Methodologie

Wie wir aus Rohdaten Insights bauen

Datenquellen

BFS HESTA — amtliche Schweizer Hotellerie-Statistik des Bundesamts für Statistik. Liefert monatliche Logiernächte und Auslastung pro Gemeinde und Tourismusregion sowie jährliche Markt-Anteile pro Herkunftsland.
data.gr.ch — Open-Data-Portal des Kantons Graubünden mit feinerer Auflösung für Bündner Gemeinden (überschreibt BFS-Werte wo verfügbar).

Markt-Gruppen

7 Hauptmärkte: Schweiz, Deutschland, Frankreich, Italien, UK, USA, Asien (= China + Japan + Indien — engere Definition als BFS typisch).
8 Sub-Märkte aus der „Übrige“-Position aufgelöst: Österreich, Niederlande, Belgien, Spanien, Polen, Kanada, Australien, VAE.
Der unbenannte Rest (Σ angezeigt < 100%) ist der nicht aufgeschlüsselte Anteil der Übrigen — bewusst weggelassen, weil ohne klare Marktidentität.

Approximationen

Gemeinde-Saisonalität: Gemeinden haben in BFS keine monatlichen Markt-Anteile (Datenschutz-Suppression). Wir kombinieren die annual marketShares der Gemeinde mit der Saisonalitäts-Struktur ihrer Tour-Region: scaledShare = u.annual × (TR.monthly / TR.annual), Σ wird auf 1 re-normalisiert.
Sub-Markt-Saisonalität: AT, NL, BE, ES, PL, CA, AU, VAE sind im BFS-Monatsschnitt nicht aufgeschlüsselt. Wir verteilen den Monats-„Übrigen“-Anteil proportional zu den jährlichen Sub-Markt-Anteilen. Jahres-Summen exakt; Monats-Verteilung Schätzung.
YoY auf Gemeindeebene: Für Vorjahres-Werte nutzen wir die TR-Monatsanteile als Proxy, weil Gemeinde-spezifische Vorjahres- Daten beim BFS oft datenschutzbedingt zurückgehalten werden.

Caching und Aktualität

Die Daten werden täglich automatisiert mit dem BFS und data.gr.ch synchronisiert. Neue Berichtsmonate sind damit spätestens 24 Stunden nach Veröffentlichung auf der Plattform sichtbar.

Stand: Juni 2026