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Häufigste mobile Zahlungsmethoden in der Schweiz 2021|移动支付数据集|瑞士数据集

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de.statista.com2024-07-02 更新2025-03-23 收录
移动支付
瑞士
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https://de.statista.com/statistik/daten/studie/617692/umfrage/umfrage-zu-mobilen-zahlungsmethoden-in-der-schweiz/
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资源简介:
Laut einer Befragung des IT-Beraters Bearingpoint ist TWINT in der Schweiz die Mobile-Payment-Lösung Nummer eins. Gemäß der Befragung im Juni 2021 verwenden 45 Prozent TWINT, fünf Prozent Apple Pay, drei Prozent Google Pay und ein Prozent gibt an, mit Paypack Pay zu bezahlen.

根据IT咨询公司Bearingpoint的一项调查,瑞士市场上移动支付解决方案的首选为TWINT。据2021年6月的调查结果显示,45%的用户使用TWINT进行支付,5%的用户选择Apple Pay,3%的用户选择Google Pay,还有1%的用户表示使用Paypack进行支付。
提供机构:
Statista
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鸭绿江流域与水系 – 世界地理数据大百科辞条

鸭绿江流域是指鸭绿江干流和支流汇水区,地理位置为39&deg43′57″N-42&deg17′28″N,123&deg35′59″E-128&deg45′50″E。与其接壤的流域分别是辽河流域(东)、松花江流域(北)、图们江流域(北)、大同江流域(西南)等。鸭绿江流域界线在中国境内从长白山天池火山口的南壁起始,向西南经长白山脉、转向西南至千山山脉的北部,再折向南入海;在朝鲜境内,鸭绿江流域从长白山天池南坡启始向东南经过摩天岭山脉,在头流山(2309 m)转向西南方向的赴战岭山脉,在英雄里附近转向西,经狼林山(2184 m)、广城、松源,转向西南方向的狄逾岭山脉,接江南山脉的南部后至鸭绿江河口。鸭绿江流域面积65215.49 km&sup2,其中,中国境内面积32799.22 km&sup2,朝鲜境内面积32416.27 km&sup2。鸭绿江是中(国)朝(鲜)界河,它起源于长白山天池火山口的南壁,向南经惠山(朝)、折向西经临江(中)、再转向西南直向丹东(中)、新义州(朝),最后在东港(中)和多狮里(朝)附近注入黄海的西朝鲜湾。鸭绿江干流长844.98 km,有几条比较大的支流汇入,包括在朝鲜境内的虛川江、長津江、厚州川、慈城江、禿魯江、忠满江和三桥川;在中国境内的浑江、蒲石河、瑗河等。鸭绿江干流沿中朝国界线自东北向西南流经吉林省的长白朝鲜族自治县、临江市、集安市;辽宁省的桓仁满族自治县、宽甸满族自治县、丹东市和东港市;朝鲜的两江道、慈江道和平安北道。鸭绿江流域地处暖温带湿润季风气候区。年降水量800-1200 mm。流域内多山,最高海拔2745 m,河道比降比较大,达到0.0032,其中在中段可达到0.01。丰富的降水补给和较大的河床比降,使得鸭绿江流域成为亚洲单位面积水资源和水利资源最丰富的流域之一。近80年来,流域内先后建造了水丰水库(中、朝)、渭源水库(中、朝)、铁甲水库(中)、太平哨水库(中)、桓仁水库(中)、回龙山水库(中)、满丰湖水库(朝)、版平里水库(朝)、时中湖水库(朝)、狼林湖水库(朝)、长津湖水库(朝)、赴战湖水库(朝)、丰西湖水库等(朝)。数据文件包括鸭绿江干流、鸭绿江水系和鸭绿江流域地理信息系统数据文件组成。数据集以.kmz 和.shp格式存储,数据量43.8 MB(压缩为20.1 MB)。

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BBGRE

The Brain & Body Genetic Resource Exchange (BBGRE) provides a resource for investigating the genetic basis of neurodisability. It combines phenotype information from patients with neurodevelopmental and behavioural problems with clinical genetic data, and displays this information on the human genome map.

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ERIC (Education Resources Information Center) 是一个广泛的教育文献数据库,包含超过130万条记录,涵盖从1966年至今的教育研究、政策和实践。数据集内容包括教育相关的期刊文章、书籍、研究报告、会议论文、技术报告、政策文件等。

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CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据,并纳入11个降水相关变量,用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法,并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集(包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS)表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证,发现该数据集显著提高了降水测量精度,降低了降水事件的高估,为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据,覆盖整个中国大陆(18°N–54°N,72°E–136°E)。该数据集涵盖1960–2024年,并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供,为了方便用户,我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。

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