统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|DESN6003

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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。

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  • 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|DESN6003

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|The Rise of the Graphic Method and Visual Thinking

Playfair’s graphical inventions-the line chart, bar chart, and pie chart-are the most commonly used graphical forms today. The bar chart was something of an anomaly: lacking the time series data required to draw a timeline showing the trade with Scotland, he used bars to symbolize the cross-sectional character of the data that he did have. Playfair acknowledged Priestley’s (1765, 1769) priority in this form, using thin horizontal bars to symbolize the life spans of historical figures in a time line (Figure 1.6). What attracted Playfair’s interest was the possibility of visualizing a history over a long period and showing a classification (statesmen versus men of learning)-all in a single view.

Playfair’s role was crucial for several reasons. It was not for his development of the graphic recording of data; others preceded him in that. Indeed, in 1805 he pointed out that as a child his brother John had him keep a graphic record of temperature readings. But Playfair was in a remarkable position. Because of his close relationship with his brother and his connections with Watt, he was on the periphery of science. He was close enough to know of the value of the graphical method but sufficiently detached in his own interests to apply them in a very different arena-that of economics and finance. These areas, then as now, tend to attract a larger audience than matters of science, and Playfair was adept at self-promotion. ${ }^{15}$

In a review of his 1786 Atlas, which appeared in The Political Herald, the Scottish historian Dr. Gilbert Stuart wrote,
The new method, in which accounts are stated in this work, has attracted very general notice. The propriety and expediency of all men, who have any interest in the nation, being acquainted with the general outlines, and the great facts relating to our commerce are unquestionable; and this is the most commodious, as well as accurate mode of effecting this object, that has hitherto been thought of…. To each of his charts the author has added observations (which) … in general are just and shrewd; and sometimes profound…. Very considerable applause is certainly due to his invention; as a new, distinct, and easy mode of conveying information to statesmen and merchants.

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|A Golden Age

Something even more remarkable occurred in the latter part of the nineteenth century, as many forces combined to produce the perfect storm for data graphics, in what we call the Golden Age of Graphics (Chapter 7). By the mid-1800s, vast quantities of data on important social issues (commerce, disease, literacy, crime) had become available in Europe and the United States, so much that one historian called this an “avalanche of numbers.” 16 In the second half of this century some statistical theory was developed to allow their essence to be summarized and sensible comparisons to be made. Technological advances in printing and reproduction now allowed for the broad dissemination of graphic works in color and with a graphic style that

was unavailable previously. Excitement and enthusiasm for graphics were in the air. ${ }^{17}$ The audience was international, but they shared a common visual language and visual thinking.

Another of the key developers of graphic vision was Charles Joseph Minard $[1781-1870]$, a civil engineer in France, who produced what is now applauded as the greatest data-based graphic of all time-a flow map depicting Napoleon’s disastrous Russian campaign of 1812 (see Figure 10.3). Minard used the graphic method to design beautiful thematic maps and diagrams showing all manner of topics of interest to the modern French state during the dawn of national concern for trade, commerce, and transportation: Where to build railroads? How did the US Civil War affect the British mills’ importation of cotton? In these and other graphs, he told graphic stories of immediate visual impact-the message hit the viewer between the eyes. Minard too was driven by an inner vision.

By the end of the nineteenth century, scientists from the United States (Francis Walker in the Census Bureau), France (Émile Cheysson in the Mini stry of Public Works), and others in Germany (Herman Schwabe, August F. W. Crome), Sweden, and elsewhere, began to produce and widely disseminate elaborate and detailed statistical albums tracing and celebrating their nations’ achievements and aspirations. These contain some of the most exquisite graphs ever produced, even to this day. They were resplendent in color and style and revealed a vision of inventive graphic design that serves as a model to emulate and has become part of the language of graphics today. They inspire awe, just as do the cave paintings in Lascaux.

In this chapter we have taken a long-range view of visualizations spanning more than 17,000 years from the Lascaux cave paintings of long extinct auroch bulls to Minard’s equally exquisite depictions of the horrors of the Napoleonic Wars. In both these cases, and in many in between, visualizations have painlessly provided memorable understanding for those who look at them. Over the course of centuries, rising visual thinking was expressed in diagrams, maps, and graphs. A universal language of visualizations was used to communicate both quantitative and qualitative information, to uncover complex phenomena, to support, or refute, scientific claims. In the balance of this book we will elaborate and illustrate the wonders of visual communication and welcome you along on the journey.

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数据可视化代考

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|The Rise of the Graphic Method and Visual Thinking

Playfair 的图形发明——折线图、条形图和饼图——是当今最常用的图形形式。条形图有点反常:缺乏绘制显示与苏格兰贸易时间线所需的时间序列数据,他使用条形来象征他确实拥有的数据的横截面特征。Playfair 以这种形式承认了 Priestley (1765, 1769) 的优先权,使用细横条在时间线上象征历史人物的寿命(图 1.6)。引起 Playfair 兴趣的是,可以将一段长时间的历史可视化并显示分类(政治家与有学问的人)——所有这些都在一个单一的视图中。

Playfair 的角色至关重要,原因有几个。这不是因为他开发了数据的图形记录;其他人在这方面先于他。事实上,他在 1805 年指出,他的兄弟约翰小时候曾让他保存温度读数的图形记录。但普莱费尔处于一个了不起的位置。由于他与兄弟的密切关系以及与瓦特的关系,他处于科学的边缘。他足够接近了解图解法的价值,但又足够独立于自己的利益,以将它们应用到一个非常不同的领域——经济和金融领域。与现在一样,这些领域往往比科学问题更能吸引更多的观众,而 Playfair 擅长自我推销。15

苏格兰历史学家吉尔伯特·斯图亚特博士在对他的 1786 年《政治先驱报》上的地图集进行评论时写道,
在这部作品中叙述叙述的新方法引起了广泛的关注。所有对国家有任何利益的人,熟悉大致的轮廓,以及与我们的商业有关的重大事实,他们的正当性和权宜之计是毋庸置疑的。这是迄今为止被认为是影响这个对象的最方便、最准确的方式…… 作者在他的每张图表中都添加了观察结果(这些观察结果)……总的来说是公正而精明的;有时深刻…… 非常热烈的掌声肯定是由于他的发明。作为一种新的、独特的、简单的向政治家和商人传达信息的方式。

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|A Golden Age

在 19 世纪下半叶发生了更引人注目的事情,因为许多力量共同产生了数据图形的完美风暴,我们称之为图形的黄金时代(第 7 章)。到 1800 年代中期,关于重要社会问题(商业、疾病、识字、犯罪)的大量数据已在欧洲和美国获得,以至于一位历史学家称其为“数字雪崩”。16 在本世纪下半叶,一些统计理论得到发展,以便总结其本质并进行合理的比较。印刷和复制技术的进步现在允许广泛传播彩色和图形风格的图形作品

以前无法使用。空气中弥漫着对图形的兴奋和热情。17观众是国际化的,但他们有着共同的视觉语言和视觉思维。

图形视觉的另一位主要开发者是查尔斯·约瑟夫·米纳德(Charles Joseph Minard)[1781−1870],一位法国的土木工程师,他制作了现在被称赞为有史以来最伟大的基于数据的图形——一幅描绘拿破仑在 1812 年灾难性的俄国战役的流程图(见图 10.3)。Minard 使用图形方法设计了精美的专题地图和图表,展示了在国家关注贸易、商业和运输的黎明时期现代法国政府感兴趣的各种主题:在哪里建造铁路?美国内战如何影响英国纺织厂的棉花进口?在这些图表和其他图表中,他讲述了即时视觉冲击的图形故事——信息击中了观众的双眼。米纳德也受到内在愿景的驱使。

到 19 世纪末,来自美国(人口普查局的弗朗西斯·沃克)、法国(Mini stry of Public Works 中的 Émile Cheysson)和德国(Herman Schwabe,August FW Crome)、瑞典的其他科学家,和其他地方,开始制作和广泛传播详尽和详细的统计专辑,追踪和庆祝他们国家的成就和愿望。这些包含一些迄今为止制作的最精美的图表。它们在色彩和风格上都非常出色,并揭​​示了创造性图形设计的愿景,可以作为模仿的模型,并已成为当今图形语言的一部分。它们令人敬畏,就像拉斯科的洞穴壁画一样。

在本章中,我们对跨越 17,000 多年的可视化进行了长期的观察,从拉斯科洞穴壁画中长期灭绝的野牛公牛到米纳德对拿破仑战争恐怖的同样精美的描绘。在这两种情况下,以及介于两者之间的许多情况下,可视化都为那些看到它们的人提供了令人难忘的理解。几个世纪以来,不断上升的视觉思维以图表、地图和图表的形式表达出来。一种通用的可视化语言被用来传达定量和定性信息,揭示复杂现象,支持或反驳科学主张。在本书的其余部分,我们将详细阐述和说明视觉传达的奇迹,并欢迎您一路同行。

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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。

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