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数据可视化是信息和数据的图形化表示。通过使用像图表、图形和地图这样的视觉元素，数据可视化工具提供了一种方便的方式来查看和理解数据的趋势、异常值和模式。
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统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Torgeir Uberg Nærland
Practitioners and scholars alike assume that data visualization can have political significance-as vehicle for progressive change, manipulation, or maintaining the status quo. There are, however, a variety of ways in which we can think of data visualization as politically significant. These perspectives imply differing notions of both ‘politics’ and ‘significance’. Drawing upon political and social theory, this chapter identifies and outlines four key perspectives: data visualization and 1) public deliberation, 2) ideology, 3) citizenship, and 4) as a political-administrative steering tool. The aim of this chapter is thus to provide a framework that helps clarify the various contexts, processes, and capacities through which data visualizations attain political significance.
Data and their visualizations are becoming increasingly important in a variety of domains of Western societies (van Dijck, 2014; Couldry \&c Hepp, 2016). Kennedy, Hill, Aiello, and Allen (2016, p. 715) comment that “[… data are becoming increasingly valued and relied upon, as they come to play an ever more important role in decision-making and knowledge about the world’. Through their encoding, circulation, and uptake in private, public as well as institutional contexts, data visualizations operate in real-world contexts where politics and power are at work. As such, they have potential significance as instruments or sites for change.
统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Introduction
However, where this significance resides, and how data visualizations become politically significant, is both a matter of context and of how we define ‘politics’. This chapter outlines what are argued to be the four most important perspectives through which we can think of data visualizations as politically significant. In doing so, it outlines the contexts these perspectives belong to and the notion of politics these contexts imply.
Before we can outline these perspectives, it is necessary to make some general demarcations about what we mean when we talk about political significance in the context of data visualizations. First, ‘politics’ may be understood in narrow terms, as the workings of political parties, processes, and institutions. Politics may also be understood in a wider sense, as the struggle for power more broadly, as this struggle takes place both in the private as well as the cultural sphere, and by symbolic as well as material means. The perspectives outlined in this chapter span from narrow to wide understandings of politics. As will be outlined, data visualizations may assume direct significance as part of the decision-making processes in political institutions. Or, as will be highlighted, data visualizations may assume less direct yet critical significance as a resource for citizenship and participation, or as part of ideological struggles.
Second, we need to clarify what we mean by significance. This chapter is concerned with the effects the circulations of data visualizations have on society. The chapter premises that for data visualizations to be politically significant, they need to be engaged with in real life contexts-be it in institutional or informal contexts. They need to be connected to processes of change, or the maintaining of the status quo.
In the following, four perspectives are presented. These perspectives do not exhaust the possible ways through which data visualizations may lead to change in the world. Rather, they synthesize what is argued to be the main variants. Moreover, there may be considerable overlap between the perspectives presented, and they are indeed interlinked. Yet, these perspectives are not reducible to each other.
统计代写|数据可视化代写data visualization代考|TransforData visualization and public deliberation
Data visualization and public deliberation is a perspective capturing scenarios where data visualizations enter public discussion concerning matters that are contested or that need collective resolution. This perspective is closely affiliated with what has come to be known as a deliberative model of democracy (Habermas, 1994). This model presupposes a well-functioning public sphere,
a space where different actors-private, institutional, political-come together to discuss matters of collective importance. Such space may be of a physical nature, as in the case of pubs or assembly halls. But when we today talk about the public sphere, we primarily mean the symbolic space facilitated by the media. It is a normative model inasmuch as it posits that deliberation – the public exchange of arguments – should be rational, and the public opinion that arises from deliberation should form the basis for legitimate political decision-making.
A deliberative model of democracy emphasizes the importance of citizen participation and the public exchange of rational arguments. Crucially, the discussion that takes place in the public sphere is, ideally, connected to actual decision-making. The public sphere should be the mediating space between private persons, civil society, and political decision-makers (Habermas, 2006). The core idea is that political decisions should be grounded in public opinion, not only on electoral results and on the negotiations among elite actors.
From this perspective, data visualizations become significant as part of public discourse. Consider for instance how visualizations of carbon emissions data frequently are employed in public discussions about transport policy. Data visualizations may here function as support for an argument, or as arguments in their own right. As part of public deliberation, data visualizations contribute to the formation of public opinion about contested matters, to which decision- and policymakers ideally should be attentive. The public circulation of data visualizations may also inform decision-makers directly, and people’s voting preferences. In addition to how voters make tactical decisions based on visualizations of parties’ electoral performances, visualizations of the different parties’ stances on key political issues-from climate to immigration policy – inform voters’ party preferences.
However, the questions of who engages with data visualizations and where in the public sphere engagement occurs are important for their bearings on political decision-making. As such, the political theorist Nancy Fraser (1992) introduces a clarifying distinction between ‘weak’ and ‘strong’ publics. Weak publics, according to Fraser (1992, p. 134), are those publics ‘whose deliberative practice consists exclusively of opinion formation and does not also encompass decision making’. Weak publics would typically include non-elite citizens and media audiences. Strong publics, by contrast, are those ‘whose discourse encompasses both opinion formation and decision making’ (p. 134) and may include politicians and bureaucrats. Consequently, the direct impact of data visualizations on political decisions will be stronger when they engage strong publics.
数据可视化代写
统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Torgeir Uberg Nærland
从业者和学者都认为数据可视化具有政治意义——作为渐进式变革、操纵或维持现状的工具。然而，我们可以通过多种方式将数据可视化视为具有政治意义的。这些观点暗示了“政治”和“意义”的不同概念。本章借鉴政治和社会理论，确定并概述了四个关键观点：数据可视化和 1）公共审议，2）意识形态，3）公民身份，以及 4）作为政治-行政指导工具。因此，本章的目的是提供一个框架，帮助阐明数据可视化获得政治意义的各种背景、过程和能力。
数据及其可视化在西方社会的各个领域变得越来越重要（van Dijck，2014；Coulry \&c Hepp，2016）。Kennedy、Hill、Aiello 和 Allen (2016, p. 715) 评论说：“[……数据越来越受到重视和依赖，因为它们在决策和世界知识中发挥着越来越重要的作用”。通过它们在私人、公共和机构环境中的编码、流通和吸收，数据可视化在政治和权力发挥作用的现实世界环境中运行。因此，它们作为变革的工具或场所具有潜在的意义。
统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Introduction
然而，这种重要性在哪里，以及数据可视化如何在政治上变得重要，既取决于上下文，也取决于我们如何定义“政治”。本章概述了我们认为数据可视化具有政治意义的四个最重要的观点。在这样做的过程中，它概述了这些观点所属的背景以及这些背景所暗示的政治概念。
在我们概述这些观点之前，有必要对我们在数据可视化背景下谈论政治意义时的含义进行一些一般性的界定。首先，“政治”可以狭义地理解为政党、进程和机构的运作。政治也可以从更广泛的意义上理解为权力斗争，因为这种斗争既发生在私人领域，也发生在文化领域，通过象征手段和物质手段进行。本章概述的观点涵盖了对政治的狭隘理解和广义理解。正如将要概述的那样，数据可视化作为政治机构决策过程的一部分可能具有直接意义。或者，正如将要强调的那样，
其次，我们需要澄清我们所说的重要性。本章关注数据可视化的流通对社会的影响。本章假设数据可视化要在政治上具有重要意义，它们需要在现实生活环境中进行——无论是在机构环境还是非正式环境中。它们需要与变化过程或维持现状联系起来。
下面从四个方面进行介绍。这些观点并未穷尽数据可视化可能导致世界变化的可能方式。相反，它们合成了被认为是主要变体的东西。此外，所呈现的观点之间可能存在相当大的重叠，并且它们确实是相互关联的。然而，这些观点不能相互还原。
统计代写|数据可视化代写data visualization代考|TransforData visualization and public deliberation
数据可视化和公共审议是一种捕捉场景的视角，在这些场景中，数据可视化进入关于有争议或需要集体解决的问题的公共讨论。这种观点与后来众所周知的民主协商模式密切相关（Habermas，1994）。这种模式预设了一个运作良好的公共领域，
一个不同的参与者——私人的、机构的、政治的——聚集在一起讨论集体重要问题的空间。这种空间可能具有物理性质，例如酒吧或礼堂。但是，当我们今天谈论公共领域时，我们主要指的是媒体促成的象征性空间。它是一种规范模式，因为它认为审议——公开交换论点——应该是理性的，审议产生的舆论应该成为合法政治决策的基础。
民主的协商模式强调公民参与和公开交换理性论点的重要性。至关重要的是，在理想情况下，在公共领域进行的讨论与实际决策相关联。公共领域应该是私人、公民社会和政治决策者之间的中介空间（Habermas，2006）。核心思想是，政治决策应以公众舆论为基础，而不仅仅是选举结果和精英演员之间的谈判。
从这个角度来看，数据可视化作为公共话语的一部分变得非常重要。例如，考虑如何在有关交通政策的公共讨论中频繁使用碳排放数据的可视化。数据可视化在这里可以作为一个论点的支持，或者作为他们自己的论点。作为公众审议的一部分，数据可视化有助于形成有关有争议的问题的公众舆论，理想情况下，决策者和政策制定者应该关注这些舆论。数据可视化的公开流通也可以直接告知决策者，以及人们的投票偏好。除了选民如何根据政党选举表现的可视化做出战术决策，
然而，谁参与数据可视化以及在公共领域发生参与的问题对于他们对政治决策的影响很重要。因此，政治理论家南希·弗雷泽（Nancy Fraser，1992）引入了“弱”和“强”公众之间的明确区别。根据弗雷泽 (1992, p. 134) 的说法，弱公众是那些“其审议实践完全由意见形成而不包括决策制定”的公众。弱势公众通常包括非精英公民和媒体受众。相比之下，强大的公众是那些“其话语既包含意见形成又包含决策制定”（第 134 页）并且可能包括政治家和官僚的人。因此，当数据可视化吸引强大的公众时，它们对政治决策的直接影响会更大。
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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。
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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。