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I database ad aggiornamento continuo vengono aggiornati per il pubblico una volta alla settimana, ogni domenica alle 22:00 (fuso orario Europa/Parigi). La procedura di aggiornamento riguarda solo le tabelle per le quali ci sono nuovi dati o che hanno subito una modifica o un cambiamento strutturale.
Utilizzare la casella di ricerca per inserire parole chiave; per ottenere risultati migliori, utilizzare le virgolette intorno al termine. Utilizzare i filtri per il database e per il soggetto e selezionare una frequenza per trovare indicatori mensili, trimestrali o annuali. Mentre tutti gli indicatori sono disponibili per periodi annuali, solo un sottoinsieme è disponibile come mensile o trimestrale.
I dati disponibili nei file Excel di riepilogo riguardano solo gli indicatori (non sono disponibili per Paesi o regioni) per voci di classificazione selezionate dal 2010 in poi per i dati annuali e dal 2018 in poi per gli indicatori a breve termine. Per i dati storici o per ulteriori classificazioni, utilizzare il Data Explorer o scaricare il file CSV.
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Il 24 agosto 2018, l’OFCCP ha pubblicato la DIR 2018-05, Analysis of Contractor Compensation Practices During a Compliance Evaluation, che delinea le procedure standard dell’OFCCP per l’esame delle pratiche retributive dei contraenti durante una valutazione di conformità. La direttiva, che sostituisce la DIR 2013-03 dell’OFCCP (nota come Direttiva 307), chiarisce l’approccio dell’OFCCP alle valutazioni delle retribuzioni, compreso l’uso di prove statistiche e di altro tipo, i raggruppamenti di analisi delle retribuzioni e le pratiche di modellazione statistica. La direttiva rafforza l’impegno dell’OFCCP per una maggiore trasparenza, coerenza ed efficienza nelle valutazioni di conformità.
La DIR 2018-05 aumenta la trasparenza sulle pratiche e gli approcci dell’agenzia per determinare i dipendenti con caratteristiche simili, creare gruppi di analisi delle retribuzioni, condurre analisi e modelli statistici e altre questioni analitiche rilevanti per condurre valide valutazioni di conformità delle retribuzioni e autoverifiche degli appaltatori. In definitiva, l’OFCCP ritiene che questa nuova direttiva fornirà una guida chiara agli appaltatori, che si tradurrà in un’autoverifica più efficace, e andrà a beneficio dei lavoratori americani facilitando l’eliminazione della discriminazione retributiva.
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La produzione di energia idroelettrica (HP) è un tema chiave per la gestione delle risorse idriche alpine. Infatti, nell’ambito degli obiettivi di crescita delle energie rinnovabili per ridurre le emissioni di gas serra (Commissione Europea [CE], 2009), il contributo della produzione di energia idroelettrica è considerato particolarmente importante per soddisfare la domanda di energia degli Stati alpini (Convenzione delle Alpi-Piattaforma di gestione delle acque nelle Alpi, 2011) e per contribuire alla stabilizzazione della rete energetica europea (Convenzione delle Alpi, 2009). Per questi motivi, nel corso del XX secolo, la capacità idroelettrica è ulteriormente aumentata nelle Alpi, fornendo oltre il 90% della produzione di energia elettrica (Gingrich et al., 2009), e le richieste di nuove centrali idroelettriche, in particolare piccole e micro, sono ancora in aumento (Ferrario e Castiglioni, 2017).
Poiché l’uso di MCDM in processi decisionali reali può portare ad azioni rilevanti (ad esempio, la costruzione di una diga, l’allocazione di risorse idriche per un uso specifico, ecc.), una valutazione approfondita su se e come la scelta dei diversi metodi MCDM possa influenzare l’ordine di preferenza tra le opzioni alternative (e quindi la decisione finale) è molto importante e potrebbe anche fornire una guida specifica sulla selezione dell’approccio più appropriato da utilizzare quando si tratta di decisioni di gestione idroelettrica. Tuttavia, solo pochi studi nel campo della pianificazione e della gestione dell’energia idroelettrica (ad esempio, Adhikary et al., 2013; Carriço et al., 2014) hanno applicato diverse tecniche MCDM allo stesso problema, confrontando i risultati e discutendo brevemente, soprattutto in termini qualitativi, le classifiche ottenute.
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Una funzione aggregata è un calcolo matematico che coinvolge un intervallo di valori e che si traduce in un unico valore che esprime il significato dei dati accumulati da cui è derivato. Le funzioni aggregate sono spesso utilizzate per ricavare statistiche descrittive.
Le funzioni aggregate sono spesso utilizzate nei database, nei fogli di calcolo e nei pacchetti software statistici ormai diffusi sul posto di lavoro. Le funzioni aggregate sono ampiamente utilizzate in economia e finanza per fornire numeri chiave che rappresentano la salute economica o le prestazioni del mercato.
La funzione aggregata si riferisce semplicemente ai calcoli eseguiti su un insieme di dati per ottenere un singolo numero che rappresenti accuratamente i dati sottostanti. L’uso dei computer ha migliorato le modalità di esecuzione di questi calcoli, consentendo alle funzioni aggregate di produrre risultati molto rapidamente e di regolare le ponderazioni in base alla fiducia dell’utente nei dati. Grazie ai computer, le funzioni aggregate possono gestire insiemi di dati sempre più grandi e complessi.
La matematica delle funzioni aggregate può essere molto semplice, come ad esempio trovare la crescita media del prodotto interno lordo (PIL) degli Stati Uniti negli ultimi 10 anni. Dato un elenco di cifre del PIL, che a sua volta è il prodotto di una funzione aggregata su un insieme di dati, si dovrebbe trovare la differenza tra un anno e l’altro, quindi sommare le differenze e dividerle per 10. Il calcolo è fattibile con la penna e il pennello. Il calcolo è fattibile con carta e penna, ma immaginate di provare a fare questo calcolo per un insieme di dati contenenti i dati del PIL di ogni paese del mondo. In questo caso, un foglio Excel riduce notevolmente il tempo di elaborazione e una soluzione programmatica come un software di modellazione è ancora migliore. Questo tipo di potenza di elaborazione ha aiutato molto gli economisti a eseguire suite di funzioni aggregate su serie di dati enormi.