Zoom op Koekelberg beschrijft de sociaaleconomische situatie van Koekelberg (2016) aan de hand van sleutelindicatoren en hun interpretatie in een groot aantal domeinen: demografie, jonge kinderen, onderwijs, de situatie van de inwoners op de arbeidsmarkt en in termen van inkomens, de economische activiteit op het gemeentelijk grondgebied, de gemeentelijke financiën, huisvesting en gezondheid. Deze publicatie is het resultaat van een samenwerking met het BISA.
Recent is de CPB-publicatie "De arbeidsmarkt aan de grens met en zonder grensbelemmeringen" verschenen. Essentie van het rapport is dat als het zou lukken om grensbelemmeringen op de arbeidsmarkt weg te nemen, dat de werkgelegenheid en lonen toenemen in Nederlandse grensprovincies, en dat de werkloosheid afneemt. Zeker voor de regio waarin wij mogen leven en werken geeft dit onderzoek mooie en interessante inzichten.
- Spatial autocorrelation measures the correlation of a variable with itself through space and can be positive or negative. It quantifies the degree of spatial clustering or dispersion of values across locations.
- Global measures identify overall patterns of clustering, while local measures identify specific clusters. Spatial weights defining neighbor relationships are required.
- Contiguity-based weights define neighbors based on shared boundaries, while distance-based weights use a threshold distance. Higher order weights incorporate indirect neighbors.
- Spatially lagged variables are weighted averages of neighboring values and are important for spatial autocorrelation tests and regression models.
Zoom op Koekelberg beschrijft de sociaaleconomische situatie van Koekelberg (2016) aan de hand van sleutelindicatoren en hun interpretatie in een groot aantal domeinen: demografie, jonge kinderen, onderwijs, de situatie van de inwoners op de arbeidsmarkt en in termen van inkomens, de economische activiteit op het gemeentelijk grondgebied, de gemeentelijke financiën, huisvesting en gezondheid. Deze publicatie is het resultaat van een samenwerking met het BISA.
Recent is de CPB-publicatie "De arbeidsmarkt aan de grens met en zonder grensbelemmeringen" verschenen. Essentie van het rapport is dat als het zou lukken om grensbelemmeringen op de arbeidsmarkt weg te nemen, dat de werkgelegenheid en lonen toenemen in Nederlandse grensprovincies, en dat de werkloosheid afneemt. Zeker voor de regio waarin wij mogen leven en werken geeft dit onderzoek mooie en interessante inzichten.
- Spatial autocorrelation measures the correlation of a variable with itself through space and can be positive or negative. It quantifies the degree of spatial clustering or dispersion of values across locations.
- Global measures identify overall patterns of clustering, while local measures identify specific clusters. Spatial weights defining neighbor relationships are required.
- Contiguity-based weights define neighbors based on shared boundaries, while distance-based weights use a threshold distance. Higher order weights incorporate indirect neighbors.
- Spatially lagged variables are weighted averages of neighboring values and are important for spatial autocorrelation tests and regression models.
Text mining and social network analysis of twitter data part 1Johan Blomme
Twitter is one of the most popular social networks through which millions of users share information and express views and opinions. The rapid growth of internet data is a driver for mining the huge amount of unstructured data that is generated to uncover insights from it.
In the first part of this paper we explore different text mining tools. We collect tweets containing the “#MachineLearning” hashtag, prepare the data and run a series of diagnostics to mine the text that is contained in tweets. We also examine the issue of topic modeling that allows to estimate the similarity between documents in a larger corpus.
The present study evaluates the possibility of spatial heterogeneity in the effects on municipal-level crime rates of both demographic and socio-economic variables. Geoggraphically weighted regression (GWR) is used for exploring spatial heterogeneity and confirms that place matters.
In this study various techniques for exploratory spatial data analysis are reviewed : spatial autocorrelation, Moran's I statistic, hot spots analysis, spatial lag and spatial error models.
The document discusses trends in business intelligence (BI) and how the digital transformation is changing the nature of BI. Specifically, it notes that (1) the internet as the new societal operating system and cloud computing model represent disruptive changes, (2) big data from various sources along with trends like predictive analytics, self-service BI, and collaboration are changing how BI systems are deployed and used, and (3) these transformational changes represent a "new normal" for BI.
Transformational changes that take place in the digital world definitely change the nature of business intelligence and represent an new normal. The Internet is the societal operating system of the 21st century and its underlying infrastructure - the cloud computing model - represents a "disruptive" change. A networked infrastructure, big data from disparate sources and social media among other trends as predictive analytics, the self-service model and collaboration are changing the way BI-systems are deployed and used.
The new normal in business intelligenceJohan Blomme
The new normal in business intelligence is about the transformational changes that take place in the digital world and definitely change the nature of BI. Business models in the global marketplace are reshaped through the application of information technology. The Internet is the societal operating system of the 21st century and its underlying infrastructure - the clud computing model - represents a disruptive change. A networked infrastructure, big data from disparate sources and social media among other trends as the self-service model and collaboration are changing the way BI systems are deployed and used.
Business intelligence in the real time economyJohan Blomme
1. Business intelligence is evolving from reactive, historical reporting to real-time decision making embedded in business processes. This allows for more proactive responses to changing market conditions.
2. There is a shift towards self-service business intelligence where all employees can access, analyze, and share real-time data to improve decision making. Technologies like in-memory analytics enable faster, interactive analysis.
3. Collaboration and sharing of insights is facilitated by new interactive dashboard and visualization tools with Web 2.0 features. Business intelligence is becoming more user-centric and accessible for all employees.
E Business Integration. Enabling the Real Time EnterpriseJohan Blomme
The document discusses the transition to the real-time enterprise and the importance of integration, collaboration, and personalization. It notes that businesses must replace industrial-age strategies with real-time processes based on information. To compete in the new economy, companies must focus on customer experiences and knowledge across the entire value chain. Real-time data integration and business intelligence are essential for enabling personalization, predictive analytics, and a proactive, customer-centric approach.
Operational B I In Supply Chain PlanningJohan Blomme
The document discusses using real-time point-of-sale data to predict out-of-stock situations in supply chains. It describes building logistic regression models to analyze relationships between out-of-stocks and variables like product characteristics, store characteristics, sales history, and sales velocity. The models found that sales velocity variables like throughput and variability improved the models' ability to predict out-of-stocks over models without those variables. Predictive analytics on real-time POS data can help minimize inventory levels and improve product availability.
Text mining and social network analysis of twitter data part 1Johan Blomme
Twitter is one of the most popular social networks through which millions of users share information and express views and opinions. The rapid growth of internet data is a driver for mining the huge amount of unstructured data that is generated to uncover insights from it.
In the first part of this paper we explore different text mining tools. We collect tweets containing the “#MachineLearning” hashtag, prepare the data and run a series of diagnostics to mine the text that is contained in tweets. We also examine the issue of topic modeling that allows to estimate the similarity between documents in a larger corpus.
The present study evaluates the possibility of spatial heterogeneity in the effects on municipal-level crime rates of both demographic and socio-economic variables. Geoggraphically weighted regression (GWR) is used for exploring spatial heterogeneity and confirms that place matters.
In this study various techniques for exploratory spatial data analysis are reviewed : spatial autocorrelation, Moran's I statistic, hot spots analysis, spatial lag and spatial error models.
The document discusses trends in business intelligence (BI) and how the digital transformation is changing the nature of BI. Specifically, it notes that (1) the internet as the new societal operating system and cloud computing model represent disruptive changes, (2) big data from various sources along with trends like predictive analytics, self-service BI, and collaboration are changing how BI systems are deployed and used, and (3) these transformational changes represent a "new normal" for BI.
Transformational changes that take place in the digital world definitely change the nature of business intelligence and represent an new normal. The Internet is the societal operating system of the 21st century and its underlying infrastructure - the cloud computing model - represents a "disruptive" change. A networked infrastructure, big data from disparate sources and social media among other trends as predictive analytics, the self-service model and collaboration are changing the way BI-systems are deployed and used.
The new normal in business intelligenceJohan Blomme
The new normal in business intelligence is about the transformational changes that take place in the digital world and definitely change the nature of BI. Business models in the global marketplace are reshaped through the application of information technology. The Internet is the societal operating system of the 21st century and its underlying infrastructure - the clud computing model - represents a disruptive change. A networked infrastructure, big data from disparate sources and social media among other trends as the self-service model and collaboration are changing the way BI systems are deployed and used.
Business intelligence in the real time economyJohan Blomme
1. Business intelligence is evolving from reactive, historical reporting to real-time decision making embedded in business processes. This allows for more proactive responses to changing market conditions.
2. There is a shift towards self-service business intelligence where all employees can access, analyze, and share real-time data to improve decision making. Technologies like in-memory analytics enable faster, interactive analysis.
3. Collaboration and sharing of insights is facilitated by new interactive dashboard and visualization tools with Web 2.0 features. Business intelligence is becoming more user-centric and accessible for all employees.
E Business Integration. Enabling the Real Time EnterpriseJohan Blomme
The document discusses the transition to the real-time enterprise and the importance of integration, collaboration, and personalization. It notes that businesses must replace industrial-age strategies with real-time processes based on information. To compete in the new economy, companies must focus on customer experiences and knowledge across the entire value chain. Real-time data integration and business intelligence are essential for enabling personalization, predictive analytics, and a proactive, customer-centric approach.
Operational B I In Supply Chain PlanningJohan Blomme
The document discusses using real-time point-of-sale data to predict out-of-stock situations in supply chains. It describes building logistic regression models to analyze relationships between out-of-stocks and variables like product characteristics, store characteristics, sales history, and sales velocity. The models found that sales velocity variables like throughput and variability improved the models' ability to predict out-of-stocks over models without those variables. Predictive analytics on real-time POS data can help minimize inventory levels and improve product availability.
1. www.johanblomme.com
Curieuzeneuzen in het woon-werkverkeer
in België
Tegen de achtergrond van het Curieuzeneuzen-
onderzoek (https://curieuzeneuzen.be)belichten we in deze bijdrage de evolutie van de
ruimtelijke ordening gedurende de afgelopen decennia in België en de effecten ervan op
het woon-werkverkeer. Inzicht in de woon-werkdynamiek is belangrijk voor het beleid
inzake wonen en werken en de relatie tussen beide. Daarbij stelt zich de vraag of
mensen gaan wonen waar de kans op een geschikte baan optimaal is (wonen volgt
werken) dan wel dat instellingen en bedrijven zich eerder vestigen op plaatsen waar
veel arbeidspotentieel beschikbaar is (werken volgt wonen). In België blijkt dit vooral
dit laatste het geval te zijn : vaak werken we niet waar we wonen. Hierbij aansluitend
blijkt uit cijfers van Eurostat dat de werkgelegenheidsgraad in steden in België
achterblijft op die op het platteland. Daarmee behoort België tot een minderheid van
landen waar de werkzaamheidsgraad in de steden lager ligt dan erbuiten (De Standaard,
21 september 2018). We gaan nader in op deze vaststelling aan de hand van
censusgegevens over het woon-werkverkeer in België en gegevens over de
bevolkingsevolutie in de periode 1975-2015.
Met behulp van de Global Human Settlement Layer (European Commission Science Hub)
– een rasterbestand met een schat aan informatie over de bevolking op een zeer laag
aggregatieniveau – analyseerden we in de eerste plaats de evolutie van de bevolking in
België. Hiervoor gebruikten we de GHSL-data om een vergelijking te maken tussen de
bevolking in resp. 1975 en 2015, telkens binnen een grid van 1 km op 1 km. De evolutie
van de bevolkingsdichtheid in België in deze periode is voorgesteld in onderstaande
map.
2. www.johanblomme.com
De afgelopen vier decennia is de bevolkingsdichtheid het sterkst gestegen in de
buitenstedelijke agglomeraties. Deze evolutie geldt het meest uitgesproken in
Vlaanderen. Eén van de gevolgen van deze ruimtelijke bevolkingsevolutie is dat de
actieve bevolking die woont buiten de steden beroepshalve vaak de verplaatsing maakt
naar steden die een belangrijke functie vervullen op het vlak van de verzorgende
werkgelegenheid (overheid, scholen, detailhandel) en de zakelijke dienstverlening.
Het aanzuigeffect van steden op de werkgelegenheid blijkt eveneens uit onderstaand
cartogram waarin de grootte van de gemeenten voorgesteld wordt op basis van de
beroepsbevolking die er actief is. Dit geeft een beeld van
werkplaatsconcentraties. Vooral in Brussel-hoofdstad en de noordrand van Brussel
overstijgt het aantal beroepsactieven ruimschoots de bevolking die woonachtig is in
deze gemeenten.
De censusgegevens over woon-werkverplaatsingen tussen de gemeenten zijn eveneens
gebruikt om een vergelijking te maken tussen de beroepsactieve bevolking die woont én
werkt in dezelfde gemeente (residente beroepsbevolking), de actieve beroepsbevolking
die van andere gemeenten afkomstig is (instroom) en de actieve beroepsbevolking die
buiten de gemeente gaat werken (uitstroom). Onderstaande punt-densiteitsmap toont
3. www.johanblomme.com
ook hier aan dat steden belangrijke werkgelegenheidspolen zijn. Op enkele
uitzonderingen na “kleurt” met name het buitenstedelijke gebied in Vlaanderen (in de
driehoek Gent-Antwerpen-Brussel) hoofdzakelijk blauw door de uitstroom van
beroepsactieven.
Er kan weinig twijfel over bestaan dat de hier geschetste evolutie van de ruimtelijke
ordening en de repercussies ervan voor het woon-werkverkeer, eveneens samenhangen
met de metingen van de luchtkwaliteit in het Curieuzeneuzen-onderzoek. De matige tot
slechte luchtkwaliteit in steden is a.h.w. ingebakken in de ruimtelijke ordening zoals
deze de afgelopen decennia vorm heeft gekregen. Zowel de aanpak van het
mobiliteitsvraagstuk als het verbeteren van de leefomgeving zijn afhankelijk van
maatregelen die het fossiele brandstofgebruik op passende wijze inperken.