動態數據

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不論是本地異動或跨縣市移動,移動方式不會只有機車一種,透過《109年機車使用狀況調查報告》機車通勤(學)者居住與使用機車縣市比率當基準,來更進一步計算跨縣市通勤的機車台數。 最後得出結論:雙北通勤台數宛如動物大遷徙,中台灣為台中獨大。
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Matt01
好專業又認真的研究報告XD
人口動態數據的應用,不僅解決「人戶分離」的問題,比起戶籍人口的統計數據,也更能貼近人口實際的活動與居住情形。將機車各縣市的總掛牌數分布為題,透過「動態人口數據」來參考「實際可能」的分布情形。 結論:機車掛牌的流動與人口一樣「重北輕南」,主要增加的掛牌數的縣市落在台中以北的四都以及新竹縣市。
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與業界討論人口與機車分布的關聯性,最常被挑戰的就是「戶籍人口」是屬於「靜態」人口數據,戶籍人口無法反應「人戶分離」的情形,也就是無法「真實」反應各縣市生活的人口分布。 透過整府發布的109年人口普查&電信信令人口統計,本文將用上述資料進行人口「動態」與「靜態」數據的交叉比對。
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高義
還是第一次用這樣的角度來分析北重南輕感謝Patric
2021年8月,穿戴式追蹤器與鷹眼系統同時出現於WNBA季中錦標賽。這場比賽預示了NBA下一代的動態數據追蹤系統,以及Second Spectrum即將殞落。
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