Coste de vida

Numbeo es la base de datos colaborativa sobre países y ciudades más grande del mundo. Numbeo proporciona información precisa y actualizada sobre las condiciones de vida de todo el planeta, incluyendo coste de vida, indicadores de vivienda, sanidad, tráfico, criminalidad y contaminación. Numbeo provides current and timely information on world living conditions including cost of living, housing indicators, health care, traffic, crime and pollution.

9.910.840 precios introducidos en 12.877 ciudades por 888.601 usuarios

Precios añadidos recientemente:

Salario Neto Mensual Medio (Tras Impuestos) en Madrid es 2.600,00€ (Hace 51 minutos)

Agua (botella de 0.33 litros) en Denver, Colorado cuesta 3,00$ (Hace 54 minutos)

Salario Neto Mensual Medio (Tras Impuestos) en Viena es 4.487,33€ (Hace 1 hora)

Agua (botella de 1.5 litros) en Petrozavodsk cuesta 60,00₽ (Hace 1 hora)

Plátanos (1kg) en Vancouver cuesta 3,00C$ (Hace 2 horas)

Comida, Restaurante Barato en Jalalabad cuesta 2,00€ (Hace 2 horas)

McMenú en McDonald’s (o Menú Combo equivalente) en Amberes cuesta 17,00€ (Hace 2 horas)

La Gasolina (1 litro) en Cagliari cuesta 2,09€ (Hace 2 horas)

Salario Neto Mensual Medio (Tras Impuestos) en Stuttgart es 4.500,00€ (Hace 2 horas)

Filetes de pollo (1 kg) en Shreveport, Louisiana cuesta 17,64$ (Hace 3 horas)

Numbeo proporciona una herramienta para ver, comparar y compartir información sobre el coste de vida en todo el mundo, mediante un software online que:

ofrece al lector de la página precios de forma gratuita
emplea el conocimiento popular para obtener los datos más fiables posibles
crea un método de investigación sistematizada sobre el coste de vida y mercados inmobiliarios
calcula índices derivados como el índice de coste de vida, poder adquisitivo local, etc.
establece un método para otras investigaciones económicas sistematizadas basadas en grandes bancos de datos a escala global

cost of living worldwide, by providing online software which:

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provides a system for other systematic economical research on huge dataset with worldwide data