Warum haben 50 Nachbardörfer denselben Wert für Ausbildungsplätze?

Datenquellen wie die Bundesagentur für Arbeit veröffentlichen Indikatoren zu unbesetzten Ausbildungsstellen, Pendlersalden oder Qualifikationsquoten auf Agenturbezirks- oder Kreisebene — nicht für jede der ~11.000 Gemeinden einzeln. Die Kreis-Kennzahl ist die feinste verfügbare Granularität.

Statt einen Platzhalter (z. B. Ø 50) einzutragen, übernimmt jede Gemeinde den echten Kreiswert. Im ETL-Prozess erzeugt buildFallbackRows für jede betroffene Gemeinde eine Zeile mit is_estimated = true und fallback_ags = ‹Kreis-AGS›.

Der Kreis selbst hat einen echten eigenen Wert. Nur die Gemeinden, für die keine Einzelzahl existiert, bekommen die Kreis-Zeile zugewiesen. Northeim und Einbeck könnten im Beispiel eigene Werte haben — dann erscheint dort kein Badge.

Auf der Regionseite erscheint neben jeder geerbten Kennzahl ein kleines „Kreiswert"-Badge. Es zeigt: dieser Wert stammt vom übergeordneten Landkreis, nicht aus einer Gemeindemessung.

Für den LuchsScore-Rang gilt: auch geerbte Werte fließen ein — die Gemeinde wird so eingeordnet, als hätte sie diesen Wert selbst gemessen. Das DatenVertrauen-Level berücksichtigt geerbte Werte: eine Gemeinde mit vielen Kreiswerten erhält maximal „mittel", nie „hoch" (→ Fehlende Daten).

Ein fixer Platzhalter wie 50 würde Gemeinden, die tatsächlich schlechter oder besser als ihr Kreis sind, falsch einordnen. Der echte Kreiswert ist die beste verfügbare Schätzung — dokumentiert, nicht verschwiegen. Wie die Score-Berechnung mit fehlenden Dimensionen (nicht nur fehlenden Indikatoren) umgeht, erklärt Fehlende Daten. Wie Kreis-Scores aus Gemeinde-Scores entstehen, zeigt Hierarchischer Rollup.