Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "wielowymiarowa analiza danych" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Wpływ kryzysów w XXI wieku na sektor transportu kolejowego w Polsce w aspekcie zachowania bezpieczeństwa ekonomicznego
The impact of crises in the 21st century on the railway transport sector in Poland in terms of economic security
Autorzy:
Latosiewicz, Dariusz
Kozicki, Bartosz
Magniszewski, Marek
Tołwiński, Maciej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/22446486.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Uniwersytet Rzeszowski. Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego
Tematy:
transport
rail transport
COVID-19
financial crisis
multidimensional data analysis
transport kolejowy
kryzys finansowy
wielowymiarowa analiza danych
Opis:
W artykule przeprowadzono badania dotyczące wpływu kryzysu finansowego w latach 2007-2009 oraz pandemii COVID-19 w 2020 roku na sektor transportu kolejowego towarowego i pasażerskiego. W opracowaniu zastosowano wielowymiarowe analizy porównawcze. Pozyskane do badań dane poddano grupowaniu. Następnie zestawiano je na skategoryzowanych wykresach liniowych i słupkowych. Z przeprowadzonych badań wynika, że w czasie kryzysu finansowego pomiędzy 2007 a 2009 rokiem zaobserwowano spadek liczby przewiezionych towarów o 48 488 tys. ton. W okresie pandemii COVID-19 pomiędzy 2019 i 2020 rokiem również widoczny był spadek liczby towarów ‒ o 15 363 tys. ton. Natomiast rozpatrując liczbę przewiezionych pasażerów, w czasie kryzysu finansowego pomiędzy 2007 a 2009 rokiem w Polsce nastąpił wzrost o 1928 osób, a w okresie oddziaływania COVID-19 w 2020 w porównaniu do 2019 roku spadek o 130 270 pasażerów. Badając sektor pasażerskiego transportu kolejowego w Polsce, zaobserwowano w latach 2003-2021 spadek liczby zatrudnionych o 385 pracowników. W czasie kryzysu finansowego pomiędzy 2007 a 2009 rokiem odnotowano wzrost liczby zatrudnionych o 5745 osób, natomiast w czasie pandemii COVID-19 w 2020 roku w porównaniu do 2019 roku spadek o 109. W przypadku sektora pasażerskiego transportu kolejowego w Polsce liczba zatrudnionych oscylowała wokół średniej arytmetycznej 23 914 pracowników. W latach 2003-2007 zaobserwować można trend malejący, a następnie w 2008 roku silny wzrost i w kolejnych latach tendencję malejącą.
The article presents research on the impact of the financial crisis between 2007-2009 and the COVID-19 pandemic in 2020 on the freight and passenger rail transport sector. Multidimensional comparative analyses were used in the study. The data obtained for the research were grouped. They were, then, compiled on categorized line and bar charts. The research shows that during the financial crisis between 2007-2009, a decrease in the number of transported goods by 48 488 thousand tons was observed. During the COVID-19 pandemic between 2019 and 2020, a decrease in the number of goods was also visible - by 15,363 tones. However, when considering the number of passengers transported, during the financial crisis between 2007-2009 in Poland there was an increase by 1,928 people and in the period of impact of COVID-19 in 2020 compared to 2019 a decrease by 130,270 passengers. When examining the rail passenger transport sector in Poland, a decrease in the number of employees by 385 was observed in the years 2003-2021. During the financial crisis between 2007-2009, the number of employees increased by 5,745 people, while during the COVID-19 pandemic in 2020, compared to 2019, it decreased by 109. In the case of the rail passenger transport sector in Poland, the number of employees oscillated around the arithmetic mean of 23,914 employees. Between 2003-2007, a downward trend can be observed, followed by a visible increase in 2008 and a downward trend in subsequent years.
Źródło:
Polityka i Społeczeństwo; 2023, 21, 1; 177-190
1732-9639
Pojawia się w:
Polityka i Społeczeństwo
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Economic contexts of differences in digital exclusion
Ekonomiczne uwarunkowania zróżnicowania wykluczenia cyfrowego
Autorzy:
Śmiałowski, T.
Ochnio, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2118631.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
ICT
income
socio-economic groups
inequalities
multidimensional data analysis
dochody
grupa społeczno-ekonomiczna
zróżnicowanie
wielowymiarowa analiza danych
Opis:
In the 21st century, the problem of digital divide is more and more dynamic. Lack of access to digital technology is now the same exclusion as once slavery, lack of access to education or to work. The paper presents the results of research on the impact of belonging to a socio-economic group and income on a scale and diversity of the digital divide of Polish households in 2003–2015. Author’s digital divide indicator was used to as- sess the impact. In the analyzed period, the scale of digital divide is gradually decreasing, however, its level depends on the socio-economic group and the income. From all socio-economic groups only in the group of students the digital exclusion as marginal. However, the phenomenon of digital divide was the most notice- able among the groups of farmers, pensioners and retirees – almost 80% of people from these groups were excluded or at risk of digital divide. In the case of the second analyzed factor, the research has shown that with the increase in income, the scale of digital divide and its diversification were getting smaller.
W XXI wieku problem wykluczenia cyfrowego nabiera coraz większej dynamiki. Brak dostępu do technologii cyfrowej jest obecnie takim samym wykluczeniem jak niegdyś niewolnictwo, brak dostępu do edukacji lub pracy. W artykule przedstawiono wyniki badań dotyczących wpływu przynależności do grupy społeczno-ekonomicznej oraz dochodów na skalę i zróżnicowanie wykluczenia cyfrowego polskich gospodarstw domowych w latach 2003–2015. Do oceny wpływu wykorzystano autorski wskaźnik wykluczenia cyfrowego. Pro- wadzone badania wykazały, że w analizowanym okresie skala tego wykluczenia ulega stopniowemu zmniej- szeniu, jednakże jego poziom był uzależniony od przynależności do danej grupy społeczno-ekonomicznej oraz wielkości dochodów. Ze wszystkich grup społeczno-ekonomicznych tylko wśród uczniów i studentów to zjawisko występowało w marginalnym stopniu. Z kolei wśród rolników, rencistów i emerytów było ono najbardziej zauważalne – blisko 80% osób z tych grup było wykluczonych lub zagrożonych wykluczeniem cyfrowym. W przypadku drugiego analizowanego czynnika badania wykazały, że wraz ze wzrostem dochodów skala wykluczenia cyfrowego oraz jego zróżnicowanie były coraz mniejsze.
Źródło:
Acta Scientiarum Polonorum. Oeconomia; 2019, 18, 2; 119-128
1644-0757
Pojawia się w:
Acta Scientiarum Polonorum. Oeconomia
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Changes in the flow and quality of water in the dam reservoir of the Mała Panew catchment (South Poland) characterized by multidimensional data analysis
Zmiany przepływów i jakości wód zbiornika zaporowego w zlewni rzeki Mała Panew (południowa Polska) określone z zastosowaniem wielowymiarowych analiz danych
Autorzy:
Wiatkowski, Mirosław
Wiatkowska, Barbara
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/204806.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
water reservoir
river
water flow
water quality
multidimensional data analysis
principal component analysis
PCA
zbiornik wodny
rzeka
przepływ wody
jakość wody
wielowymiarowa analiza danych
analiza głównych składowych
Opis:
Multidimensional exploratory techniques, such as the Principal Component Analysis (PCA), have been used to analyze long-term changes in the flow regime and quality of water of the lowland dam reservoir Turawa (south-west Poland) in the catchment of the Mała Panew river (a tributary of the Odra). The paper proves that during the period of 1998–2016 the Turawa reservoir was equalizing the river’s water flow. Moreover, various physicochemical water quality indicators were analyzed at three measurement points (at the tributary’s mouth into the reservoir, in the reservoir itself and at the outflow from the reservoir). The water quality assessment was performed by analyzing physicochemical indicators such as water temperature, TSS, pH, dissolved oxygen, BOD5, NH4+, NOˉ3, NOˉ2, N, PO43-, P, electrolytic conductivity, DS, SO42- and Clˉ. Furthermore, the correlations between all these water quality indicators were analyzed statistically at each measurement point, at the statistical signifi cance level of p ≤ 0.05. PCA was used to determine the structures between these water quality variables at each measurement point. As a result, a theoretical model was obtained that describes the regularities in the relationships between the indicators. PCA has shown that biogenic indicators have the strongest infl uence on the water quality in the Mała Panew. Lastly, the differences between the averages of the water quality indicators of the infl owing and of the outflowing water were considered and their signifi cance was analyzed. PCA unveiled structure and complexity of interconnections between river flow and water quality. The paper shows that such statistical methods can be valuable tools for developing suitable water management strategies for the catchment and the reservoir itself.
Eksploracyjne techniki wielowymiarowe, takie jak analiza składowych głównych (PCA), zostały zastosowane w celu analizy wieloletnich (lata 1998-2016) zmian przepływów i jakości wód nizinnego zbiornika zaporowego Turawa (południowo-zachodnia Polska) w zlewni rzeki Mała Panew (dopływ rzeki Odry). W pracy wykazano, że w okresie 1998-2016 zbiornik Turawa w znacznym stopniu wyrównywał przepływy wód rzeki Mała Panew. Analizowano również wskaźniki fizykochemiczne jakości wód na trzech stanowiskach pomiarowych (dopływ do zbiornika, w zbiorniku i na odpływie ze zbiornika). Ocenę jakości wody wykonano analizując wskaźniki fizykochemiczne takie jak: temperaturę wody, zawiesinę ogólną, pH, tlen rozpuszczony,BOD5, NH4+, NOˉ3, NOˉ2, N, PO43-, P, przewodność elektrolityczną, substancje rozpuszczone, siarczany SO42- - i chlorki Clˉ. Analizie statystycznej poddano również związki korelacyjne pomiędzy wszystkimi wskaźnikami jakości wody na poszczególnych stanowiskach pomiarowych, istotne statystycznie na poziomie p<0,05. W celu wykrycia struktur zachodzących między wskaźnikami jakości wody na każdym stanowisku pomiarowym, zastosowano analizę składowych głównych (PCA) (Principal Components Analysis), w efekcie której otrzymano teoretyczny model opisujący prawidłowości w zależnościach między analizowanymi wskaźnikami jakości wód. Analiza składowych głównych (PCA) wykazała, że jakość wody rzeki Mała Panew najsilniej determinowały wskaźniki biogenne. Analizowano również istotność różnic między średnimi stężeniami wskaźników jakości wody dopływającej do zbiornika i wody odpływającej ze zbiornika. Na podstawie zastosowanych metod eksploracyjnej analizy danych możliwe było rozpoznanie struktur i złożoności powiązań zachodzących pomiędzy przepływami wód oraz wskaźnikami jakości wód w rzece Mała Panew. W pracy wykazano, że metody te mogą stanowić niezbędne narzędzie w zakresie podejmowania strategicznych decyzji i rozwiązań w zakresie racjonalnego gospodarowania wodą zarówno w zlewni zbiornika jak i w zbiorniku wodnym.
Źródło:
Archives of Environmental Protection; 2019, 45, 1; 26-41
2083-4772
2083-4810
Pojawia się w:
Archives of Environmental Protection
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Impact of Road Transport on Air Pollution in EU Countries
Wpływ transportu drogowego na zanieczyszczenie powietrza w krajach UE
Autorzy:
Ochnio, Luiza
Koszela, Grzegorz
Rokicki, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1811647.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
road transport
transport infrastructure
air pollution
EU
environmental Kuznets curve
multidimensional data analysis
transport drogowy
infrastruktura transportowa
zanieczyszczenie powietrza
UE
środowiskowa krzywa Kuznetsa
wielowymiarowa analiza danych
Opis:
The main purpose of the work is to show the level of air pollution emitted by road transport and its relationship with economic development and transport infrastructure in European Union countries. The study presents the diversity in emissions of road transport by countries, shows the dynamics of changes in this area, determines the relationships between the level of economic development, equipping with road infrastructure and emissions of air pollution in EU countries. The research period concerned the years 2006-2017. The sources of data was EUROSTAT database. The ranking built by means of multidimensional data analysis tools indicated Portugal and Luxembourg as countries with relatively high emissions of air pollutants (group 3), countries with moderate emissions are Bulgaria, Malta, Cyprus and Sweden (group 2). Analysis of data on the rate of change in emissions and the volume of GDP in EU countries also indicates compliance with the Kuznets environmental curve.
Celem głównym pracy było porównanie poziomu zanieczyszczenia powietrza emitowanego przez transport drogowy i jego związku z rozwojem gospodarczym i infrastrukturą transportową w krajach Unii Europejskiej w latach 2006-2017. W pracy przedstawiono zróżnicowanie w emisji zanieczyszczeń przez transport drogowy w krajach UE, ukazano dynamikę zmian w tym zakresie, określono związki i między poziomem rozwoju gospodarczego, wyposażeniem w infrastrukturę drogową, a emisją zanieczyszczeń powietrza. Dane pochodziły z baz i raportów EUROSTAT. Zbudowany za pomocą metod wielowymiarowej analizy danych ranking szeregujący Państwa pod względem emisji związków do atmosfery pochodzących z transportu i uwzględniając infrastrukturę drogową oraz powierzchnię kraju, wskazał na Portugalię i Luksemburg jako kraje o stosunkowo dużej emisji (grupa 3), kraje o umiarkowanej emisji to Bułgaria, Malta, Cypr oraz Szwecja (grupa 2). Analiza tempa zmian emisji zanieczyszczeń do powietrza oraz wielkości PKB w krajach Unii wskazuje także na zgodność ze środowiskową krzywą Kuznetsa.
Źródło:
Rocznik Ochrona Środowiska; 2020, Tom 22, cz. 2; 1058-1073
1506-218X
Pojawia się w:
Rocznik Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies