统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|FIT3 179

如果你也在 怎样代写数据可视化Data visualization这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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|FIT3 179

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Data Visualization in Practice

Data visualization is used to explore and explain data and to guide decision making in all areas of business and science. Even the most analytically advanced companies such as Google, Uber, and Amazon rely heavily on data visualization. Consumer goods giant Procter \& Gamble (P\&G), the maker of household brands such as Tide, Pampers, Crest, and Swiffer, has invested heavily in analytics, including data visualization. $P \& G$ has built what it calls the Business Sphere ${ }^{T M}$ in more than 50 of its sites around the world. The Business Sphere is a conference room with technology for displaying data visualizations on its walls. The Business Sphere displays data and information P\&G executives and managers can use to make better-informed decisions. Let us briefly discuss some ways in which the functional areas of business, engineering, science, and sports use data visualization.

Accounting is a data-driven profession. Accountants prepare financial statements and examine financial statements for accuracy and conformance to legal regulations and best practices, including reporting required for tax purposes. Data visualization is a part of every accountant’s tool kit. Data visualization is used to detect outliers that could be an indication of a data error or fraud. As an example of data visualization in accounting, let us consider Benford’s Law.
Benfords Law, also known as the First-Digit Law, gives the expected probability that the first digit of a reported number takes on the values one through nine, based on many real-life numerical data sets such as company expense accounts. A column chart displaying Benford’s Law is shown in Figure $1.5$. We have rounded the probabilities to four digits. We see, for example, that the probability of the first digit being a 1 is $0.3010$. The probability of the first digit being a 2 is $0.1761$, and so forth.

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Human Resource Management

Human resource management (HRM) is the part of an organization that focuses on an organization’s recruitment, training, and retention of employees. With the increased use of analytics in business, HRM has become much more data-driven. Indeed, HRM is sometimes now referred to as “people analytics.” HRM professionals use data and analytical models to form high-performing teams, monitor productivity and employee performance, and ensure diversity of the workforce. Data visualization is an important component of HRM, as HRM professionals use data dashboards to monitor relevant data supporting their goal of having a high performing workforce.
A key interest of HRM professionals is employee churn, or turnover in an organization’s workforec. When employees leave and others are hired, there is often a loss of productivity as positions go unfilled. Also, new employees typically have a training period and then must gain experience, which means employees will not be fully productive at the beginning of their tenure with the company. Figure $1.8$, a stacked column chart, is an example of a visual display of employee turnover. It shows gains and losses of employees by month. A stacked column chart is a column chart that shows part-to-whole comparisons, either over time or across categories. Different colors or shades of color are used to denote the different parts of the whole within a column. In Figure 1.8, gains in employees (new hires) are represented by positive numbers in darker blue and losses (people leaving the company) are presented as negative numbers and lighter blue bars. We see that January and July-October are the months during which the greatest numbers of employees left the company, and the months with the highest numbers of new hires are April through June.

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Defining the Goal of Your Data Visualization

How do you choose an appropriate chart? If the goal of your chart is to explain, then the answer to this question depends on the message you wish to convey to your audience. If you are exploring data, the best chart type depends on the question you are asking and hope

to answer from the data. Also, the type of data you have may influence your chart selection. A few of the more common goals for charts are to show the following:

  • Composition-Composition is what makes up the whole of an entity under consideration. An example is the bar chart in Figure 2.2.
  • Ranking-Ranking is the relative order of items. Figure $2.2$ is also an example of ranking, because we have sorted the categories by bar length, which is proportional to the amounts allocated.
  • Correlation/Relationship_Correlation is how two variables are related to one another. An example of this is the relationship between average low temperature and average annual snowfall for various cities in the United States.
  • Distribution-Distribution is how items are dispersed. An example of this is the number of calls received by a call center in a day, measured on an hourly basis.
    The type of data you have should also influence your chart selection. For example, a bar or column chart is often an appropriate chart when we are summarizing data about categories. Students’ letter grades in a college course are categories. For summarizing the number of students earning each letter grade, a bar or column chart would be appropriate.
    The relationship between two quantitative variables often makes a scatter chart an appropriate choice. Bar charts, scatter charts, and line charts with the horizontal axis being time, are often the best choice for time series data. If your data have a spatial component, a geographic map might be a good choice.

Creating great data visualizations is a skill that is best learned by doing. Therefore, before getting into more detail on the various types of charts and in what circumstances they are most appropriate, we provide detailed instructions on how to create and edit charts in Excel.

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|FIT3 179

数据可视化代考

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Data Visualization in Practice

数据可视化用于探索和解释数据,并指导所有商业和科学领域的决策。即使是分析能力最先进的公司,如谷歌、优步和亚马逊,也严重依赖数据可视化。消费品巨头宝洁 (P\&G) 是 Tide、帮宝适、佳洁士和 Swiffer 等家居品牌的制造商,已在包括数据可视化在内的分析方面投入巨资。磷&G建立了它所谓的业务领域吨米在其全球 50 多个站点中。Business Sphere 是一个会议室,其墙壁上显示数据可视化技术。业务领域显示宝洁高管和经理可以用来做出更明智决策的数据和信息。让我们简要讨论商业、工程、科学和体育等职能领域使用数据可视化的一些方式。

会计是一个数据驱动的职业。会计师准备财务报表并检查财务报表的准确性和是否符合法律法规和最佳实践,包括出于税收目的所需的报告。数据可视化是每个会计师工具包的一部分。数据可视化用于检测可能表明数据错误或欺诈的异常值。作为会计中数据可视化的一个例子,让我们考虑一下本福德定律。
本福德定律,也称为第一位定律,根据许多现实生活中的数字数据集(例如公司费用账户)给出了报告数字的第一位数字取值 1 到 9 的预期概率。显示本福德定律的柱形图如图所示1.5. 我们已将概率四舍五入为四位数。例如,我们看到第一个数字是 1 的概率是0.3010. 第一个数字是 2 的概率是0.1761,等等。

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Human Resource Management

人力资源管理 (HRM) 是组织的一部分,专注于组织的招聘、培训和留住员工。随着在业务中越来越多地使用分析,HRM 变得更加数据驱动。事实上,人力资源管理现在有时被称为“人员分析”。HRM 专业人员使用数据和分析模型来组建高绩效团队,监控生产力和员工绩效,并确保员工队伍的多样性。数据可视化是 HRM 的重要组成部分,因为 HRM 专业人员使用数据仪表板来监控相关数据,以支持他们拥有高绩效劳动力的目标。
人力资源管理专业人士的一个主要兴趣是员工流失或组织劳动力的流动。当员工离开并雇用其他人时,由于职位空缺,通常会降低生产力。此外,新员工通常有一个培训期,然后必须获得经验,这意味着员工在公司任职之初不会充分发挥生产力。数字1.8,堆积柱形图,是员工流失率的可视化显示示例。它按月显示员工的得失。堆积柱形图是一种柱形图,显示了部分与整体的比较,无论是随着时间的推移还是跨类别的比较。不同的颜色或颜色深浅用于表示列内整体的不同部分。在图 1.8 中,员工(新员工)的收益用深蓝色的正数表示,损失(离开公司的人)用负数和浅蓝色条表示。我们看到,1 月和 7 月至 10 月是员工离职人数最多的月份,而新员工人数最多的月份是 4 月至 6 月。

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Defining the Goal of Your Data Visualization

如何选择合适的图表?如果你的图表的目标是解释,那么这个问题的答案取决于你想传达给你的听众的信息。如果您正在探索数据,最佳图表类型取决于您提出的问题和希望

从数据中回答。此外,您拥有的数据类型可能会影响您的图表选择。图表的一些更常见的目标是显示以下内容:

  • Composition-Composition 构成了所考虑的实体的整体。一个例子是图 2.2 中的条形图。
  • Ranking-Ranking是项目的相对顺序。数字2.2也是排名的一个例子,因为我们已经按照条形长度对类别进行了排序,条形长度与分配的数量成正比。
  • Correlation/Relationship_Correlation 是两个变量相互关联的方式。这方面的一个例子是美国各个城市的平均低温和年平均降雪量之间的关系。
  • Distribution-Distribution 是项目的分散方式。这方面的一个例子是呼叫中心在一天内接到的电话数量,按小时计算。
    您拥有的数据类型也应该影响您的图表选择。例如,当我们汇总有关类别的数据时,条形图或柱形图通常是合适的图表。大学课程中学生的字母成绩属于类别。为了总结获得每个字母等级的学生人数,条形图或柱形图将是合适的。
    两个定量变量之间的关系通常使散点图成为合适的选择。横轴为时间的条形图、散点图和折线图通常是时间序列数据的最佳选择。如果您的数据具有空间组件,则地图可能是一个不错的选择。

创建出色的数据可视化是一项最好通过实践来学习的技能。因此,在详细了解各种类型的图表以及它们最适合的情况之前,我们提供了有关如何在 Excel 中创建和编辑图表的详细说明。

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考 请认准statistics-lab™

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。