This dataset is part of the Geographical repository maintained by Opendatasoft. This dataset contains data for counties and equivalent entities in United States of America. The primary legal divisions of most states are termed counties. In Louisiana, these divisions are known as parishes. In Alaska, which has no counties, the equivalent entities are the organized boroughs, city and boroughs, municipalities, and for the unorganized area, census areas. The latter are delineated cooperatively for statistical purposes by the State of Alaska and the Census Bureau. In four states (Maryland, Missouri, Nevada, and Virginia), there are one or more incorporated places that are independent of any county organization and thus constitute primary divisions of their states. These incorporated places are known as independent cities and are treated as equivalent entities for purposes of data presentation. The District of Columbia and Guam have no primary divisions, and each area is considered an equivalent entity for purposes of data presentation. The Census Bureau treats the following entities as equivalents of counties for purposes of data presentation: Municipios in Puerto Rico, Districts and Islands in American Samoa, Municipalities in the Commonwealth of the Northern Mariana Islands, and Islands in the U.S. Virgin Islands. The entire area of the United States, Puerto Rico, and the Island Areas is covered by counties or equivalent entities.Processors and tools are using this data. Enhancements Add ISO 3166-3 codes. Simplify geometries to provide better performance across the services. Add administrative hierarchy.

How does your organization use this dataset? What other NYSERDA or energy-related datasets would you like to see on Open NY? Let us know by emailing OpenNY@nyserda.ny.gov.

The Low- to Moderate-Income (LMI) New York State (NYS) Census Population Analysis dataset is resultant from the LMI market database designed by APPRISE as part of the NYSERDA LMI Market Characterization Study (https://www.nyserda.ny.gov/lmi-tool). All data are derived from the U.S. Census Bureau’s American Community Survey (ACS) 1-year Public Use Microdata Sample (PUMS) files for 2013, 2014, and 2015.

Each row in the LMI dataset is an individual record for a household that responded to the survey and each column is a variable of interest for analyzing the low- to moderate-income population.

The LMI dataset includes: county/county group, households with elderly, households with children, economic development region, income groups, percent of poverty level, low- to moderate-income groups, household type, non-elderly disabled indicator, race/ethnicity, linguistic isolation, housing unit type, owner-renter status, main heating fuel type, home energy payment method, housing vintage, LMI study region, LMI population segment, mortgage indicator, time in home, head of household education level, head of household age, and household weight.

The LMI NYS Census Population Analysis dataset is intended for users who want to explore the underlying data that supports the LMI Analysis Tool. The majority of those interested in LMI statistics and generating custom charts should use the interactive LMI Analysis Tool at https://www.nyserda.ny.gov/lmi-tool. This underlying LMI dataset is intended for users with experience working with survey data files and producing weighted survey estimates using statistical software packages (such as SAS, SPSS, or Stata).

Organon & Co Nettoeinkommen - Diese Werte, historische Daten, Prognosen, Statistiken, Diagramme und ökonomische Kalender - Mar 2025.Data for Organon & Co | Nettoeinkommen including historical, tables and charts were last updated by Trading Economics this last March in 2025.

In general, the evaluations on remuneration in employment statistics (= pay statistics) refer to full-time social security workers of the so-called core group. Not included are employees who are in an apprenticeship relationship or for whom a special statutory remuneration scheme (e.g. persons in the federal voluntary service) applies. In this way, meaningful comparisons are possible, which are not influenced by differences in the design of employment relationships. Wage statistics are only used for employees who worked as full-time employees of the core group on 31.12.

Diese Statistik zeigt ein erhebliches Gefälle in verschiedenen demografischen Daten: In Gebieten mit nur einer oder überhaupt keiner Lokalzeitung liegt das durchschnittliche Einkommen bei rund 45.000 US-Dollar im Jahr und damit deutlich unter dem US-Schnitt von rund 62.000 US-Dollar. Auch die durchschnittliche Armutsrate liegt in diesen US-Landkreisen mit 18 Prozent deutlich höher als die zwölf Prozent der Bundesebene.

The ifo Prussian Economic History Database (iPEHD) is a county-level database covering a rich collection of variables for all counties of Prussia during the 19th century. The Royal Prussian Statistical Office collected these data in a number of censuses over the period 1816-1901, with much county-level information surviving in the archives. These data provide a unique treasure for unprecedented micro-regional empirical research in economic history, analyzing the importance of such factors as education, religion, fertility, and many others for the economic development of Prussia in the 19th century. The service of iPEHD is to provide the data in a digitized and structured way. iPEHD starts with the population census in 1816, which is the first full-scale census released by the Royal Prussian Statistical Office, which had been founded in 1805. The 1816 census covers the 308 Prussian counties at the time. Further extensive census data are available in 1849, 1864, 1871, and 1882, but – as indicated in the following table – many more detailed data were collected in additional years. As the number of counties grew over time, by 1901 the data cover 574 Prussian counties. In total, iPEHD contains more than 1,500 variables and more than half a million data points, all at the county level. These data are drawn from a total of 15 original sources, many of which consist of several volumes. One of the biggest challenges when analyzing historical data is to ensure comparability over time, where the dimension of the units of observation has to be comparable. Our service facilitates the analysis of data at the county level, holding the administrative boundaries fixed. iPEHD stores its data in comma-separated values (csv) format. The raw data are categorized by eight content areas and can be accessed in the raw data section. The codebook section provides information on the names, definitions, labels, and sources for each variable contained in iPEHD. Die ifo-Datenbank zur Preussischen Wirtschaftsgeschichte beinhaltet eine umfassende Zusammenstellung von Variablen auf Kreisebene Preussens für das neunzehnte Jahrhundert. Das Königliche Statistische Amt Preussens hat diese Daten erhoben mittels mehrerer Volkszählungen, die in der Zeit von 1816 bis 1901 durchgeführt wurden und durch die Informationen auf regionaler Ebene erhoben wurden. Diese Daten liefern eine einzigartige Informationsquelle für die mikroregionale empirische Forschung in der Wirtschaftsgeschichte, um die Bedeutung von Bildung, Religion, Fruchtbarkeit und vielen anderen Einflussfakturen auf die wirtschaftliche Entwicklung Preussens im 19. Jahrhundert zu analysieren. Die Datenbank iPEHD stellt die Daten in digitalisierter und strukturierter Form zur Verfügung. iPEHD beginnt mit der Volkszählung von 1816, welche die erste vom Preußischen Königlichen Statistischen Amt durchgeführte Vollerhebung der Bevölkerung war. Die Volkszählung von 1816 bezieht die zu dieser Zeit 308 Preußischen Kreise ein. Weitere umfangreiche Volkszählungen wurden 1849, 1864, 1871 und 1882 durchgeführt, aber sehr viel detailliertere Daten wurden in weiteren Jahren erhoben. Die Anzahl der Preußischen regionalen Kreise wuchs auf 574 Kreise im Jahr 1901 an. Insgesamt enthält die Datenbank iPEHD 1500 variablen und über eine halbe Millionen Datenpunkte, alle auf Bezirksebene. Diese Daten wurden insgesamt von 15 Originalquellen erhoben. Eine der größten Herausforderungen bei der Analyse historischer Daten ist die Vergleichbarkeit Daten über die Zeit bei den Fällen bzw. Untersuchungsgebieten, bei denen sich die Grenzen im Laufe der Zeit verändert haben. iPEHD ermöglicht die Analyse der Daten auf regionaler Ebene, wobei die administrativen Grenzen über die Zeit stabil gehalten wurden. Die Daten liegen im Archiv in den Formaten Excel, kommaseparierter Text (csv) und als SPSS-Datei vor. Die Codebücher informieren über die Variablen-Namen, Definitionen, Labels und Quellen für jede Variable. Quellen: Becker, Sascha, Francesco Cinnirella, Erik Hornung, Ludger Woessmann, 2014, "iPEHD - The ifo Prussian Economic History Database", Historical Methods: A Journal of Quantitative and Interdisciplinary History 47 (2): 57-66. 1816-21 Mützell, Alexander A. (1821-25). Neues Topographisch-statistisch-geographisches Wörterbuch des Preussischen Staats, Vol. 1-6. Halle: Karl August Kümmel. 1829 Preussisches Statistisches Landesamt (1829). Beiträge zur Statistik der Königlichen Preussischen Rheinlande, aus amtlichen Nachrichten zusammengestellt. Aachen: J.A. Mayer. 1849 Statistisches Bureau zu Berlin (1851-55). Tabellen und amtliche Nachrichten über den Preussischen Staat für das Jahr 1849, Vol. 1-6b. Berlin: Statistisches Bureau zu Berlin. 1858 Meitzen, August (1868). Der Boden und die landwirthschaftlichen Verhältnisse des Preussischen Staates, Vol. 1-4. Berlin: Verlag von Paul Parey. 1862 Königlich Preussisches Statistisches Bureau (1863). Die Eisen-, Stein- und Wasserstrassen des preussischen Staates im Jahre 1862, in Zeitschrift des Königlich Preussischen Statistischen Bureaus, Vol. 3, 206–214. Berlin: Verlag der Königlichen Geheimen Ober-Hofbuchdruckerei. 1864 Königliches Statistisches Bureau in Berlin (1867). Die Ergebnisse der Volkszählung und Volksbeschreibung, der Gebäude und Viehzählung, nach den Aufnahmen vom 3. December 1864, resp. Anfang 1865 und die Statistik der Bewegung der Bevölkerung in den Jahren 1862, 1863 und 1864. Preussische Statistik Vol. 10. Berlin: Verlag von Ernst Kuehn. 1866 Meitzen, August (1868). Der Boden und die landwirthschaftlichen Verhältnisse des Preussischen Staates, Vol. 1-4. Berlin: Verlag von Paul Parey. 1871 Königliches Statistisches Bureau (1873-74). Die Gemeinden und Gutsbezirke des Preussischen Staates und ihre Bevölkerung: Nach den Urmaterialien der allgemeinen Volkszählung vom 1.December 1871, Vol. 1-11. Berlin: Verlag des Königlichen Statistischen Bureaus. Königliches Statistisches Bureau in Berlin (1875). Die Ergebnisse der Volkszählung und Volksbeschreibung im Preussischen Staate vom 1. December 1871. Preussische Statistik Vol. 30. Berlin: Verlag des Königlichen Statistischen Bureaus. 1878 Herrfurth, Ludwig and Conrad Studt (1880). Finanzstatistik der Kreise des preussischen Staates für das Jahr 1877/78. Zeitschrift des Preussischen Statistischen Landesamtes, Ergänzungshefte, Vol. 7. Berlin: Verlag des Königlichen Statistischen Bureaus. 1882 Königliches Statistisches Bureau in Berlin (1884/85). Die Ergebnisse der Berufsstatistik vom 5. Juni 1882 im preussischen Staat. Preussische Statistik Vol. 76 a-c. Berlin: Verlag des Königlichen Statistischen Bureaus. 1886 Königliches Statistisches Bureau in Berlin (1887). Die Ergebnisse der Ermittelung des Ernteertrags im preussischen Staate für das Jahr 1886. Preussische Statistik Vol. 92. Berlin: Verlag des Königlichen Statistischen Bureaus. Königliches Statistisches Bureau in Berlin (1889). Das gesammte Volksschulwesen im preußischen Staate im Jahre 1886. Preussische Statistik Vol. 101. Berlin: Verlag des Königlichen Statistischen Bureaus. 1892 Neuhaus, Georg (1904). Die ortsüblichen Tagelöhne gewöhnlicher Tagearbeiter in Preußen 1892 und 1901, in Zeitschrift des Königlich Preussischen Statistischen Bureaus, Vol. 44, 310–346. Berlin: Verlag des Königlichen Statistischen Bureaus. 1896 Königliches Statistisches Bureau in Berlin (1897). Die Ergebnisse der Ermittelung des Ernteertrags im preussischen Staate für das Jahr 1896. Preussische Statistik Vol. 147. Berlin: Verlag des Königlichen Statistischen Bureaus. 1901 Neuhaus, Georg (1904). Die ortsüblichen Tagelöhne gewöhnlicher Tagearbeiter in Preußen 1892 und 1901, in Zeitschrift des Königlich Preussischen Statistischen Bureaus, Vol. 44, 310–346. Berlin: Verlag des Königlichen Statistischen Bureaus.

Becton, Dickinson and Co. Nettoeinkommen - Diese Werte, historische Daten, Prognosen, Statistiken, Diagramme und ökonomische Kalender - Mar 2025.Data for Becton, Dickinson and Co. | Nettoeinkommen including historical, tables and charts were last updated by Trading Economics this last March in 2025.

Im Jahr 2020 gab es im Süden der USA 108 Landkreise ohne eine Lokalzeitung. Dies sind deutlich mehr als in allen anderen Regionen des Landes. Im Mittleren Westen der USA sind es immer noch 31 Landkreise, in der Gebirgsregion mit 29 kaum weniger. Im Nordosten des Landes, in Neu-England, sind nur drei Landkreise ohne eigene Lokalzeitung.

Noodles & Co Betriebsergebnis - Diese Werte, historische Daten, Prognosen, Statistiken, Diagramme und ökonomische Kalender - Mar 2025.Data for Noodles & Co | Betriebsergebnis including historical, tables and charts were last updated by Trading Economics this last March in 2025.

Noodles & Co Bruttoergebnis Vom Umsatz - Diese Werte, historische Daten, Prognosen, Statistiken, Diagramme und ökonomische Kalender - Mar 2025.Data for Noodles & Co | Bruttoergebnis Vom Umsatz including historical, tables and charts were last updated by Trading Economics this last March in 2025.

Organon & Co Umsatzkosten - Diese Werte, historische Daten, Prognosen, Statistiken, Diagramme und ökonomische Kalender - Feb 2025.Data for Organon & Co | Umsatzkosten including historical, tables and charts were last updated by Trading Economics this last February in 2025.

Die Statistik zeigt den Umsatz des Pharmaunternehmens Merck & Co. mit dem Arzneimittel Gardasil in den Jahren 2009 bis 2024. Im Jahr 2024 setzte das US-Unternehmen mit dem Arzneimittel Gardasil weltweit rund 8,6 Milliarden US-Dollar um.

(I) Für jede Handpumpe werden die Daten in einer CSV-Datei pro Tag organisiert. Diese Dateien werden über Batches gruppiert, wobei jeder Batch ungefähr drei Monaten entspricht. (II) Bohrloch-Wasserstandsdaten Die Wasserstandsdaten am Bohrloch jeder Handpumpe werden in einer CSV-Datei pro Handpumpe aufgezeichnet. Sowohl unkompensierte (rohe) als auch kompensierte (in Bezug auf den Atmosphärendruck) Daten sind verfügbar. (III) Datenzeitprotokolle Eine separate Excel-Datei listet die Standorte der Überwachungsstandorte und die Zeitprotokolle auf, die sowohl (I) als auch (II) pro Handpumpe entsprechen. Referenzen: [1] P. Thomson, R. Hope und T. Foster, GSM-enabled remote monitoring of rural handpumps: a proof-of-concept study, Journal of Hydroinformatics, Bd. 14, Nr. 4, S. 829–839, 05 2012. [Online]. Verfügbar: https://doi.org/10.2166/hydro.2012.183 [2] F. Colchester, „Smart handpumps: a preliminary data analysis“, IET Conference Proceedings, S. 7–7(1). [Online]. Verfügbar: https://digital-library.theiet.org/content/conferences/10.1049/cp.2014.0767 [3] H. Greeff, A. Manandhar, P. Thomson, R. Hope und D. A. Clifton, Distributed inference condition monitoring system for rural infrastructure in the developing world, IEEE Sensors Journal, Bd. 19, Nr. 5, S. 1820–1828, März 2019. [4] F. E. Colchester, H. G. Marais, P. Thomson, R. Hope und D. A. Clifton, Accident infrastructure for groundwater monitoring in africa, Environmental Modelling Software, Bd. 91, S. 241–250, 2017. [Online]. Verfügbar unter: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364815216308325 [5] A. Manandhar, H. Greeff, P. Thomson, R. Hope und D. A. Clifton, Shallow Aquifer Monitoring Using Handpump Vibration Data, In-review, 2019.

Das österreichische Cateringunternehmen DO & CO erwirtschaftete im Geschäftsjahr 2023/2024** ein positives EBIT von rund 135,8 Millionen Euro. Damit war das Betriebsergebnis zum dritten Jahr in Folge positiv.

Organon & Co Stammkapital - Diese Werte, historische Daten, Prognosen, Statistiken, Diagramme und ökonomische Kalender - Mar 2025.Data for Organon & Co | Stammkapital including historical, tables and charts were last updated by Trading Economics this last March in 2025.

Die Statistik gibt die Anzahl der Mitarbeiter der Lidl Stiftung & Co. KG in Deutschland in den Geschäftsjahren 2008/09 bis 2023/24 wieder. Im Geschäftsjahr 2023/24 beschäftigte die Discount-Kette insgesamt rund 236.382 Personen in Deutschland. Davon arbeiteten über 111.000 Mitarbeiter in Vollzeit.

Organon & Co Betriebsergebnis - Diese Werte, historische Daten, Prognosen, Statistiken, Diagramme und ökonomische Kalender - Mar 2025.Data for Organon & Co | Betriebsergebnis including historical, tables and charts were last updated by Trading Economics this last March in 2025.

Dieser Geodatensatz ist eine Ausgabe des Natural England County & City Natural Capital Atlas-Projekts (Juli 2020). Es zeigt Variationen im Ökosystemdienstleistungsfluss für Lebensräume in ganz England auf der Grundlage von Indikatoren, die von NE im Natural Capital Indicators-Projekt 2018 identifiziert wurden. Der Datensatz besteht aus einem sechseckigen Raster, das die Indikatorwerte im ganzen Land zusammenfasst (jede Einheit = 5 km2). Naturkapital ist ein wichtiger Aspekt der aktuellen Umweltpolitik und des Umweltmanagements. Dieser Datensatz wird in Kombination mit den anderen Projektergebnissen das Verständnis von Naturkapital in England unterstützen und als wertvolles Instrument für das Engagement dienen, um einer Vielzahl von Interessengruppen Konzepte des Naturkapitalansatzes zu vermitteln. Die vollständige Methodik und das Benutzerhandbuch finden Sie in den Dokumenten „NCAtlas_Devon“ und „NC-Mapping-User-Guidance“ unter http://publications.naturalengland.org.uk/publication/6672365834731520. Die vollständige Metadatendokumentation finden Sie im untenstehenden Datenpaket-Download. Copyright-Erklärung: LCM2015 © NERC (CEH) 2011. Enthält Ordnance Survey Daten © Crown Copyright 2007. © Defra GmbH Enthält Defra-Informationen © Defra - Projekt MB0102. © Umweltbundesamt. © Forstkommission. © Historisches England [Jahr]. © Gemeinsame Naturschutzkommission. © Natural England Urheberrecht. Enthält Ordnance Survey Daten © Crown Copyright und Datenbankrecht [Jahr]. Enthält Daten von © NERC - Centre for Ecology & Hydrology. © Natural England Urheberrecht. Natural England Licence No. 2011/052 British Geological Survey © NERC, alle Rechte vorbehalten, © NSRI Cranfield University. Enthält nationale Statistikdaten © Crown Copyright und Datenbankrecht [Jahr]. Enthält Ordnance Survey Daten © Crown Copyright und Datenbankrecht [Jahr]. Enthält die Agentur für Zahlungen für den ländlichen Raum. Aktivitäten in der Nähe von Barnsley Metropolitan Borough Council Aktivitäten in der Nähe von Bath & North East Somerset Council In: Bedford Borough Council. In: London Borough of Bexley. © Stadtrat von Birmingham. © Blackburn mit Darwen Borough Council. © Rat von Blackpool. © Rat von Bolton. © BCP-Rat. In: Bracknell Forest Council.© Stadt Bradford Metropolitan District Council. © Stadtrat von Brighton & Hove. © Stadtrat von Bristol. London Borough of Bromley (englisch) © Grafschaftsrat von Buckinghamshire. © Rat von Bury. © Rat von Calderdale. © Grafschaftsrat von Cambridgeshire. In: Central Bedfordshire Council. In: Cheshire East Council. © Cheshire West und Chester Council. © Rat von Cornwall. © Grafschaftsrat von Cumbria. © Grafschaftsrat von Derbyshire. © Grafschaftsrat von Devon. © Rat von Doncaster. © Rat von Dorset.In: Dudley Metropolitan Borough Council. © Grafschaftsrat von Durham. Aktivitäten in der Nähe von East Riding of Yorkshire Council In: East Sussex County Council. © Grafschaftsrat von Essex. © Rat von Gateshead. © Grafschaftsrat von Gloucestershire. © Grafschaftsrat von Hampshire. © Rat von Herefordshire. © Grafschaftsrat von Hertfordshire.© Stadtrat von Hull. © Grafschaftsrat von Isle of Anglesey. In: Isle of Wight Council. © Grafschaftsrat von Kent. © Rat von Kirklees. In: Knowsley Metropolitan Borough Council. Aktivitäten in der Nähe von Lake District National Park © Grafschaftsrat von Lancashire. © Stadtrat von Leicester. © Grafschaftsrat von Leicestershire.© Grafschaftsrat von Lincolnshire. © Stadtrat von Manchester. © Rat von Medway. © Grafschaftsrat von Norfolk. © Nord-Lincolnshire-Rat. In: North Somerset Council. © Grafschaftsrat von North Yorkshire. © Grafschaftsrat von Northamptonshire. © Grafschaftsrat von Northumberland. © Stadtrat von Nottingham. © Grafschaftsrat von Nottinghamshire. © Rat von Oldham. © Grafschaftsrat von Oxfordshire. © Stadtrat von Peterborough. © Stadtrat von Plymouth. © Bournemouth, Christchurch und Poole Council. © Stadtrat von Portsmouth. Lesen Sie Bewertungen zu Reading Borough Council. Redcar und Cleveland Borough Council. In: Rochdale Borough Council. In: Rotherham Metropolitan Borough Council. © Grafschaftsrat von Rutland. © Stadtrat von Salford. © Rat von Sefton. © Stadtrat von Sheffield. Der Shropshire Council. In: Slough Borough Council. © Grafschaftsrat von Somerset. In: South Gloucestershire Council. © Stadtrat von Southampton. © Rat von St. Helens. © Grafschaftsrat von Staffordshire. Aktivitäten in der Nähe von Stockport Metropolitan Borough Council © Stockton-Rat. © Grafschaftsrat von Suffolk. © Grafschaftsrat von Surrey. Aktivitäten in der Nähe von Tameside Metropolitan Borough Council © Thurrock-Rat. © Rat von Torbay. © Rat von Trafford. In: Wakefield Council. © Walsall-Rat. In: Warrington Borough Council. In: Warwickshire County Council. In: West Berkshire Council. In: West Sussex County Council. © Rat von Wigan. © Wiltshire Council (englisch) Hotels in der Nähe von Royal Borough of Windsor and Maidenhead Council © Wirral-Rat. In: Wokingham Borough Counci

Becton, Dickinson and Co. Umsatzkosten - Diese Werte, historische Daten, Prognosen, Statistiken, Diagramme und ökonomische Kalender - Mar 2025.Data for Becton, Dickinson and Co. | Umsatzkosten including historical, tables and charts were last updated by Trading Economics this last March in 2025.

Noodles & Co Nettoeinkommen - Diese Werte, historische Daten, Prognosen, Statistiken, Diagramme und ökonomische Kalender - Mar 2025.Data for Noodles & Co | Nettoeinkommen including historical, tables and charts were last updated by Trading Economics this last March in 2025.