, 6-9 family homes, blocks of flats with 10-19 households, multi-storey buildings with 20 and more households, mainly commercially used houses. The house type allows for conclusions on geographical information, such as the location in an urban area: while cities predominantly consist of multi-family houses, the countryside is shaped by single- and two-family homes (microm 2014, p. 1).

RWI-GEO-GRID

Other

Microm verwendet schätzungsweise über eine Milliarde Einzelinformationen, die in den microm Datensatz einfließen. Die Grundlage für die Informationsgewinnung bilden im Wesentlichen Informationen über ca. 40,7 Millionen Haushalte in Deutschland.

Mircom uses more than a billion individual datapoints for the aggregation of the microm dataset. These are mainly information on approximately 40.7 million households in Germany.

Die Daten werden nicht für die einzelnen Haushalte sondern für die rund 19,7 Millionen Häuser in Deutschland ausgewiesen (microm 2014, Seite 1). Aus datenschutzrechtlichen Gründen werden Häuser, die zu einem Wohnumfeld gehören, zu einem „virtuellen“ mikrogeografischen Segment (sog. Mikrozelle) gebündelt, das durchschnittlich acht, mindestens aber fünf Häuser umfasst. So werden aus den benutzten Grunddaten Informationen zu den Haushaltsstrukturen generiert, die dann wiederum in weitere Hochrechnungen einfließen. Wann immer dies möglich ist, werden die errechneten Daten mit anderen Datenquellen wie beispielsweise amtlichen Daten, die auf einer höheren Aggregationsstufe vorliegen, abgeglichen (microm 2014, S. 2). Darüber hinaus nutzt microm die Möglichkeit seine Wohnumfelder zu geocodieren, das heißt, den Wohnfeldern werden Koordinaten zugewiesen. Dadurch wird die Möglichkeit geschaffen, diese Informationen den einzelnen Rastern zuzuordnen und auf dieser Ebene zu aggregieren.