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• 建立信任，让员工了解数据披露的重要性以及企业如何使用这些数据推动变革。 • 通过自我身份识别收集受保护特征的数据 • 进行趋势分析并持续衡量内部设定的 KPI，以跟踪不同级别细分市场代表性下降的位置及其原因（招聘、晋升、离职率） • 使用多个数据流和数据叠加来加深对员工的了解。
马哈拉施特拉邦 - 温室气体排放概况2021-22
1。GHG平台印度。 马哈拉施特拉邦温室气排放的趋势分析 - 2005年至2018年温室气体排放的分析。 Vasudha基金会。 https://www.ghgplatform-india.org/wp-content/uploads/2022/09/ghgpi_trend-analisy_2005-to-2005-to-2018_ maharashtra_maharashtra_sep22.pdf 2。 马哈拉施特拉邦政府经济学和统计局。 马哈拉施特拉邦经济调查2021-22。 https：// mahades。 maharashtra.gov.in/esm.do?type=r 3。 印度人口普查2011年印度和州2011年2011年的人口预测。 GHG平台印度。 马哈拉施特拉邦温室气排放的趋势分析 - 2005年至2018年温室气体排放的分析。 Vasudha基金会。 https://www.ghgplatform-india.org/wp-content/uploads/2022/09/ghgpi_trend-analisy_2005-to-2005-to-2018_ maharashtra_maharashtra_sep22.pdf 5。 印度森林调查。 印度政府环境，森林与气候变化部。 印度森林报告（2011- 2021）。 https://fsi.nic.in/forest-report 6。 马哈拉施特拉邦政府经济学和统计局。 马哈拉施特拉邦经济调查2021-22。 https：// mahades。 maharashtra.gov.in/esm.do?type=r 7。 印度人口普查2011年印度和州2011年的人口预测2011年至2036年。https：//main.mohfw.gov.in/sites/sites/default/default/files/人口％20Proctive％20Proption％20 Report％202011-2036％20-2036％20-％20-％20UPLOAD_COMPREDARD_COMPREDSED_COMPREDSED_PDF 8。 印度政府煤炭部。 GHG平台印度。 13。GHG平台印度。马哈拉施特拉邦温室气排放的趋势分析 - 2005年至2018年温室气体排放的分析。Vasudha基金会。https://www.ghgplatform-india.org/wp-content/uploads/2022/09/ghgpi_trend-analisy_2005-to-2005-to-2018_ maharashtra_maharashtra_sep22.pdf 2。马哈拉施特拉邦政府经济学和统计局。马哈拉施特拉邦经济调查2021-22。 https：// mahades。maharashtra.gov.in/esm.do?type=r 3。印度人口普查2011年印度和州2011年2011年的人口预测。GHG平台印度。 马哈拉施特拉邦温室气排放的趋势分析 - 2005年至2018年温室气体排放的分析。 Vasudha基金会。 https://www.ghgplatform-india.org/wp-content/uploads/2022/09/ghgpi_trend-analisy_2005-to-2005-to-2018_ maharashtra_maharashtra_sep22.pdf 5。 印度森林调查。 印度政府环境，森林与气候变化部。 印度森林报告（2011- 2021）。 https://fsi.nic.in/forest-report 6。 马哈拉施特拉邦政府经济学和统计局。 马哈拉施特拉邦经济调查2021-22。 https：// mahades。 maharashtra.gov.in/esm.do?type=r 7。 印度人口普查2011年印度和州2011年的人口预测2011年至2036年。https：//main.mohfw.gov.in/sites/sites/default/default/files/人口％20Proctive％20Proption％20 Report％202011-2036％20-2036％20-％20-％20UPLOAD_COMPREDARD_COMPREDSED_COMPREDSED_PDF 8。 印度政府煤炭部。 GHG平台印度。 13。GHG平台印度。马哈拉施特拉邦温室气排放的趋势分析 - 2005年至2018年温室气体排放的分析。Vasudha基金会。https://www.ghgplatform-india.org/wp-content/uploads/2022/09/ghgpi_trend-analisy_2005-to-2005-to-2018_ maharashtra_maharashtra_sep22.pdf 5。印度森林调查。 印度政府环境，森林与气候变化部。 印度森林报告（2011- 2021）。 https://fsi.nic.in/forest-report 6。 马哈拉施特拉邦政府经济学和统计局。 马哈拉施特拉邦经济调查2021-22。 https：// mahades。 maharashtra.gov.in/esm.do?type=r 7。 印度人口普查2011年印度和州2011年的人口预测2011年至2036年。https：//main.mohfw.gov.in/sites/sites/default/default/files/人口％20Proctive％20Proption％20 Report％202011-2036％20-2036％20-％20-％20UPLOAD_COMPREDARD_COMPREDSED_COMPREDSED_PDF 8。 印度政府煤炭部。 GHG平台印度。 13。印度森林调查。印度政府环境，森林与气候变化部。印度森林报告（2011- 2021）。 https://fsi.nic.in/forest-report 6。 马哈拉施特拉邦政府经济学和统计局。 马哈拉施特拉邦经济调查2021-22。 https：// mahades。 maharashtra.gov.in/esm.do?type=r 7。 印度人口普查2011年印度和州2011年的人口预测2011年至2036年。https：//main.mohfw.gov.in/sites/sites/default/default/files/人口％20Proctive％20Proption％20 Report％202011-2036％20-2036％20-％20-％20UPLOAD_COMPREDARD_COMPREDSED_COMPREDSED_PDF 8。 印度政府煤炭部。 GHG平台印度。 13。印度森林报告（2011- 2021）。https://fsi.nic.in/forest-report 6。马哈拉施特拉邦政府经济学和统计局。马哈拉施特拉邦经济调查2021-22。 https：// mahades。maharashtra.gov.in/esm.do?type=r 7。印度人口普查2011年印度和州2011年的人口预测2011年至2036年。https：//main.mohfw.gov.in/sites/sites/default/default/files/人口％20Proctive％20Proption％20 Report％202011-2036％20-2036％20-％20-％20UPLOAD_COMPREDARD_COMPREDSED_COMPREDSED_PDF 8。印度政府煤炭部。GHG平台印度。 13。GHG平台印度。13。临时煤炭统计（2011-23）。https://coal.nic.in/sites/default/files/2023-10/17-10-2023A-wn.pdf 9。石油规划与分析单元格，石油和天然气部，印度政府。石油产品的国内消费（2023）。https://ppac.gov.in/consumption/products-wise 10.马哈拉施特拉邦温室气排放的趋势分析 - 2005年至2018年温室气体排放的分析。Vasudha基金会。https://www.ghgplatform-india.org/wp-content/uploads/2022/09/ghgpi_trend-analisy_2005-to-2005-to-2018_ maharashtra_sep22.pdf1 印度政府权力部中央电力局。 （2023）。 全印度的电力统计。 一般评论2023 12. 从2011-12到2019 - 20年的数据根据公路运输和公路部的年度公路运输年度书籍进行了整理。 https：// morth.nic.in/road-transport年书。 从CEIC数据全球数据库中获得的2021-22数据，“注册机动车：孟买：孟买：运输：轻型机动车：2002年至2020年的货物”。 https://www.ceicdata.com/en/india/inmber-of-mogented-motor-vehicles-city-mumbai/ignessed-motor-vehicles-city-city-mumbai-mumbai-transport-light-motor-motor-motor-vehicles-geoods * decy bret the Road Transport of Road Transport of Road Transforce bel Road Transfor and Highweard and Highways均未发布。 钢铁部，印度政府。 钢铁生产（2017-2023）。 新闻信息局（2023）。 https://pib.gov.in/ persReleaseiframepage.aspx？prid = 1907151 14。 印度矿业局。 GHG平台印度。https://www.ghgplatform-india.org/wp-content/uploads/2022/09/ghgpi_trend-analisy_2005-to-2005-to-2018_ maharashtra_sep22.pdf1印度政府权力部中央电力局。（2023）。全印度的电力统计。一般评论2023 12.从2011-12到2019 - 20年的数据根据公路运输和公路部的年度公路运输年度书籍进行了整理。https：// morth.nic.in/road-transport年书。从CEIC数据全球数据库中获得的2021-22数据，“注册机动车：孟买：孟买：运输：轻型机动车：2002年至2020年的货物”。https://www.ceicdata.com/en/india/inmber-of-mogented-motor-vehicles-city-mumbai/ignessed-motor-vehicles-city-city-mumbai-mumbai-transport-light-motor-motor-motor-vehicles-geoods * decy bret the Road Transport of Road Transport of Road Transforce bel Road Transfor and Highweard and Highways均未发布。钢铁部，印度政府。钢铁生产（2017-2023）。新闻信息局（2023）。https://pib.gov.in/ persReleaseiframepage.aspx？prid = 1907151 14。印度矿业局。GHG平台印度。GHG平台印度。印度政府矿业部。印度矿物年鉴，水泥（2011-22）。https://ibm.gov.in/ writereaddata/files/files/169389690864f6d0cc48c54foreign_trade_trade_2022.pdf 15。马哈拉施特拉邦温室气排放的趋势分析 - 2005年至2018年温室气体排放的分析。Vasudha基金会。https://www.ghgplatform-india.org/wp-content/uploads/2022/09/ghgpi_trend-analisy_2005-to-2005-to-2018_ maharashtra_maharashtra_sep22.pd22.pdf 16。GHG平台印度。 马哈拉施特拉邦温室气排放的趋势分析 - 2005年至2018年温室气体排放的分析。 Vasudha基金会。 https://www.ghgplatform-india.org/wp-content/uploads/2022/09/ghgpi_trend-analisy_2005-to-2005-to-2018_ maharashtra_maharashtra_sep22.pdf 17。 GHG平台印度。 马哈拉施特拉邦温室气排放的趋势分析 - 2005年至2018年温室气体排放的分析。 Vasudha基金会。 https://www.ghgplatform-india.org/wp-content/uploads/2022/09/ghgpi_trend-analisy_2005-to-2005-to-2018_ maharashtra_maharashtra_sep22.pdf 18。 印度人口普查2011年印度和州2011年的人口预测2011年至2036年。GHG平台印度。马哈拉施特拉邦温室气排放的趋势分析 - 2005年至2018年温室气体排放的分析。Vasudha基金会。https://www.ghgplatform-india.org/wp-content/uploads/2022/09/ghgpi_trend-analisy_2005-to-2005-to-2018_ maharashtra_maharashtra_sep22.pdf 17。 GHG平台印度。 马哈拉施特拉邦温室气排放的趋势分析 - 2005年至2018年温室气体排放的分析。 Vasudha基金会。 https://www.ghgplatform-india.org/wp-content/uploads/2022/09/ghgpi_trend-analisy_2005-to-2005-to-2018_ maharashtra_maharashtra_sep22.pdf 18。 印度人口普查2011年印度和州2011年的人口预测2011年至2036年。https://www.ghgplatform-india.org/wp-content/uploads/2022/09/ghgpi_trend-analisy_2005-to-2005-to-2018_ maharashtra_maharashtra_sep22.pdf 17。GHG平台印度。 马哈拉施特拉邦温室气排放的趋势分析 - 2005年至2018年温室气体排放的分析。 Vasudha基金会。 https://www.ghgplatform-india.org/wp-content/uploads/2022/09/ghgpi_trend-analisy_2005-to-2005-to-2018_ maharashtra_maharashtra_sep22.pdf 18。 印度人口普查2011年印度和州2011年的人口预测2011年至2036年。GHG平台印度。马哈拉施特拉邦温室气排放的趋势分析 - 2005年至2018年温室气体排放的分析。Vasudha基金会。https://www.ghgplatform-india.org/wp-content/uploads/2022/09/ghgpi_trend-analisy_2005-to-2005-to-2018_ maharashtra_maharashtra_sep22.pdf 18。 印度人口普查2011年印度和州2011年的人口预测2011年至2036年。https://www.ghgplatform-india.org/wp-content/uploads/2022/09/ghgpi_trend-analisy_2005-to-2005-to-2018_ maharashtra_maharashtra_sep22.pdf 18。印度人口普查2011年印度和州2011年的人口预测2011年至2036年。
气候变化对尼泊尔旅游业的影响
气候变化可能会对旅游业提供的活动和服务产生负面影响。但是，在尼泊尔的背景下尚未研究这个想法。本研究研究了气候变化对尼泊尔旅游业的货币影响，并将对这种影响进行预测。对气候变化对尼泊尔旅游业的经济影响评估是全国任何地方进行的首次进行的研究。这项研究基于理论基础建立的概念模型，一种产生旅游需求功能的数学模型，以及使用二级数据对旅游业进行的经济效应分析。该研究的分析结果已分为三个不同的部分：旅游业及其贡献的趋势分析；基于已建立的模型的回归结果；以及GDP的2020 - 2030年和2100年的投影。从趋势分析，气候引起的危害的损失和损害的分析，旅游业功能分析和旅游业GDP的相关性以及其他研究中，旅游业极易受到气候变化的影响，并且它将产生重大的支持。对旅游业对国家GDP的贡献的预测表明，如果可以防止这种情况发生的条件不会改变，则该行业有可能做出更大的贡献。结果，它将立即与对国民经济的贡献有关。另一方面，气候因素和气候引起的危险的上升趋势可能会导致旅游业的总体损失和损失更大。
模块手册课程
伦理学的伦理学定量研究引入R；统计分布理论；贝叶斯定理；恢复矩阵代数用于统计分析；线性回归分析和高斯马尔可夫定理；使用非金属（虚拟）变量；逻辑回归；推论和假设检验；时间趋势分析社会科学的定性研究；科学哲学；定性研究的关键方面；扎根理论；定性研究方法（观察，访谈，焦点小组）；在课程成功完成后，定性研究学习成果的应用，学生…… - 可以描述实证研究中的道德规范。- 解释统计分布理论的概念并了解贝叶斯定理。- 理解线性回归和物流回归的理论基础。- 可以使用OLS准备数据进行分析并进行实证研究。- 能够生成和检验假设（t检验，F检验和ANOVA）并解释P值。- 能够对沿农业食品链的典型时间序列数据进行趋势分析。- 将能够解释统计软件输出。- 可以解释社会科学中的主要认识论方法，不同的科学推理方式以及批判理性主义和实证主义争议的基本假设。- 能够描述定性研究的关键方面和质量标准，以及它如何与定量研究区分开。- 可以总结不同的定性研究方法。- 将能够解释，反思研究结果并提出这些结果。2。- 将能够在小组中讨论一个研究主题，开发定性调查并采用扎根的理论方法来分析访谈数据。先决条件
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我们从根本上看到了以下能力：第一，捕获大量历史数据，并将其用于机器学习和 AI。第二，拥有一个基于云的平台，可以获取内部和外部数据，从天气和能源市场到内部交易，这样我们不仅可以拥有完整的数据历史，还可以快速应用实时数据，以便模型可以运行。第三部分是在我们的处理中拥有可扩展性，以便我们可以实时运行模型，推动实时决策，而不仅仅是进行历史或趋势分析。” Brad Walker，Alinta Energy 数据和分析总经理
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