090°Données ouvertes
Jeux de données ouverts, entièrement documentés — interrogeables ici, et lisibles par n’importe quel LLM.
Les titres et les descriptions proviennent des sources de données, en anglais.
1 jeux de données
US State Consumer-Demand Pressure (agent composite, keyless)
Monthly US state consumer-demand pressure composite, 2019-12 onward (inputs from 2019-01; first 11 months are the z-score warmup), for the 50 states plus the District of Columbia: six official signals (Census MSRS total-retail YoY, BLS state employment YoY, EIA gasoline price YoY by state-or-PADD, FHFA house-price YoY forward-filled from quarterly, DOL UI initial-claims YoY, BLS JOLTS openings rate), each z-scored against its trailing 36-month state history, sign-adjusted so positive always means stronger demand, and combined into a documented weighted composite (weights renormalized over available components), scored 0-100 within each month across states with ranks, tiers and hot / weak / accelerating / cooling flags. Who joins this: Shopify shops join demand_pressure_score on year_month + state_code to weight inventory buys and geo-target promos; subscription businesses use the weak-demand flag as a consumer-strain churn feature; sales teams rank territories by demand_pressure_score and time outreach to accelerating states. One row per state x month; deterministic — identical inputs always produce byte-identical panels.
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