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<row _id="1"><city>Milano</city><regione>Lombardia</regione><Milano Scoreboard edition>2019</Milano Scoreboard edition><X1 = motorization rate>599</X1 = motorization rate><X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)>34,32</X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)><X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)>0,3</X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)><x1_anno>2016</x1_anno><x2_anno>2018</x2_anno><x3_anno>2018</x3_anno><x1_città/regione>Lombardia</x1_città/regione><x2_città/regione>Milano</x2_città/regione><x3_città/regione>Milano</x3_città/regione><x1_geo>region</x1_geo><x2_geo>metropolitan area</x2_geo><x3_geo>metropolitan area</x3_geo><x1_fonte>Eurostat</x1_fonte><x2_fonte>Inrix</x2_fonte><x3_fonte>Tom Tom</x3_fonte><x1_note>numero di autoveicoli per mille abitanti. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x1_note><x2_note>ore spese nel traffico durante l'anno. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x2_note><x3_note>rapporto tra il livello di congestione giornaliero e i picchi di traffico delle fasce orarie mattutine e serali, al fine di misurare il tempo aggiuntivo di viaggio causato dalla congestione rispetto a condizioni non congestionate. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x3_note><X1 indice (media=1)>0,904341875930431</X1 indice (media=1)><X2 indice (media=1)>1,02118942474508</X2 indice (media=1)><X3 indice (media=1)>0,999444135630906</X3 indice (media=1)><Score di dimensione (media X123 indicizzati)>0,97499181210214</Score di dimensione (media X123 indicizzati)></row>
<row _id="2"><city>Barcelona</city><regione>Cataluña</regione><Milano Scoreboard edition>2019</Milano Scoreboard edition><X1 = motorization rate>462</X1 = motorization rate><X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)>24,92</X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)><X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)>0,31</X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)><x1_anno>2016</x1_anno><x2_anno>2018</x2_anno><x3_anno>2018</x3_anno><x1_città/regione>Cataluña</x1_città/regione><x2_città/regione>Barcelona</x2_città/regione><x3_città/regione>Barcelona</x3_città/regione><x1_geo>region</x1_geo><x2_geo>metropolitan area</x2_geo><x3_geo>metropolitan area</x3_geo><x1_fonte>Eurostat</x1_fonte><x2_fonte>Inrix</x2_fonte><x3_fonte>Tom Tom</x3_fonte><x1_note>numero di autoveicoli per mille abitanti. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x1_note><x2_note>ore spese nel traffico durante l'anno. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x2_note><x3_note>rapporto tra il livello di congestione giornaliero e i picchi di traffico delle fasce orarie mattutine e serali, al fine di misurare il tempo aggiuntivo di viaggio causato dalla congestione rispetto a condizioni non congestionate. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x3_note><X1 indice (media=1)>1,17251251879292</X1 indice (media=1)><X2 indice (media=1)>1,40638928801169</X2 indice (media=1)><X3 indice (media=1)>0,967204002223457</X3 indice (media=1)><Score di dimensione (media X123 indicizzati)>1,18203526967602</Score di dimensione (media X123 indicizzati)></row>
<row _id="3"><city>Lyon</city><regione>Rhône-Alpes</regione><Milano Scoreboard edition>2019</Milano Scoreboard edition><X1 = motorization rate>515</X1 = motorization rate><X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)>30,07</X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)><X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)>0,29</X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)><x1_anno>2016</x1_anno><x2_anno>2018</x2_anno><x3_anno>2018</x3_anno><x1_città/regione>Rhône-Alpes</x1_città/regione><x2_città/regione>Lyon</x2_città/regione><x3_città/regione>Lyon</x3_città/regione><x1_geo>region</x1_geo><x2_geo>metropolitan area</x2_geo><x3_geo>metropolitan area</x3_geo><x1_fonte>Eurostat</x1_fonte><x2_fonte>Inrix</x2_fonte><x3_fonte>Tom Tom</x3_fonte><x1_note>numero di autoveicoli per mille abitanti. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x1_note><x2_note>ore spese nel traffico durante l'anno. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x2_note><x3_note>rapporto tra il livello di congestione giornaliero e i picchi di traffico delle fasce orarie mattutine e serali, al fine di misurare il tempo aggiuntivo di viaggio causato dalla congestione rispetto a condizioni non congestionate. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x3_note><X1 indice (media=1)>1,05184618190743</X1 indice (media=1)><X2 indice (media=1)>1,16552115255242</X2 indice (media=1)><X3 indice (media=1)>1,03390772651473</X3 indice (media=1)><Score di dimensione (media X123 indicizzati)>1,08375835365819</Score di dimensione (media X123 indicizzati)></row>
<row _id="4"><city>München</city><regione>Bayern</regione><Milano Scoreboard edition>2019</Milano Scoreboard edition><X1 = motorization rate>584</X1 = motorization rate><X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)>46,2</X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)><X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)>0,3</X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)><x1_anno>2016</x1_anno><x2_anno>2018</x2_anno><x3_anno>2018</x3_anno><x1_città/regione>Bayern</x1_città/regione><x2_città/regione>München</x2_città/regione><x3_città/regione>München</x3_città/regione><x1_geo>region</x1_geo><x2_geo>metropolitan area</x2_geo><x3_geo>metropolitan area</x3_geo><x1_fonte>Eurostat</x1_fonte><x2_fonte>Inrix</x2_fonte><x3_fonte>Tom Tom</x3_fonte><x1_note>numero di autoveicoli per mille abitanti. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x1_note><x2_note>ore spese nel traffico durante l'anno. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x2_note><x3_note>rapporto tra il livello di congestione giornaliero e i picchi di traffico delle fasce orarie mattutine e serali, al fine di misurare il tempo aggiuntivo di viaggio causato dalla congestione rispetto a condizioni non congestionate. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x3_note><X1 indice (media=1)>0,92756983507248</X1 indice (media=1)><X2 indice (media=1)>0,758597858382061</X2 indice (media=1)><X3 indice (media=1)>0,999444135630906</X3 indice (media=1)><Score di dimensione (media X123 indicizzati)>0,895203943028482</Score di dimensione (media X123 indicizzati)></row>
<row _id="5"><city>Stuttgart</city><regione>Baden-Württemberg</regione><Milano Scoreboard edition>2019</Milano Scoreboard edition><X1 = motorization rate>574</X1 = motorization rate><X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)>54,06</X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)><X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)>n.a.</X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)><x1_anno>2016</x1_anno><x2_anno>2018</x2_anno><x3_anno>2018</x3_anno><x1_città/regione>Baden-Württemberg</x1_città/regione><x2_città/regione>Stuttgart</x2_città/regione><x3_città/regione>Stuttgart</x3_città/regione><x1_geo>region</x1_geo><x2_geo>metropolitan area</x2_geo><x3_geo>metropolitan area</x3_geo><x1_fonte>Eurostat</x1_fonte><x2_fonte>Inrix</x2_fonte><x3_fonte>Tom Tom</x3_fonte><x1_note>numero di autoveicoli per mille abitanti. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x1_note><x2_note>ore spese nel traffico durante l'anno. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x2_note><x3_note>rapporto tra il livello di congestione giornaliero e i picchi di traffico delle fasce orarie mattutine e serali, al fine di misurare il tempo aggiuntivo di viaggio causato dalla congestione rispetto a condizioni non congestionate. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x3_note><X1 indice (media=1)>0,943729588296739</X1 indice (media=1)><X2 indice (media=1)>0,648302276308753</X2 indice (media=1)><X3 indice (media=1) /><Score di dimensione (media X123 indicizzati)>0,796015932302746</Score di dimensione (media X123 indicizzati)></row>
<row _id="6"><city>Milano</city><regione>Lombardia</regione><Milano Scoreboard edition>2018</Milano Scoreboard edition><X1 = motorization rate>592</X1 = motorization rate><X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)>33</X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)><X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)>0,31</X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)><x1_anno>2015</x1_anno><x2_anno>2017</x2_anno><x3_anno>2016</x3_anno><x1_città/regione>Lombardia</x1_città/regione><x2_città/regione>Milano</x2_città/regione><x3_città/regione>Milano</x3_città/regione><x1_geo>region</x1_geo><x2_geo>metropolitan area</x2_geo><x3_geo>metropolitan area</x3_geo><x1_fonte>Eurostat</x1_fonte><x2_fonte>Inrix</x2_fonte><x3_fonte>Tom Tom</x3_fonte><x1_note>numero di autoveicoli per mille abitanti. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x1_note><x2_note>ore spese nel traffico durante l'anno. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x2_note><x3_note>rapporto tra il livello di congestione giornaliero e i picchi di traffico delle fasce orarie mattutine e serali, al fine di misurare il tempo aggiuntivo di viaggio causato dalla congestione rispetto a condizioni non congestionate. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x3_note><X1 indice (media=1)>0,908395724066397</X1 indice (media=1)><X2 indice (media=1)>1,07755221264787</X2 indice (media=1)><X3 indice (media=1)>0,967204002223457</X3 indice (media=1)><Score di dimensione (media X123 indicizzati)>0,98438397964591</Score di dimensione (media X123 indicizzati)></row>
<row _id="7"><city>Barcelona</city><regione>Cataluña</regione><Milano Scoreboard edition>2018</Milano Scoreboard edition><X1 = motorization rate>454</X1 = motorization rate><X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)>28</X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)><X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)>0,3</X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)><x1_anno>2015</x1_anno><x2_anno>2017</x2_anno><x3_anno>2016</x3_anno><x1_città/regione>Cataluña</x1_città/regione><x2_città/regione>Barcelona</x2_città/regione><x3_città/regione>Barcelona</x3_città/regione><x1_geo>region</x1_geo><x2_geo>metropolitan area</x2_geo><x3_geo>metropolitan area</x3_geo><x1_fonte>Eurostat</x1_fonte><x2_fonte>Inrix</x2_fonte><x3_fonte>Tom Tom</x3_fonte><x1_note>numero di autoveicoli per mille abitanti. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x1_note><x2_note>ore spese nel traffico durante l'anno. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x2_note><x3_note>rapporto tra il livello di congestione giornaliero e i picchi di traffico delle fasce orarie mattutine e serali, al fine di misurare il tempo aggiuntivo di viaggio causato dalla congestione rispetto a condizioni non congestionate. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x3_note><X1 indice (media=1)>1,18451601023636</X1 indice (media=1)><X2 indice (media=1)>1,26997225062071</X2 indice (media=1)><X3 indice (media=1)>0,999444135630906</X3 indice (media=1)><Score di dimensione (media X123 indicizzati)>1,15131079882932</Score di dimensione (media X123 indicizzati)></row>
<row _id="8"><city>Lyon</city><regione>Rhône-Alpes</regione><Milano Scoreboard edition>2018</Milano Scoreboard edition><X1 = motorization rate>523</X1 = motorization rate><X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)>31</X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)><X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)>0,29</X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)><x1_anno>2015</x1_anno><x2_anno>2017</x2_anno><x3_anno>2016</x3_anno><x1_città/regione>Rhône-Alpes</x1_città/regione><x2_città/regione>Lyon</x2_città/regione><x3_città/regione>Lyon</x3_città/regione><x1_geo>region</x1_geo><x2_geo>metropolitan area</x2_geo><x3_geo>metropolitan area</x3_geo><x1_fonte>Eurostat</x1_fonte><x2_fonte>Inrix</x2_fonte><x3_fonte>Tom Tom</x3_fonte><x1_note>numero di autoveicoli per mille abitanti. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x1_note><x2_note>ore spese nel traffico durante l'anno. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x2_note><x3_note>rapporto tra il livello di congestione giornaliero e i picchi di traffico delle fasce orarie mattutine e serali, al fine di misurare il tempo aggiuntivo di viaggio causato dalla congestione rispetto a condizioni non congestionate. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x3_note><X1 indice (media=1)>1,02824143144801</X1 indice (media=1)><X2 indice (media=1)>1,14707171023806</X2 indice (media=1)><X3 indice (media=1)>1,03390772651473</X3 indice (media=1)><Score di dimensione (media X123 indicizzati)>1,06974028940027</Score di dimensione (media X123 indicizzati)></row>
<row _id="9"><city>München</city><regione>Bayern</regione><Milano Scoreboard edition>2018</Milano Scoreboard edition><X1 = motorization rate>578</X1 = motorization rate><X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)>51</X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)><X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)>0,3</X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)><x1_anno>2015</x1_anno><x2_anno>2017</x2_anno><x3_anno>2016</x3_anno><x1_città/regione>Bayern</x1_città/regione><x2_città/regione>München</x2_città/regione><x3_città/regione>München</x3_città/regione><x1_geo>region</x1_geo><x2_geo>metropolitan area</x2_geo><x3_geo>metropolitan area</x3_geo><x1_fonte>Eurostat</x1_fonte><x2_fonte>Inrix</x2_fonte><x3_fonte>Tom Tom</x3_fonte><x1_note>numero di autoveicoli per mille abitanti. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x1_note><x2_note>ore spese nel traffico durante l'anno. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x2_note><x3_note>rapporto tra il livello di congestione giornaliero e i picchi di traffico delle fasce orarie mattutine e serali, al fine di misurare il tempo aggiuntivo di viaggio causato dalla congestione rispetto a condizioni non congestionate. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x3_note><X1 indice (media=1)>0,93039838866316</X1 indice (media=1)><X2 indice (media=1)>0,697239667007449</X2 indice (media=1)><X3 indice (media=1)>0,999444135630906</X3 indice (media=1)><Score di dimensione (media X123 indicizzati)>0,875694063767172</Score di dimensione (media X123 indicizzati)></row>
<row _id="10"><city>Stuttgart</city><regione>Baden-Württemberg</regione><Milano Scoreboard edition>2018</Milano Scoreboard edition><X1 = motorization rate>567</X1 = motorization rate><X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)>44</X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)><X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)>n.a.</X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)><x1_anno>2015</x1_anno><x2_anno>2017</x2_anno><x3_anno>2016</x3_anno><x1_città/regione>Baden-Württemberg</x1_città/regione><x2_città/regione>Stuttgart</x2_città/regione><x3_città/regione>Stuttgart</x3_città/regione><x1_geo>region</x1_geo><x2_geo>metropolitan area</x2_geo><x3_geo>metropolitan area</x3_geo><x1_fonte>Eurostat</x1_fonte><x2_fonte>Inrix</x2_fonte><x3_fonte>Tom Tom</x3_fonte><x1_note>numero di autoveicoli per mille abitanti. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x1_note><x2_note>ore spese nel traffico durante l'anno. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x2_note><x3_note>rapporto tra il livello di congestione giornaliero e i picchi di traffico delle fasce orarie mattutine e serali, al fine di misurare il tempo aggiuntivo di viaggio causato dalla congestione rispetto a condizioni non congestionate. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x3_note><X1 indice (media=1)>0,948448445586079</X1 indice (media=1)><X2 indice (media=1)>0,808164159485906</X2 indice (media=1)><X3 indice (media=1) /><Score di dimensione (media X123 indicizzati)>0,878306302535993</Score di dimensione (media X123 indicizzati)></row>
<row _id="11"><city>Milano</city><regione /><Milano Scoreboard edition>2017</Milano Scoreboard edition><X1 = motorization rate>588</X1 = motorization rate><X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)>33,8</X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)><X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)>0,3</X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)><x1_anno>2014</x1_anno><x2_anno>2015</x2_anno><x3_anno>2015</x3_anno><x1_città/regione>Lombardia</x1_città/regione><x2_città/regione>Milano</x2_città/regione><x3_città/regione>Milano</x3_città/regione><x1_geo>region</x1_geo><x2_geo>metropolitan area</x2_geo><x3_geo>metropolitan area</x3_geo><x1_fonte>Eurostat</x1_fonte><x2_fonte>Inrix</x2_fonte><x3_fonte>Tom Tom</x3_fonte><x1_note>numero di autoveicoli per mille abitanti. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x1_note><x2_note>ore spese nel traffico durante l'anno. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x2_note><x3_note>rapporto tra il livello di congestione giornaliero e i picchi di traffico delle fasce orarie mattutine e serali, al fine di misurare il tempo aggiuntivo di viaggio causato dalla congestione rispetto a condizioni non congestionate. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x3_note><X1 indice (media=1)>0,911648032899393</X1 indice (media=1)><X2 indice (media=1)>1,0759156462221</X2 indice (media=1)><X3 indice (media=1)>1,02362995807156</X3 indice (media=1)><Score di dimensione (media X123 indicizzati)>1,00373121239768</Score di dimensione (media X123 indicizzati)></row>
<row _id="12"><city>Barcelona</city><regione /><Milano Scoreboard edition>2017</Milano Scoreboard edition><X1 = motorization rate>447</X1 = motorization rate><X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)>32,8</X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)><X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)>0,31</X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)><x1_anno>2014</x1_anno><x2_anno>2015</x2_anno><x3_anno>2015</x3_anno><x1_città/regione>Cataluña</x1_città/regione><x2_città/regione>Barcelona</x2_città/regione><x3_città/regione>Barcelona</x3_città/regione><x1_geo>region</x1_geo><x2_geo>metropolitan area</x2_geo><x3_geo>metropolitan area</x3_geo><x1_fonte>Eurostat</x1_fonte><x2_fonte>Inrix</x2_fonte><x3_fonte>Tom Tom</x3_fonte><x1_note>numero di autoveicoli per mille abitanti. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x1_note><x2_note>ore spese nel traffico durante l'anno. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x2_note><x3_note>rapporto tra il livello di congestione giornaliero e i picchi di traffico delle fasce orarie mattutine e serali, al fine di misurare il tempo aggiuntivo di viaggio causato dalla congestione rispetto a condizioni non congestionate. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x3_note><X1 indice (media=1)>1,199214862069</X1 indice (media=1)><X2 indice (media=1)>1,10871795250936</X2 indice (media=1)><X3 indice (media=1)>0,990609636843445</X3 indice (media=1)><Score di dimensione (media X123 indicizzati)>1,09951415047393</Score di dimensione (media X123 indicizzati)></row>
<row _id="13"><city>Lyon</city><regione /><Milano Scoreboard edition>2017</Milano Scoreboard edition><X1 = motorization rate>530</X1 = motorization rate><X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)>28,6</X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)><X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)>0,29</X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)><x1_anno>2014</x1_anno><x2_anno>2015</x2_anno><x3_anno>2015</x3_anno><x1_città/regione>Rhône-Alpes</x1_città/regione><x2_città/regione>Lyon</x2_città/regione><x3_città/regione>Lyon</x3_città/regione><x1_geo>region</x1_geo><x2_geo>metropolitan area</x2_geo><x3_geo>metropolitan area</x3_geo><x1_fonte>Eurostat</x1_fonte><x2_fonte>Inrix</x2_fonte><x3_fonte>Tom Tom</x3_fonte><x1_note>numero di autoveicoli per mille abitanti. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x1_note><x2_note>ore spese nel traffico durante l'anno. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x2_note><x3_note>rapporto tra il livello di congestione giornaliero e i picchi di traffico delle fasce orarie mattutine e serali, al fine di misurare il tempo aggiuntivo di viaggio causato dalla congestione rispetto a condizioni non congestionate. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x3_note><X1 indice (media=1)>1,01141328932989</X1 indice (media=1)><X2 indice (media=1)>1,27153667280794</X2 indice (media=1)><X3 indice (media=1)>1,05892754283265</X3 indice (media=1)><Score di dimensione (media X123 indicizzati)>1,11395916832349</Score di dimensione (media X123 indicizzati)></row>
<row _id="14"><city>München</city><regione /><Milano Scoreboard edition>2017</Milano Scoreboard edition><X1 = motorization rate>576</X1 = motorization rate><X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)>48,5</X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)><X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)>0,3</X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)><x1_anno>2014</x1_anno><x2_anno>2015</x2_anno><x3_anno>2015</x3_anno><x1_città/regione>Bayern</x1_città/regione><x2_città/regione>München</x2_città/regione><x3_città/regione>München</x3_città/regione><x1_geo>region</x1_geo><x2_geo>metropolitan area</x2_geo><x3_geo>metropolitan area</x3_geo><x1_fonte>Eurostat</x1_fonte><x2_fonte>Inrix</x2_fonte><x3_fonte>Tom Tom</x3_fonte><x1_note>numero di autoveicoli per mille abitanti. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x1_note><x2_note>ore spese nel traffico durante l'anno. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x2_note><x3_note>rapporto tra il livello di congestione giornaliero e i picchi di traffico delle fasce orarie mattutine e serali, al fine di misurare il tempo aggiuntivo di viaggio causato dalla congestione rispetto a condizioni non congestionate. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x3_note><X1 indice (media=1)>0,930640700251463</X1 indice (media=1)><X2 indice (media=1)>0,749813378191896</X2 indice (media=1)><X3 indice (media=1)>1,02362995807156</X3 indice (media=1)><Score di dimensione (media X123 indicizzati)>0,901361345504973</Score di dimensione (media X123 indicizzati)></row>
<row _id="15"><city>Stuttgart</city><regione /><Milano Scoreboard edition>2017</Milano Scoreboard edition><X1 = motorization rate>566</X1 = motorization rate><X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)>45,8</X2 = Inrix Index (hours wasted in traffic)><X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)>0,34</X3 = TomTom Traffic Index (congestion levels)><x1_anno>2014</x1_anno><x2_anno>2015</x2_anno><x3_anno>2015</x3_anno><x1_città/regione>Baden-Württemberg</x1_città/regione><x2_città/regione>Stuttgart</x2_città/regione><x3_città/regione>Stuttgart</x3_città/regione><x1_geo>region</x1_geo><x2_geo>metropolitan area</x2_geo><x3_geo>metropolitan area</x3_geo><x1_fonte>Eurostat</x1_fonte><x2_fonte>Inrix</x2_fonte><x3_fonte>Tom Tom</x3_fonte><x1_note>numero di autoveicoli per mille abitanti. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x1_note><x2_note>ore spese nel traffico durante l'anno. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x2_note><x3_note>rapporto tra il livello di congestione giornaliero e i picchi di traffico delle fasce orarie mattutine e serali, al fine di misurare il tempo aggiuntivo di viaggio causato dalla congestione rispetto a condizioni non congestionate. Nello score la variabile è elaborata come reciproco.</x3_note><X1 indice (media=1)>0,947083115450252</X1 indice (media=1)><X2 indice (media=1)>0,794016350268711</X2 indice (media=1)><X3 indice (media=1)>0,903202904180788</X3 indice (media=1)><Score di dimensione (media X123 indicizzati)>0,881434123299917</Score di dimensione (media X123 indicizzati)></row>
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