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数据可视化是将信息转化为视觉背景的做法，如地图或图表，使数据更容易被人脑理解并从中获得洞察力。数据可视化的主要目标是使其更容易在大型数据集中识别模式、趋势和异常值。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数据可视化Data visualization方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写数据可视化Data visualization代写方面经验极为丰富，各种代写数据可视化Data visualization相关的作业也就用不着说。
我们提供的数据可视化Data visualization及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Stock Charts
A stock chart is a graphical display of stock prices over time. Let us consider the stock price data for telecommunication company Verizon Communications given in the file Verizon. As shown in Figure 2.31, this data set lists, for five trading days in April: the date, opening price per share (price per share at the beginning of the trading day), the high price (highest price per share observed during the trading day), the low price (the lowest price per share observed during the trading day), and the closing price (the price per share at the end of the trading day).
Excel provides four different types of stock charts. We illustrate the simplest one here, the high-low-close stock chart. A high-low-close stock chart is a chart that shows the high value, low value, and closing value of the price of a share of a stock at several points in time. The difference between the highest and lowest share prices for each point in time is represented by a vertical bar, and the closing share price by a marker on the bar.
The following steps are used to create Figure $2.32$, the high-low-close stock chart for the Verizon stock price data.
Step 1. Select cells A1:A6. Hold down the control key (Ctrl) and also select cells Cl:E6
Step 2. Click the Insert tab on the Ribbon
Step 3. Click the Insert Waterfall, Funnel, Stock, Surface or Radar Chart button M. in the Charts group
When the list of subtypes appears, click the High-Low-Close button $|1|||$ Edit the chart using steps outlined in Section 2-2
The following steps add the closing price labels and markers.
Step 4. Click the Chart Elements button and select Data Labels
Step 4 places three sets of labels on each vertical bar (highest, closing and lowest price per share). The following steps clean up the display.
Step 5. Click any of the high price per share labels and press the Delete key. Do the same for the low price per share labels
Step 6. On one of the vertical lines, click a data point directly next to one of the closing price labels.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|A Summary Guide to Chart Selection
Recognizing that there are often exceptions to rules and that there are often disagreements even among data visualization experts, we provide general recommendations based on the goal of the visualization and the type of data being analyzed.
Goal: To Show a Relationship
To show a relationship between two quantitative variables, we recommend a scatter chart. An example is the temperature and snowfall data shown in a scatter chart in Figure 2.7. When dealing with three quantitative variables, a bubble chart can be used. Line charts can be used to emphasize the pattern across consecutive data points and are commonly used to display relationships over time. Stock charts show the relationship between time and stock price. Column charts, bar charts, and heat maps can be used to show the relationships that exist between categories.
Goal: To Show Distribution
In addition to being useful for showing the relationships between quantitative variables, scatter and bubble charts can be useful for showing how the quantitative variable values are distributed over the range for each variable. For example, from the scatter chart in Figure 2.7, we can see that only 2 of the 51 cities have an average annual snowfall greater than 80 inches.
Column and bar charts can be used to show the distribution of a variable of interest over discrete categories or time periods. For example, Figure $2.5$ shows the distribution of zoo attendance by time (month). As previously mentioned, column charts rather than bar charts should be used for distribution over time, as it is more natural represent the progression of time from left to right. A choropleth map shows the distribution of a quantitative or categorical viable over a geographic space. Figures $2.19$ and $2.21$ are examples of these.
Goal: To Show Composition
When the goal is to show the composition of an entity, a good choice is a bar chart, sorted by contribution to the whole. An example is the New York City budget in Figure 2.2. A stacked bar chart is appropriate for showing the composition of different categories and a stacked column chart is good for showing composition over a time series. Figure 2.17, the sales for Cheetah Sports by region is a good example of a stacked column chart with time series data.
A treemap shows composition in the situation where there is a hierarchical structure among categorical variables. In Figure $2.26$, we see the brand values (the quantitative variable of interest) for companies within industry sectors. For example, the technology sector is composed of six brands in the top ten. All other sectors are composed of only a single brand.
A waterfall chart shows the composition of a quantitative variable of interest over time or category. For example, Figure $2.30$ shows the composition of the final value of gross profit over time. A funnel chart also shows composition in the sense that going from the bottom of the funnel to the top gives the composition of the original set at the top of the funnel. The funnel chart for the hiring process in Figure $2.34$ is an example.
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Some Charts to Avoid
In this section, we discuss some charts that should be avoided. There are charts that many data visualization experts agree should be avoided. Usually this is because a chart is overly cluttered or takes too much effort for most audiences to interpret the chart quickly and accurately. Here we provide some guidance on charts we believe should be avoided in favor of other types of charts.
As we have already discussed in the data visualization makeover at the beginning of this chapter, many experts suggest that pie charts should be avoided. Instead of a pie chart, consider using a bar chart. This is because science has shown that we are better at assessing differences in length than angle and area. Small differences can be better detected in length than area, especially when sorted by length. Also, using a bar chart simplifies the chart in that there is no longer a need for a different color for each category. Figures $2.1$ and $2.2$ show the difference between the pie chart and the bar chart and illustrate why the latter is preferred.
Another chart to be avoided is a radar chart. A radar chart is a chart that displays multiple quantitative variables on a polar grid with an axis for each variable. The quantitative values on each axis are connected with lines for a given category. Multiple categories can be overlaid on the same radar chart.
$\mathrm{~ L e ̀ t ~ u s ~ c o n n s i d e r r ~ d a t a ̉ ~ o n ~ f o u r ~ s u p p p l i e ́ r s ~ o ̂ ́ ~ a ~ c o ́ m p o n ̃ e n t ~ n e e ́ d e ́ d ~ b y ~ N e w t o}$ Newton manufactures high-performance desktop computers and has started to vet four possible suppliers of one of the components needed for its computers. Newton’s management needs to select a supplier to provide the component and has collected data on the percentage of late shipments, the percentage of defective components delivered and the cost per unit each supplier would charge. These data are in the file NewtonSuppliers and are shown in Figure $2.35$. Figure $2.36$ is the radar chart created from these data.
数据可视化代考
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Stock Charts
股票图表是股票价格随时间变化的图形显示。让我们考虑一下文件 Verizon 中给出的电信公司 Verizon Communications 的股票价格数据。如图 2.31 所示，该数据集列出了 4 月份的五个交易日：日期、每股开盘价（交易日开始时的每股价格）、最高价（交易期间观察到的每股最高价）日）、最低价（交易日内观察到的每股最低价）、收盘价（交易日结束时的每股价格）。
Excel 提供了四种不同类型的股票图表。我们在这里说明了最简单的一种，即高-低-收盘价图表。高低收盘图表是显示股票价格在几个时间点的高值、低值和收盘价的图表。每个时间点的最高和最低股价之间的差异由垂直条表示，收盘价由条上的标记表示。
以下步骤用于创建Figure2.32，Verizon 股票价格数据的高低收盘股票图表。
步骤 1. 选择单元格 A1:A6。按住控制键 (Ctrl) 并选择单元格 Cl:E6
步骤 2. 单击功能区上的插入选项卡
步骤 3. 单击图表组中的插入瀑布图、漏斗图、股票图、曲面图或雷达图按钮 M
出现子类型列表时，单击高-低-关闭按钮|1|||使用第 2-2 节中概述的步骤编辑图表
以下步骤添加收盘价标签和标记。
步骤 4. 单击图表元素按钮并选择数据标签
步骤 4 在每个垂直条上放置三组标签（每股最高价、收盘价和最低价）。以下步骤清理显示。
步骤 5. 单击任何高每股价格标签，然后按 Delete 键。对每股低价标签执行相同
操作 第 6 步。在其中一条垂直线上，单击收盘价标签之一直接旁边的数据点。
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|A Summary Guide to Chart Selection
认识到规则通常存在例外情况，并且即使在数据可视化专家之间也经常存在分歧，我们根据可视化目标和正在分析的数据类型提供一般性建议。
目标：展示一段关系
为了显示两个定量变量之间的关系，我们推荐使用散点图。一个例子是图 2.7 中散点图中显示的温度和降雪数据。在处理三个定量变量时，可以使用气泡图。折线图可用于强调连续数据点的模式，通常用于显示一段时间内的关系。股票图表显示时间和股票价格之间的关系。柱形图、条形图和热图可用于显示类别之间存在的关系。
目标：展示分布
除了可用于显示定量变量之间的关系外，散点图和气泡图还可用于显示定量变量值如何在每个变量的范围内分布。例如，从图 2.7 的散点图中，我们可以看到 51 个城市中只有 2 个城市的年平均降雪量大于 80 英寸。
柱形图和条形图可用于显示感兴趣变量在离散类别或时间段内的分布。例如，图2.5显示动物园出勤率按时间（月）分布。如前所述，柱形图而不是条形图应该用于随时间的分布，因为它更自然地表示时间从左到右的进展。等值线图显示了地理空间上定量或分类可行的分布。数字2.19和2.21就是这些例子。
目标：展示作文
当目标是显示实体的组成时，一个不错的选择是条形图，按对整体的贡献排序。图 2.2 中的纽约市预算就是一个例子。堆积条形图适合显示不同类别的构成，堆积柱形图适合显示时间序列的构成。图 2.17，按地区划分的 Cheetah Sports 的销售额是包含时间序列数据的堆积柱形图的一个很好的例子。
树形图显示分类变量之间存在层次结构的情况下的组合。如图2.26，我们看到了行业内公司的品牌价值（感兴趣的量化变量）。例如，科技板块由前十名中的六个品牌组成。所有其他部门仅由一个品牌组成。
瀑布图显示了感兴趣的定量变量随时间或类别的组成。例如，图2.30显示了随着时间的推移毛利润的最终值的构成。漏斗图还显示了从漏斗底部到顶部的组合，即漏斗顶部的原始集合的组合。招聘流程的漏斗图如图2.34是一个例子。
统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Some Charts to Avoid
在本节中，我们将讨论一些应该避免的图表。许多数据可视化专家认为应该避免使用一些图表。通常这是因为图表过于杂乱，或者大多数观众需要花费太多精力才能快速准确地解释图表。在这里，我们提供了一些关于我们认为应该避免使用其他类型图表的图表的指导。
正如我们在本章开头的数据可视化改造中已经讨论过的，许多专家建议应该避免使用饼图。考虑使用条形图，而不是饼图。这是因为科学表明，我们更擅长评估长度的差异，而不是角度和面积。长度上的细微差异可以比面积更好地检测到，尤其是在按长度排序时。此外，使用条形图可以简化图表，因为不再需要为每个类别使用不同的颜色。数字2.1和2.2显示饼图和条形图之间的区别，并说明为什么首选后者。
另一个要避免的图表是雷达图。雷达图是在极坐标网格上显示多个定量变量的图表，每个变量都有一个轴。每个轴上的定量值与给定类别的线相连。多个类别可以叠加在同一个雷达图上。
̉ 大号和̀吨 在s C○nns一世d和rr d一个吨一个̉ ○n F○在r s在pppl一世和́rs ○̂́ 一个 C○́米p○ñ和n吨 n和和́d和́d b是 ñ和在吨○Newton 制造高性能台式计算机，并已开始审查其计算机所需组件之一的四家可能供应商。Newton 的管理层需要选择一个供应商来提供组件，并收集了有关延迟发货百分比、交付的缺陷组件百分比以及每个供应商收取的单位成本的数据。这些数据在文件 NewtonSuppliers 中，如图2.35. 数字2.36是根据这些数据创建的雷达图。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。