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United States Baltimore, MD vs Switzerland Basel

🏆 Entschieden

United States Baltimore, MD — Nimm das United States Baltimore, MD — es führt bei diesen Gruppen: Lebenshaltungskosten 5

Gruppe antippen für den Beweis · Die Bewertungsmethode ist öffentlich

Kurz gesagt

United States Baltimore, MD gewinnt diesen Vergleich mit 60/100, vor Switzerland Basel (48).

Die wichtigsten Unterschiede: Lebenshaltungskostenindex (74.7 vs 111.9) · Mietindex (34 vs 48) · Lebenshaltungs- + Mietindex (56.1 vs 82.7).

Die Scores werden aus 36 öffentlichen Spezifikationen berechnet; fehlende Werte bleiben unbekannt markiert und werden mit dem Kategorie-Median imputiert.

🏆 Gesamtsieger United States Baltimore, MD

United States Baltimore, MD

United States
60Punkte / 100
5 Vorteile · 31 Gleichstände
Switzerland Basel

Switzerland Basel

Switzerland
48Punkte / 100
1 Vorteil · 35 Gleichstände

Auf einen Blick

0–100 pro Gruppe, normalisiert in der Kategorie · Gruppe antippen für Details

United States Baltimore, MDSwitzerland Basel
Wirtschaft 53 67
Lebenshaltungskosten 81 61
Sicherheit 61 44
Klima 48 44
Menschen & Ort 34 30
Bildung & Konnektivität 75 40

Wie wählen

Nimm das United States Baltimore, MD, wenn dir wichtig ist…

  • Lebenshaltungskostenindex 74.7 +37.2 vs 111.9
  • Mietindex 34 +14 vs 48
  • Lebenshaltungs- + Mietindex 56.1 +26.6 vs 82.7
  • Lebensmittelindex 82.4 +26.1 vs 108.5

Nimm das Switzerland Basel, wenn dir wichtig ist…

  • Lokale Kaufkraft 161.3 +20.9 vs 140.4

Bester Preis jetzt

Günstige Alternativen

Wo sie sich unterscheiden

6 · Nur abweichende Zeilen, mit Urteil pro Zeile

United States Baltimore, MDSwitzerland BaselWo sie sich unterscheiden
Lebenshaltungskostenindex 74.7111.9 United States Baltimore, MD
Mietindex 3448 United States Baltimore, MD
Lebenshaltungs- + Mietindex 56.182.7 United States Baltimore, MD
Lebensmittelindex 82.4108.5 United States Baltimore, MD
Restaurantpreisindex 74.3110.6 United States Baltimore, MD
Lokale Kaufkraft 140.4161.3 Switzerland Basel

Das komplette Datenblatt

Gruppiert und einklappbar · Gruppe antippen zum Einklappen

Wirtschaft5▾
United States Baltimore, MDSwitzerland Basel
Bevölkerung — 0.2 M
BIP pro Kopf (Land) — 104450 USD
Durchschnittsgehalt — 7444.4 USD
Arbeitslosenquote — 4 %
Hypothekenzinssatz — 2.8 %
Lebenshaltungskosten15▾
United States Baltimore, MDSwitzerland Basel
Lebenshaltungskostenindex 74.7 111.9
Mietindex 34 48
Lebenshaltungs- + Mietindex 56.1 82.7
Lebensmittelindex 82.4 108.5
Restaurantpreisindex 74.3 110.6
Lokale Kaufkraft 140.4 161.3
Preiswertes Essen — 30.3 USD
Cappuccino — 6.5 USD
Milch (1 L) — 2.2 USD
Brot (500 g) — 3.1 USD
Eier (12) — 8.0 USD
Hähnchen (1 kg) — 27.4 USD
Flaschenwasser (0,33 L) — 5.9 USD
Internet (monatlich) — 57.6 USD
1-Zimmer-Wohnung (Stadtzentrum) — 1872.8 USD
Sicherheit4▾
United States Baltimore, MDSwitzerland Basel
Sicherheitsindex — 66.6
Kriminalitätsindex — 33.4
Sicher allein zu Fuß (tagsüber) — 8.2 /10
Sicher allein zu Fuß (nachts) — 6.3 /10
Klima6▾
United States Baltimore, MDSwitzerland Basel
Durchschnittstemperatur — 11.7 °C
Sommerdurchschnitt — 21.7 °C
Winterdurchschnitt — 2.8 °C
Jahresniederschlag — 1246 mm
Regentage pro Jahr — 177 days
Sonnenstunden pro Jahr — 2776 h
Menschen & Ort4▾
United States Baltimore, MDSwitzerland Basel
Bevölkerungsdichte — 7393 /km²
Fläche — 24 km²
Höhe — 260 m
Bevölkerungswachstum — 0.7 %
Bildung & Konnektivität2▾
United States Baltimore, MDSwitzerland Basel
Kindergarten (monatlich) — 2471.1 USD
Internationale Schule (Jahr) — 31812.1 USD

Datenquellen: Numbeo · Open-Meteo · Wikidata · World Bank

Häufige Fragen

Welches ist besser, United States Baltimore, MD oder Switzerland Basel?

United States Baltimore, MD hat die höhere Gesamtwertung (60 gegenüber 48) und führt bei Lebenshaltungskosten. Wähle Switzerland Basel, wenn dir Lokale Kaufkraft wichtiger ist.

Was sind die Hauptunterschiede?

Die wichtigsten Unterschiede: Lebenshaltungskostenindex (74.7 vs 111.9) · Mietindex (34 vs 48) · Lebenshaltungs- + Mietindex (56.1 vs 82.7).

Wie werden die Scores berechnet?

Wir normalisieren 36 öffentliche Spezifikationen innerhalb der Kategorie und gewichten sie nach Gruppe für einen Score von 0–100; fehlende Werte werden von Modellen mit identischen Spezifikationen geerbt oder mit dem Kategoriemedian imputiert, sodass eine dünne Datenblatt nie begünstigt wird. Die Methodik ist öffentlich.