EESTI. ARVE JA FAKTE Sisukord Eesti Vabariik 2 Loodus 4 Rahvastik 6 Kultuur 10 Rahvatervis 12 Haridus 16 Tööturg 18 Tööjõukulu ja palk 22 Sisemajanduse koguprodukt 24 Rahandus 28 Väliskaubandus 34 Tööstus 38 Põllumajandus 42 Energeetika 44 Innovatsioon 46 Infotehnoloogia 48 Turism 52 Andmeallikad. Veebilehekülgi Eesti kohta 54 Eesti Vabariik Rahvaarv 1 318 000 Pindala 45 227 km² Rahaühik euro Pealinn Tallinn Haldusjaotus 15 maakonda, 226 omavalitsuslikku haldusüksust, sh 33 linna ja 193 valda Saarte arv 1521 Suurimad saared Saaremaa, 2671 km² Hiiumaa, 989 km² Muhu, 198 km² Pikimad jõed Võhandu, 162 km Pärnu, 144 km Põltsamaa, 135 km
,,Isapoolne suguvõsa" Hüpotees · Kui kaugele ulatuvad teadaolevad juured ? · Kui suureks paisub isapoolse suguvõsa puu ? Eesmärgiks on anda ülevaade minu isapoolsest sugupuust, analüüsida ning tuua välja eripärasused. Teoreetilises osas kavatsen rääkida genealoogiast: · toon välja selle arengu läbi ajaloo ka Eestis · erinevad andmeallikad (kirikuraamatud, hingeloendid jne.) · tänapäevane olemus Praktilises osas räägin oma suguvõsa meesliini pidi esivanemate elulugudest, kus käsitlen sünni- ja surmaaegu, abielusid, lapsi, elukohti ja ameteid. Suurem osa andmeid pärineb minu vaarisa poolt kirja pandud tekstidest. Uurimistöösse kindlasti tulevad ka intervjuud mu isa, isapoolse vanaemaga ja isapoolse vanatädi tütrega. Kindlasti on plaanis käia ka erinevates arhiivides.
Vajaliku tulemuse saavutamine järkude kaupa on seega põhjustanud teenuse kallinemise. Projekteerimine: Käesoleva toote ja teenuse tellimisel taotletav kokkuhoid on näiline, kuna hilisem hind suureneb ebapraktiliste lahenduste tõttu. Eelarvestamine: Tulemuse kvaliteet sõltub lähteinformatsiooni täpsusest. 9 9.INFOALLIKAD Esmased andmeallikad: Esmane info on uus originaalne info kogumise meetod: küsitluse, vaatluse, eksperimendi või mõne muu meetodiga. Aeg-ajalt on katsetatud kirjaliku küsitluse varianti. Teisesed andmeallikad: Teisest infot kasutatakse sageli situatsioonianalüüsiks või esmase uuringu ettevalmistamiseks. Oluline on firma turundusstrateegia planeerimine, tuleviku võimaluste ja ohtude prognoosimine. Teisesed andmeallikad jagunevad: sisene ja väline info. Sisene info:
Rahvast oli hõredalt. Elati peamiselt jõgede ja järvede ääres. Veekogusid kasutati nii toidu hankimiseks (kalapüük) kui ka metsasel ja soisel maastikul liikumiseks. Selleks kasutati puutüvest õõnestatud paate. Karjakasvatuse ja algelise põlluharimisega alustati Eestis umbes 6000-5000 aastat tagasi. Mida enam alepõllundus arenes ja rahvaarv kasvas, seda enam raiuti metsa. Nii nihkus ka asustus veekogudest sisemaa suunas. Kuidas saadakse rahvaarv teada? Rahvastiku andmeallikad Kui varem ainult oletati ning ajalooallikate põhjal arvati, kui suur inimeste arv on, siis nüüd on teistmoodi. Tänapäeval tegeleb sellega rahvaloendaja. Lühikese ajavahemiku jooksul külastavad asjakohase koolituse saanud loendajad kõiki elumaju ja kortereid, kirjutades üles neis elavate inimeste arvu, soo, vanuse, haridustaseme, elatusallika jms. Tänapäeval korraldavad riigid rahvaloendusi umbes 10 aasta tagant. Vahepealsete aastate rahvaarv määratakse arvestuslikult
Samuti on Berlinale raames loodud erinevaid projekte filmimaailma edendamiseks. Näiteks toetab World Cinema Found filmide tootmist nõrga infrastruktuuriga riikides ning Berlinale Talents pakub noortele lootustandvatele filmitegijatele võimalust osaleda erinevates filmiteemalistes töötubases ning juturingides. (Valck 2007) Järgmine Berlinale leiab aset 5.-15. veebruaril 2015 Berliinis ning see on järjekorras juba 65.festivali toimumise kord. (Hintereder 2009) Andmeallikad: Hintereder Peter,(2009), Tatsachen über Deutschland, Peter Hintereder, Societäts-Verlag Frankfurt am Mein. Tamla Toomas, (2009), TEA entsüklopeedia 4. köide Becher-Burton, Tea kirjastus Tallinn, lk 93. Valck Marijke de, (2007), Film Festivals: From European Geopolitics to Global Cinephilia, Amsterdam University Press. Die Berlinale Das Festivalprofil https://www.berlinale.de/en/das_festival/festivalprofil/profil_der_berlinale/index.ht ml (05.10.14).
Poseidon solvus ja pani Minose naise härjasse armuma. Sellest armastusest sündis härja peaga olend Minotaurus, kelle tappis Ateena kangelane Theseus. Poseidon on saatnud palju ülbeid meremehi naeruväärsetele retkedele ja neile raskeid katsumusi toonud. Ent enamjaolt merejumal siiski kaitseb laevu. Need, kes talle andamit maksavad, võivad olla kindlad, et nad seilavad rahulikel vetel ning täiuslikud tuuled viivad nad alati sihtsadamasse. Andmeallikad: http://www.miksike.ee/, http://et.wikipedia.org/wiki/Poseidon Raamatud. Iidsete aegade lood I , Vanakreeka ajalugu.
Ränne e migratsioon 3. Eesti ala asustati 9500 a tagasi, elati hõredalt veekogude ääres; 6000-5000 a tagasi hakati tegelema põlluharimise ja karjakasvatusega. Alepõllundus selle arenedes rahvaarv tõusis. Al 13.saj algas rahavarvu arvamine. 13.saj 150 000, 16.saj 300 000, 16.saj 400 000, 18-20.saj jõuti 1 milj, peale seda juurdekasv aeglustus. Mõjutab sõjad, nälg, katkud. Pärast 2 MS asus siia elama NL eri paikadest 1,57 milj inimest. HETKEL RAHVAARV VÄHENEB ! Rahvastiku andmeallikad: 1. Oletus 2. Kirikuraamatud, talude arv 3. Personaalraamatud 4. Taani hindamisraamat( 1 konkreetne rahvaloendus Eestis 1219) 5. 17.saj meetrikaraamat (hävis Põhjasõjas; ristimised, laulatused, matused ) 6. 18-19.saj ( Eesti oli Tsaari- Venemaa all ) hingederevisjon( rahvaloenduse eelkäija ) Esimene Eesti territooriumi loendus toimus 1861. Rahavastikuregistris on kõige olulisemad isikuandmed. Viimane loendus oli 31.dets 2000. 3 790 504 037 1797 4.mai
energiasäästu ja jõudluse tasakaalustamiseks. . 8. Windows7 versioonis töötab programm Kettadefragmentor regulaarsete perioodide järel, kui arvuti sisse lülitatakse nii, et te ei pea pidama meeles selle käivitamist. Selle käivitamine on ajastatud kord nädalas varasele hommikutunnile. Siiski saate ise määrata seda, kui tihti kettadefragmentor käivitub ning millisel kellajal. Tema ülesanne on failide kohandamine. 9. Component Services, Arvutihaldus, Andmeallikad (ODBC), Event Viewer, iSCSI käiviti 10. Saab muuta koduvõrguks, töökohavõrguks, ja avalikuksvõrguks, häälestada teisi võrke, radiovõrke jne, saab luua kodurühma ja sätestada vastavalt. 11. Saab määrata kodulehe browseris, saab privaatsust ja turvalisust kontrollida, seal on ka ühendused, programmid, sisu ja täpsemalt. 12. Seadmed ja printerid, automaatesitus, heli, toitesuvandid, kuva jne. 13
mahu hulga mõttes), kiirus (Velocity; kiirus nii kasvukiiruse kui ka kiire töötlemise ja tulemuste saamise vajaduse mõttes), mitmekesisus (Variety; eri tüüpi struktureeritud ja poolstruktureeritud andmete samaaegse töötlemise võimaluse mõttes). Traditsioonilised andmevormid ei ole võimelised nii suuri koguseid kuvama ja töötlema. Lisaks on big data töötlemiseks enamasti vaja Internetti (andmeallikad) ning töötlusmasinad töötlevad pidevalt uusi sissetulevaid andmeid, millega küsimustik täpselt toime ei tule. Samuti big data’na võivad olla pildid (näiteks astronoomias), aga statistika kuvab kõige sagedamini arvväärtusi. - Missuguseid uusi võimalusi ja riske võib big data tekitada sotsiaalteadlastele (ka majandusteadlastele)? Ühiskonnale üldiselt? Ettevõtetele? Suurandmed muudavad paljude teadlaste elu kõigis valdkondades lihtsamaks. Ettevõtted
Sündimuse mõjutegurid: poja eelistus ja soovitud laste arv; abiellumiskäitumine; pereplaneerimisprogrammid; linnastumine; meedia. Rahvastiku-uuringute probleem Aafrikas- andmete puudus; andmete kvaliteet Andmeid saadakse rahvaloendustest, sündmusstatistikast ja küsitlusuuringutest Sündimus eestis Kas sündimus eestis peaks kasvama? Mida peaks selleks tegema? - argumendid, mis toetavad teie põlvkonna taastootmist; argumendid, mis ei toeta teie põlvkonna taastootmist. ANDMEALLIKAD Alusteabe teke: andmed saadakse inimestelt küsides, andmed saadakse riiklikest toimingutest. Olulisemad andmekogumise ja süstematiseerimisega tegelevad asutused: eestis statistikaamer, riiklikud registrid, stat.ee, riha.ee, euroopas EUROSTAT Andmete jaotus: agregaatandmed andmed on meid kaudselt huvitavatelt objektidelt kogutud, kuid need on esitatud suuremate analüüsiüksuste kohta summeeritult.
D. Kulude ala- ja ülejaotamine Kuluarvestuse põhimõtete ja –meetodite valik • Tekke- vs kassapõhine arvestus? – Tekkepõhine • Vastutus- vs tegevuspõhine kuluarvestus? – Domineerib tegevuspõhine, metoodilisi võtteid on mõlemast • Osa-, otse- või täiskuluarvestus? – Omahinna arvestamiseks täiskuluarvestus, osakulu- ja otsekuluarvestus hinnakalkuleerimise jm juhtimisotsuste tarvis • Andmeallikad? – Andmeladu: integreerib finantsarvestussüsteemi + ERP/MRP/CRP/jne + personali infosüsteem + juhtimisinfosüsteem + jt • Aruandlus? – Operatiivne igakuiselt, detailselt igakvartaalselt (nii kvartali kohta kui kumulatiivselt) Hind Definitsioonid: Hind –rahasumma, mille eest ollakse valmis kauba või teenuse kalkulatsiooniühikuks (veonduse puhul reis, reisijakilomeeter, tonn, tonnikilomeeter, saadetis, SKU) võetud
Turukeskne e. konkurentsikeskne – arvestab konkurentide toodete tegelikku hinda. Põhineb nõudluse ja pakkumise tasakaalustamisel. Tarbijakeskne e. väärtusekeskne – arvestab toote tarbijate poolt tajutavat väärtust. 17. Kirjelda, mida mõeldakse termini turu-uuring alla ja too kaks põhilisemat andmeallikat turu-uuringu jaoks. Turu-uuring - Spetsiifiline probleemide ja turundustegevuste uuring uue teabe saamiseks, et teha õigeid turundusotsuseid. Andmeallikad: Sekundaarandmed – andmed, mis on varem kogutud nii ettevõtte sees (klientide tagasiside) kui väljaspool (riiklik statistika) Primaarandmed – andmed, mille kogumiseks peab tegema spetsiaalseid uuringuid, küsitlusi, vaatlusi. 18. Mis on tootearenduse kriitilised küsimused e. mida peab tootearenduse juures eriti tähele panema. ▪ Mida? Kellega? Kuidas? ▪ Kvaliteet ▪ Konkurents ▪ Mitmekesisus ▪ Sihtgrupp ▪ Hind ▪ Atraktiivsus
Võib tekkida probleem, et minu uurimiseesmärl ja nende andmete koguja oma ei pruugi kokku minna ning andmebaasis pole seda, mis mulle vajalik. Koosolekute, eksamite jms. Protokollid, ametikirjad, kooli dokumentatsioon, listivestlused.., ettevõtete aastaaruanded, intervijuude mahakirjutised, Erinevad andmebaasid: statistikaamet, Eesti pank, IMF, Euroopa Statistikaamet 3. KOLMANDUSED ehk tertsiaalsed andmeallikad kellegi teise kogutud toorandmed pol siin enam kättesaadavad. Näha on vaid tema analüüsi tulemused (andmetabelid, intervjuude analüüsi tulemused). Tüüpiline, kui püüame oma empiirilist analüüsi teha mingi valmis uutinguraporti infokiklude põhjal. Ei OlE SoOvItAv! MEETODID: · Küsitlus - Kirjalik Anketeerimine küsimustik on kirjalikult läbiviidav küsitlus Küsimuste sisu Ankeetide abil saab koguda andmeid
teese, ei vaevu kontrollima oma seisneb sarnasuste ning 5.Tead.eesm.- tegevusala, mille töötlemisel. Soovitatav seletusi, usuvad metfüüsilisi erinevuste leidmises. eesm, on uurimuslikul teel uute omapoolne arvamus ja järeldus. seletusi. Teadus on kaine mõis- 18. Esmased- ja teisesed teadm.saam. ja nende Ainetöö-teor.probl.käsitl. või tuse süst.ne ja kontr.d lahendus. andmeallikad. Esmased on esmasrakend.. See üks praktil. probl.lahend. Teat. 14. Teaduse tradtis. Liigit.- andmed, mis on saadud uuringu lihtsamaid, milles rõhut. kahte Küsimuse lühiuuring, kus kasut. sotsiaal-(e.ühiskonna), loodus-, käigus. Need on originaalsed olulist momenti:a)uudsus erialast kirjandust ja stat.si täppis-, tehnika- ja humanitaar- ning kogutud konkreetse uuri- eesm. saada uusi teadmisi; andmeid
14. Toodangu kriitiline maht naturaalnäitajates ja rahalises väljenduses Toodangu kriitilise mahu (naturaalnäitajates valemi tuletamine: (P*Q)-(V*C)-F=0 Q(P-V)-F=0 Q(P-V)=F Kus P-müügihind ühiku kohta, Q – müüdud kogus, V – muutuvkulud ühiku kohta, F – püsivkulud. QB=F/P-V, kus QB – toodangu kriitiline maht naturaalühikutes „tükki“, F – summaarsed püsikud, P – ühiku müügihind, V –ühiku muutuvkulud. 15. Võimendusanalüüsi andmeallikad ja mõõdikud Projekti analüüsi puhul tuleb analüüsida ka selle finantseerimisstruktuuri ehk kui palju kasutatakse finantseerimiseks oma ja võõrkapitali. Kõigepealt tuleb leida selline EBIT, mille puhul kahe erinevad finantseerimiskavaga saadav EPS oleks võrdne. Erinevad finantseerimisskeemid on tavalsielt järgmised: Ainult omakapital Mingi oma omakapitali ja mingi osa võõrkapitali Selle analüüsi puhul peab arvestama, et erinevate stsenaariumite puhul peab
· Väldi intervjueeritava katkestamist (paus ei ole lubav põhjus) · Transkribeeri intervjuu 24 tunni jooksul Case study analüüsi tehnikad: · Within-case Juhtumi kohta "rikas" ülevaate kirjeldus, mis võtaks kokku kogutud suured andmemahud. · Sisuanalüüs Võtmesõnade leidmine, loendamine, üldistamine. · Cross-case Juhtumite omavaheline võrdlemine ja vastandamine (vormiks on tabel). Transkribeerimise notatsioon: ANDMEALLIKAD JA ANDMETE KOGUMINE Andmeallikad: · Esmased originaalandmed, mis kogutakse just antud projekti käigus (vaatlus, eksperiment, küsitlus) · Teisesed varem teistel eesmärkidel kogutud andmed, mida saab kasutada vaadeldava probleemi uurimisel (aruandlus, avalikud allikad) Uuringu põhireegel: enne kui hakata koguma esmaseid andmeid, tuleb ära kasutada teiseste kui tunduvalt odavamate andmete kõik võimalused. Esmased allikad:
tulenevad objektide asendist üksteise suhtes. Analüütikute jaoks on GIS teadus mõistlikust andmete interpreteerimisest. Olulised on õiged definitsioonid mõistetele, usaldusväärsed algandmed ja arvutusteks sobivad algoritmid. Ei vaja alati kaardipilti, vajadusel kombineerib erinevaid tarkvarasid. Andmed enim tähelepanu vääriv komponent (GISi kasutaja otsese kontrolli all) ja kõige pikema elueaga GISi komponent. Loeng 2 Andmemudelid, andmeallikad geoinformaatikas. Andmeallikad geoinformaatikas · Olemasolevad kaardid/andmekogud · Mõõtmine: maa peal (geodeetiline, topgraafiline maamõõtmine), kaugseire (vaatamine ülevalt foto, skanneerimine, aero, satelliit). Andmemudelid · Vektor- ja rasterkuju · Objektorienteeritud mudel · TIN Raster- ja vektroandmete võrdlus Parameeter Raster Vektor
Tunnus objektil mõõdetav näitaja. Andmestik kasutatakse *olemasolevate andmete analüüsi *andmete lisakogumist ehk risk näitab, milline on haigusjuhtude tekke kiirus kogu uuritava uuritavate tunnuste väärtused valimi kõigil objektidel. valim teatud *triangulatsiooni- uurimistehnikad,uurijad,andmeallikad. perioodi vältel. CIR-Ei oma ühikuid, arvväärtused 0 ja 1 (0% ja riskigrupp rahvastikus, diagnoosiga haiged üldkogum identsetes Epidemioloogia vajadus *riiklik statistika-ettekujutus haiguse levikust 100%) vahel. Levimus kirjeldab seda osa rahvastikust, kes mingil tingimustes (riskitegur!) olev rahvastik või sama diagnoosiga samades
kindlakstegemisel ilma tehnilistesse üksikasjadesse laskumata. Leitakse tähtsaimad riskiobjektid. Pühjuse ja tagajärje analüüs on laialt kasutusel seadmete töökindluse ja rikete pühjuste väljaselgitamisel. See on mingi algsündmuse suhtes rikkehargmiku ja sündmuste hargmiku kasutamisega. See sobib lihtsustatud kkrh. Kasutatakse õnnetuste kohta kogutud materjali stst töötlemisel. Aruande koostamine: peab olema: riskihindamise kava, kontseptuaalne mudel, andmeallikad ja kasutatud meetodid, eksponeerituse ja ökoreaktsiooni koonduseloomustused, riskiiseloomustus. Hindamisel tuleb esitada selgelt ilmnenud vastuolud ja tulemuste erineva tõlgendamise võimalused. Tulemuste põhjendus tähendab kõigi osade loogilist ühendamist riski kohta tehtavaks järelduseks nii et oleks näha pühjuslikseos ning tulemus oleks otsuste tegemisel kasutatav. KKMH/KKR on üühise eesmärgi jaoks arendatud vahendid, mis peavad mõlemad aitama otsusetegijatel
• Teadus ei tegele mingite muljetega, stiilis: “Ma usun, et Keskerakond on eesti- vastane partei” • Et “Keskerakonna eesti-vastasust” teaduslikult uurida: – Tuleks kõigepealt väga selgelt defineerida, mis on “eestivastasus” – mis tunnused sellega kaasas käivad. Ühesõnaga,meil peaks olema eesti- vastasuse teooria – Seejärel tuleks koostada kindel, uurimiskava, kuidas Keskerakonna eesti-vastasust uurida: mida me täpsemalt teada tahame, mis on meie andmeallikad, kuidas me neid andmeallikaid analüüsime, jne. – Võtame näiteks ette erakonna programmi ning kindlate tekstianalüüsi meetoditega (kontentanalüüs, diskursuse ananlüüs) püüame leida eesti- vastasusele leidvaid kohti – Küsitleme erakonna liikmeid ja püüame oma küsimustega (mis on võimalikult neutraalsed) tuvastada eesti-vastaseid hoiakuid. – Ühesõnaga, me üritame eesti-vastasust mõõta, või andmeid (nt. tekstide) tõlgendades selgelt ja veenvalt demonstreerida
................................................................................................................................. 17 6.1 Finantsanalüüsi andmeallikad .......................................................................................................................
järelküsitlused kvalifitseeritud küsitlejad hea küsimustik kaalumine (weighting) Näit. kui respondentide hulgas on 16-24 aastasi 2x vähem kui peaks olema vastavalt üldkogumile, tuleks anda selle grupi vastustele koefitsent 2 (2-ga läbi korrutada). Kaalumise puhul eeldatakse, et mitte-vastajad oleksid täitnud ankeedi analoogiliselt vastanutele, mis alati ei pruugi nii olla Andmeallikate tüübid Primaarsed ehk esmased andmeallikad Sekundaarsed ehk teisesed andmeallikad Tertsiaarsed ehk kolmandased andmeallikad E-andmebaasid sekundaaranalüüsiks PLUSSID Jääb ära andmekogumise vaev Kvaliteet kontrollitud Valmisandmebaasid on rikkalikumad kui "ühemehe-uuringud" (rohkem teemasid, suurem vastajaskond, tsüklid) RISKID Andmebaasis ei pruugi olla mulle sobivaid Mõõdikuid (mis oleks valiidsed minu UK-le) Juhtumeid Aastaid
Ettevõtlus ja ärijuhtimine Kaja Urbel ME-21k. TÖÖTURU JA HÕIVE PROBLEEMID EESTIS Kursusetöö Juhendaja: Enn Uusen Tallinn 2009 SISUKORD Sissejuhatus ................................................................................................................................3 Mõisted ja andmeallikad ............................................................................................................4 1. Tööturu teooriad .............................................................................................................7 1.1. Neoklassikaline tööturu mudel .............................................................................7 1.2. Alternatiivsed tööturu teooriad .........................................................
Paradigma püsiv ja üldtunnustatud mõistete, seaduste ja meetodite süsteem, millel rajaneb uurimine ja õpetamine. Paradigmaks nim. üldtunnustatud teooriat, millele rajatakse selle teadusharu uuringud (N: Keynesi teooria või Friedmanni teooria). Tõde objektiivse tegelikkuse õige peegeldus inimese teadvuses. Eksisteerib sõltumatult suhtumisest temasse. Tõde on alati objektiivne. 14. Esmased ja teisesed andmeallikad - nende olemus, liigitus, eelised, puudused näited. Esmased andmed andmed, mis on saadud käesoleva uuringu käigus. N: vaatlus, suhtlus, eksperiment Eelised : Puudused : kulub palju aega ja raha Teisesed andmed andmed, mis on kogutud varem ja teistel eesmärkidel või on pidevalt olemas. N: Statistikaamet, aastaaruanded, paneeluuringud, monitorid jne.
Maailma rahvaarv ja selle muutumine. Sündimus, suremus ja iive arenenud ja arengumaades. Ränne ja selle põhjused. Linnastumine ja sellega kaasnevad probleemid. Eri rahvaste ja riikide roll maailmapildi avardumises. Eestist pärit maadeavastajad. Maailmajaod. Geograafilised uuringud tänapäeval. Rahvastiku ja asustuse teemad õppekavas 9. klass · RAHVASTIK JA ASUSTUS. Eesti rahvaarv ja selle muutumine muinasajast tänapäevani. Rahvastiku andmeallikad. Sündimus, suremus, loomulik iive. Ränded eri ajaperioodidel. Rahvuslik koosseis, selle ajalooline kujunemine. Rahvastiku soolis-vanuseline koosseis ja rahvastiku vananemine. Rahvastiku tihedus ja paiknemine. Eesti asustussüsteemi ja haldusjaotuse kujunemine. Eriilmelised asulad. · Euroopa rahvastik ja asustus. Rahvastiku ja asustuse teemad õppekavas Gümnaasiumis · MAAILMA RAHVASTIK JA RAHVASTIKUPROTSESSID. Maailma rahvaarv ja selle muutumine
Teadmusel on informatsiooniga võrreldes pikem eluiga. Ettevõtte/organisatsiooni juhtimise tasemed või vastutusalad Juhtimistasemed eristuvad üksteisest vastutuse ja volituste suurusega. Vastutust võib eristada: · andmete töötlusastme järgi, mida on vaja ülesannete täitmiseks · aja järgi, mille vältel andmed ja nende pealt saadav informatsioon on veel aktuaalne ("värske") Täpsemalt eristuvad juhtimistasemed selle järgi: · millised on andmeallikad, mis on vajalikud informatsiooni jaoks ametikohale · milline on ajavahemik, mil peetakse andmeid ja informatsiooni kõlbulikuks otsuste tegemisel · milline on tehtavate otsuste ajaline ulatus (mõju) Suhtlus ettevõttes/organisatsioonis Suhtlus (kommunikatsioon) on tegevustik, mille käigus üks isik annab teisele või saab teiselt sõnumi isiku vajaduste, soovide, nõudmiste, ettekujutuste, teadmise või emotsioonide kohta (nimekiri ei ole lõplik). Tegemist
valedele järeldustele; Kvantitatiivuuringud on tavaliselt suure valimiga uuringud ning kasutatakse statistilise andmetöötluse meetodeid. Andmed on üldjuhul esmased. Projekti suuna järgi võib turundusuuringud klassifitseerida järgmiselt: 1. Andmehõive-suunaline uuring (fact-gathering investigation), kus uurijale püstitatakse konkreetne ülesanne. Uurimise suund on antud ja uurijal on vaja määrata andmeallikad ning koguda vastavad andmed. 2. Rakenduslikud ehk probleemisuunitlusega uuringud (applied or solution seeking research) ehk ad hoc uuring. Uurijale antakse tellija poolt probleemi üldine olemus ja ta peab valima uuringusuuna. Põhiline hulk turundusuuringuid kuulub sellesse kategooriasse. 3. Baasuuringud (basic research), kus uurijal on täielik vabadus valida uurimissuund. Eesmärk on uue informatsiooni saamine. Tulemusi kasutavad mitmed kliendid
probleemiga seotud muutujate väljaselgitamine. Põhjuslikud uuringud – eesmärgiks on välja selgitada, kuidas vaatluse alla võetud sõltumatud muutujad on seotud sõltuva muutujaga. Eesmärgiks on leida muutujate funktsionaalne seos uuritava probleemiga. Projekti suuna järgi: Andmekogumisuuring – uurija ette püstitatakse konkreetne ülesanne. Uurimise suund on antud ja uurijal on vaja määrata andmeallikad ning koguda vajalikud andmed. Rakendus- ehk probleemuuringud – tellija annab uurijale ülevaate probleemi üldisest olemusest ja viimane peab valima uuringusuuna. Sellesse kuulub põhiline hulk turundusuuringuid. Baasuuringud – uurijal on täielik vabadus valida uurimissuund. Eesmärk on uue informatsiooni saamine. Tulemusi kasutavad mitmed kliendid. Lähtumine uuringumeetodist (üks levinumaid liigitamise viise):
museks on sisuliselt Wordi ta- bel); 2) Kasuta olemasolevat loendit (Use Existing List) andme- tabel on eraldi failina olemas; 3) Vali Outlooki kontaktidest (Select from Outlook Contacts) ringkiri saadetakse Outlooki aadressraamatus ole- vatele kontaktidele; Valime teise valiku Kasuta olemasolevat loendit. Edasi valida faili tüüp (Exceli failid) ripploendist Kõik andmeallikad (All Data Sources) ja avada see vas- tavast andmeallika kaustast (vt joonis). Näitena on varem koostatud Exceli fail nimekiri.xls. Kui fail lei- tud, siis tuleb valida töölehe nimi, millel andmed asuvad (joonisel on selleks Leht 1). Enamasti on andme- tabeli esimeses reas veerupäised. 33
keskkonnatingimused” *Maastikulised aspektid “Põllumajanduskeskkonnaprogrammis”, toetused *Erinevad maastikulised analüüsid kaitsealadel (Lahemaa, Vooremaa, Otepää, Haanja, Karula, Matsalu jpt) *Tööstus ja kaevanduspärandi suurenev väärtustamine Samas jälle väärtustatakse liiga vähe tööstus- ja militaarpärandit, puudu jääb ka koostööst kohalike omavalitsuste ja loodushoius. Geoinfosüsteemid ja andmeallikad Mis on GIS? Geoinfosüsteem on automatiseeritud süsteem ruumiliste andmete kogumiseks, haldamiseks, säilitamiseks, päringute teostamiseks (otsinguteks), analüüsiks ja esituseks (ka geograafiline infosüsteem,GIS) . Laiemalt on GIS riistvara, tarkvara, andmete ja organisatsiooni kogum, mis lisaks tavalise infosüsteemi võimalustele saab: – kaar te automaatselt gener eer ida – hallata ar vutikaarte – töödelda korraga gr afilisi ja mittegraafilisi andmeid ning tulemusi
Hupel kirjutas ka arstialaseid teoseid, nt "Lühhike õppetus, mis sees monned head rohhud täeda antakse, ni hästi inimeste kui ka veiste haigusse ning wiggaduste wasto" ilmus 41 numbrit ja raamat "Arsti ramat nende juhhatamisseks kes tahtwad többed ärra-arwada ning parrandada". Piibli ja Hupeli keeletarvitust jätkasid Arvelius, Willmann, Holtz, Luce. Kirjutas peamiselt saksa k. tema teosed on tähtsad andmeallikad eesti rahvuskultuuri uurijatele. Hupel järgib piiblikeele traditsiooni. Friedrich Wilhelm von Willmann jätkas Hupeli ja piibli keelekasutust. Uus etapp eesti proosa arengus algas ~1775, mil ilmus mahukaid juturaamatuid. Autoritest tõuseb esile Willmann, kes raamatuga "Juttud ja teggud" tõi eesti talupojale kodukeeles kätte valiku rahvusvahelisi valme ja jutusüzeid, millest osa siirdus ka rahvajutuvarasse. Willmann lähtub Stenderist, kes omakorda toetus saksa autoreile
EESTI MAAÜLIKOOL Metsandus- ja maaehitusinstituut Metsakasvatuse osakond Marika Kallemaa JAHIMEESTE STAATUS ÜHISKONNAS JA SEDA MÕJUTAVAD FAKTORID Bakalaureusetöö loodusvarade kasutamise ja kaitse erialal Juhendaja dotsent Tiit Randveer Tartu 2009 Olen koostanud töö iseseisvalt. Kõik töös kasutatud teiste autorite tööd ning andmeallikad on viidatud. Käesolevaga kinnitan, et annan lõputöö tulemuste suhtes oma intellektuaalomandi varalised õigused üle Eesti Maaülikoolile. 01.06.2009 / Marika Kallemaa ........................................... kuupäev /nimi / allkiri / Juhendaja 01.06.2009 / Tiit Randveer ............................................ 2 kuupäev /nimi / allkiri
I80.8 (muude paikmete flebiit ja tromboflebiit), I82 (muude veenide emboolia ja tromboos)), kelle vanus esmasel VTE diagnoosimisel oli 45-80 aastat. Eeldatavalt kaasatakse uuringusse kuni 2000 patsienti. Uuritavad leitakse diagnoosipõhise päringuga ITK kliinilisest andmebaasist eHealth, valim täpsustatakse vanusepiirangu järgi Eesti Haigekass andmebaasi alusel. 8. UURIMISMETOODIKA TÄPNE KIRJELDUS Andmeallikad 1. ITK kliiniline andmebaas eHealth 2. Eesti haigekassa andmebaas 3. Vähiregister Andmekogumine 1. uuritavate valimi päring ITK ravianalüüsi osakonnalt 2. uuritavate esmase VTE kuupäeva täpsustamine linkimisel Eesti Haigekassa andmebaasiga. 3. täpsustatud uuritavate nimekirja linkimine vähiregistriga, päritavad andmed: pahaloomulise kasvaja või kasvajate diagnoos RHK järgi, staadium diagnoosimisel, diagnoosimise kuupäev Andmeanalüüs
Magistritöö ergonoomika erialal Juhendaja dots. Viljo Viljasoo Tartu 2007 Vorm C.3. Magistritöö tiitelleht [5]. Lisa C Olen koostanud bakalaureusetöö iseseisvalt. Kõik bakalaureusetöös kasutatud teiste autorite tööd ning andmeallikad on viidatud Bakalaureusetöö koostaja: Triinu Nõu ............................... /allkiri/ ............................... /kuupäev/ Juhendaja: prof. Arvo Leola ...............................
väljendub informatsioon vastavates aruannetes. · Ettevõtte/organisatsiooni juhtimise tasemed või vastutusalad Juhtimistasemed eristuvad üksteisest vastutuse ja volituste suurusega. Vastutust võib eristada: andmete töötlusastme järgi, mida on vaja ülesannete täitmiseks aja järgi, mille vältel andmed ja nende pealt saadav informatsioon on veel aktuaalne ("värske") Täpsemalt eristuvad juhtimistasemed selle järgi: millised on andmeallikad, mis on vajalikud informatsiooni jaoks ametikohale milline on ajavahemik, mil peetakse andmeid ja informatsiooni kõlbulikuks otsuste tegemisel milline on tehtavate otsuste ajaline ulatus (mõju) Kui palju on ettevõttes tegelikult juhtimistasandeid sõltub ettevõtte suurusest. Väikeses ettevõttes võib sama inimene omada mitme juhtimistasandi juhile omistatavat vastutuste hulka. Kõrgema astme (tipp-) juht (senior manager) Vastutab tervikorganisatsiooni suuna ja tegutsemise eest
alusel töödelda Teadmusel on informatsiooniga võrreldes pikem eluiga Teadmus sisaldab reegleid tegutsemiseks, nö käitumismustrit Juhtimistasemed (-struktuur) või vastutusalad Eristuvad üksteisest vastutuse ja volituste suurusega. Vastutust võib eristada: · andmete töötlusastme järgi, mida on vaja ülesannete täitmiseks · aja järgi, mille vältel andmed ja nende pealt saadav on veel aktuaalne ("värske") Täpsemalt: · millised on andmeallikad, mis on vajalikud informatsiooni jaoks ametikohale · milline on ajavahemik, mil peetakse andmeid ja infot kõlbulikuks otsuste tegemisel · milline on tehtavate otsuste ajaline ulatus (mõju) Traditsiooniline juhtimishierarhia Esimese astme juhid Vastutavad organisatsiooni igapäevase tegevuse eest planeerides homse päeva tegevusi. Nende teenistuses olev info on saadav töötlemata kujul faktidelt. Need faktid laekuvad tavaliselt väljastpoolt organisatsiooni piire (n:
tagajärgede kohta. Eesti Uimastiseire Keskus kuulub Tervise Arengu Instituudi koosseisu ja on EMCDDA Riiklik Teabekeskus Eestis. Riikliku uimastiinfosüsteemi ülesanne on koordineerida kohalike infosüsteemide ja infoallikate koostööd ning tagada operatiivne andmete ja informatsiooni vahetus riiklikul, kohalikul ja rahvusvahelisel tasandil. Hetkeseis: 2001. aastal EUSK poolt kogutud andmete kvaliteedi hindamine näitas, et sageli puuduvad olulised andmeallikad, narkomaaniavastase võitluse tulemuste hindamise indikaatorid ning andmed ennetustegevuse hindamise kohta. Probleemiks on riiklike definitsioonide ja kontseptsioonide puudumine, mille tõttu pole võimalik saada terviklikku ülevaadet uimastialasest olukorrast ning tulemustest võitluses uimastiprobleemidega nii riiklikul kui ka kohalikul tasandil. Sageli puuduvad kvalitatiivsed andmed interventsiooni kohta. Praegune metoodika ja baasküsimustikud ei võimalda koguda olulisi andmeid
Üldistusliku valiidsuse probleem juhtumiuuringus Triangulation (Yin, 2003: 98-99) · Üldistusliku valiidsuse probleem taandub paljude juhtumiuuringute puhul kahele aspektile: · Mitmed andmeallikad. Data triangulation Missugustest kriteeriumidest lähtudes juhtum valiti (combining within and across quantitative Missuguseid järeldusi uurija tulemustest teeb and qualitative data) · Üldistust võimaldab juhtumiuuring, kus tegemist on
keskkonda. System.Data.Common Lisavahendid ja näod, mis on .NET raamistikus realiseeritud System.Data.SqlClien SQL Serveri andmeallikas t System.Data.OleDb OLE DB andmeallikas System.Data.SqlTypes Klassid ja struktuurid SQL andmetüüpide kirjeldamiseks System.Xml Klassid ja näod XML kujul andmete töötlemiseks Andmeallika külge ühendumine Ennem, kui saate hakata tegelema andmetega, peate fikseerima andmeallika. Andmeallikad on üks ADO.NET põhikomponentidest, mis võimaldavad programmil suhelda andmeid hoidvate süsteemidega. .NET raamistikuga on kaasas SQL Server .NET Data Provider (Optimeeritud SQL Serverite kasutamiseks alates SQL Server 7.0st) ja OLE DB .NET Data Provider (Võimaldab kasutada kõiki andmeallikaid). Lisaks on saadaval ka spetsiaalseid allikaid ODBC ja Oracle andmete kasutamiseks. Iga andmeallikas pakub järgmiseid klasse: 100. XxxConnection nt SqlConnection SQL Serveriga suhtlemiseks
annaabi.ee 
