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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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- 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|Introduction
Data visualizations combine at least two modes of representation: numerical data and visual diagrams. For a computer program to be able to process data, it has to be converted to numbers, to the zeros and ones of machine code. In addition, the data need to be visually organized, which often requires dividing them into discrete quantities where lines, size, spatial placement, and other visual elements show certain patterns in the data. Each of these two modes of expression, the numeric and the visual, carries its own affordances and constraints for what they can express.
This anthology has several chapters that use concrete examples to discuss how data visualizations can be biased in their representations of data (Ricker, Kraak, \& Engelhardt, this volume; D’Ignazio \& Bhargava, this volume) or how data visualizations can work against the typical abstraction they entail to include individuals’ stories (Alamalhodaei, Alberda, \& Feigenbaum, this volume). My emphasis in this chapter is on examining the underlying mechanisms of data visualizations as an assemblage of data and visualizations. My exploration sits alongside existing critical work on data visualizations in feminist scholarship (D’Ignazio \& Klein, 2016; Hill, Kennedy, \& Gerrard, 2016), in the digital humanities (Drucker, 2011, 2014; Gitelman, 2013), and in critical algorithm studies and other scholarship on the epistemological basis for algorithmic processing of big data (Eubanks, 2018; Gillespie \& Seaver, 2015; Noble, 2018).
统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Visual organization
Organizing objects visually and spatially is something humans and our ancestors have done for a long time. In her essay ‘Visualizing Thought’, Barbara Tversky describes how hominins living three-quarters of a million years ago organized their tools and belongings in different areas of their home. She argues that this is the basic precursor to any kind of visualization: ‘Perhaps the simplest way to use space to communicate is to arrange or rearrange things in it. An early process is grouping things in space using proximity, putting similar things in close proximity and farther from dissimilar things’ (Tversky, 2010, p. 504). We might extend Tversky’s line of reasoning to the modern domestic habit of keeping forks in one partition of a kitchen drawer and knives in another, and argue that this is a way of visually and spatially communicating information about the forks and knives.
The data visualizations we see on computer screens or printed pages, or even early markings on stones or in the sand, are one step removed from the phenomena they represent or organize. If we walk into somebody’s kitchen and open a drawer, we see the knives and forks in the kitchen drawer, but we also experience them in space, and we can touch them and pick them up. Now, imagine a data visualization about kitchen utensils on a screen. It could be very simple, showing the number of knives and forks and other utensils in a kitchen, perhaps organized as a bar chart, perhaps using little pictures of forks stacked up in one bar and knives in another to show the relative quantities. Or imagine a photograph of the kitchen drawer, or an Instagram-style flat lay photograph of all the knives and forks neatly laid out on a table and photographed from above.
Once the knives and forks are transferred from spatially organized objects to a visual representation on a two-dimensional surface, our distance from them increases. We interpret them as separate from us. A photograph of the drawer might not encourage a great deal of analytical dissection of the image, but the neatly organized flat lay photograph and the bar graph prioritize an analytic approach to that which is represented.
In his influential book about the transition from oral to literate cultures, Walter Ong (1982) argues that a fundamental difference between orality and literacy is that the visual nature of writing leads to ideas of objectivity that are impossible in oral culture. When we speak to each other in a face-to-face conversation, we are immersed in the sound, and because the speakers are in the same physical space, face-to-face oral discourse tends to be situated and concrete. Writing, on the other hand, separates the knower from the known. There is a distance between reader and writer. ‘Sight isolates’, Ong writes, while ‘sound incorporates. Whereas sight situates the observer outside what he views, at a distance, sound pours into the hearer’ (1982, p. 45). A typical visual ideal is clarity and distinctness, a taking apart, Ong argues, whereas the auditory ideal, by contrast, is harmony, a putting together (p. 71). He writes: ‘A sound-dominated verbal economy is consonant with aggregative (harmonizing) tendencies rather than with analytic, dissecting tendencies (which would come with the inscribed, visualized word: vision is a dissecting sense)’ (p. 73).
统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Systematizing data
Importantly, not only the visual, but also the data themselves share much of this promise of analytical objectivity. Data visualization had a golden age in the nineteenth century, at the same time as nation states began largescale collection of statistical data (Friendly, 20o6). However, it began a few centuries earlier, at the same time as the scientific method was developing, and with it the idea that humans could precisely observe the world and use those observations to understand it. Seventeenth- and eighteenth-century Europe saw an increasing trend towards observation, measurement, and quantification, and different fields developed new ways of measuring and quantifying things that had not previously been seen as interesting. Some of these methods were technological. For instance the invention of the telescope allowed Galileo to make observations about the solar system that would not previously have been possible. In our time, the existence of precise sensors and of computers that can process massive amounts of data allows for certain types of measurement, analysis, and visualization that were not possible a few decades ago.
Social and organizational changes also led to new kinds of quantification. National registries became common during the nineteenth century, for instance, allowing for analysis of trends over time or the comparison of different regions. For example, the first centralized national system of crime reporting was instituted in France in 1825 , and collected information about all charges made in French courts on a quarterly basis (Friendly, 2006, p. 25). More and more information was collected, and by the end of the nineteenth century the French police not only had detailed statistics about crimes, but also systems for documenting and identifying criminals and suspects using a system of ‘anthropometrics’, devised by Alphonse Bertillon and involving very specific measurements of body parts (Kember, 2014). Once one has such a system, once it is possible to gather data that appears to give us knowledge, we end up with what Helen Kennedy calls a ‘desire for numbers’ that can lead to a lack of critical reflection about what those numbers mean and whether we truly need them (2016, p. $5^{1}$ ).
This sense that systematized data have authority is an important aspect of the rhetorical power of data visualizations. While Ong and Tversky emphasized the visual as allowing for an analytical and perhaps objective stance, many have argued that it is the data themselves, or the quantitative nature of data visualizations, that lend them this sense of authority.
数据可视化代写
统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Introduction
数据可视化至少结合了两种表示模式：数字数据和可视化图表。对于能够处理数据的计算机程序，必须将其转换为数字、机器代码的零和一。此外，数据需要进行可视化组织，这通常需要将它们划分为离散的数量，其中线条、大小、空间位置和其他视觉元素显示数据中的某些模式。这两种表达方式（数字和视觉）中的每一种都对它们可以表达的内容进行了说明和限制。
这本选集有几章使用具体示例来讨论数据可视化如何在数据表示中产生偏差（Ricker、Kraak、\& Engelhardt，本卷；D’Ignazio \& Bhargava，本卷）或数据可视化如何工作反对他们需要包括个人故事的典型抽象（Alamalhodaei，Alberda，\& Feigenbaum，本卷）。本章的重点是研究作为数据和可视化组合的数据可视化的底层机制。我的探索与女性主义学术（D’Ignazio \& Klein, 2016; Hill, Kennedy, \& Gerrard, 2016）和数字人文学科（Drucker, 2011, 2014; Gitelman, 2013）中现有的数据可视化关键工作同时进行，
统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Visual organization
在视觉和空间上组织物体是人类和我们的祖先长期以来一直在做的事情。在她的文章“可视化思想”中，Barbara Tversky 描述了生活在四分之三百万年前的人类如何在他们家的不同区域组织他们的工具和物品。她认为这是任何形式的可视化的基本前提：“也许利用空间进行交流的最简单方法是在其中安排或重新安排事物。一个早期的过程是使用邻近度对空间中的事物进行分组，将相似的事物放在附近，远离不同的事物”（Tversky，2010，第 504 页）。我们可以将特沃斯基的推理延伸到现代家庭的习惯，即把叉子放在厨房抽屉的一个隔板上，把刀放在另一个隔板上，
我们在计算机屏幕或打印页面上看到的数据可视化，甚至是石头或沙子上的早期标记，都与它们所代表或组织的现象相去甚远。如果我们走进某人的厨房并打开一个抽屉，我们会看到厨房抽屉里的刀叉，但我们也在太空中体验它们，我们可以触摸它们并捡起它们。现在，想象一下屏幕上有关厨房用具的数据可视化。它可能非常简单，显示厨房中刀叉和其他用具的数量，也许组织成条形图，也许使用叉子堆叠在一个酒吧和刀在另一个酒吧的小图片来显示相对数量。或者想象一张厨房抽屉的照片，或者一张 Instagram 风格的平躺照片，所有刀叉整齐地放在桌子上并从上方拍摄。
一旦刀叉从空间组织的物体转移到二维表面上的视觉表示，我们与它们的距离就会增加。我们将它们解释为与我们分开。一张抽屉的照片可能不会鼓励对图像进行大量的分析剖析，但整齐组织的平躺照片和条形图优先考虑对所代表的分析方法。
Walter Ong (1982) 在他关于从口语文化到文字文化的转变的有影响力的著作中认为，口语和识字之间的根本区别在于，写作的视觉本质导致了在口语文化中不可能实现的客观性观念。当我们面对面交谈时，我们沉浸在声音中，由于说话者处于同一物理空间，面对面的口语话语往往是情境化的和具体的。另一方面，写作将知道者与已知者分开。读者和作者之间有距离。Ong 写道，“视觉是孤立的”，而“声音是融合的”。视觉将观察者置于其所见之外，而在远处，声音则涌入听者”（1982，第 45 页）。Ong 认为，一个典型的视觉理想是清晰和清晰，一种拆开，相比之下，听觉的理想是和谐，是一种组合（第 71 页）。他写道：“以声音为主导的语言经济与聚合（协调）倾向相一致，而不是与分析、剖析倾向相一致（这将伴随着铭刻的、形象化的词：视觉是一种剖析意义）”（第 73 页）。
统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Systematizing data
重要的是，不仅视觉，而且数据本身也分享了这种分析客观性的大部分承诺。数据可视化在 19 世纪有一个黄金时代，与此同时，民族国家开始大规模收集统计数据（Friendly，20o6）。然而，它开始于几个世纪前，与科学方法发展的同时，人类可以精确地观察世界并利用这些观察来理解它的想法。17 世纪和 18 世纪的欧洲看到了观察、测量和量化的增长趋势，不同的领域开发了新的方法来测量和量化以前不被视为有趣的事物。其中一些方法是技术性的。例如，望远镜的发明使伽利略能够对太阳系进行以前不可能的观测。在我们这个时代，精确传感器和可以处理大量数据的计算机的存在允许某些类型的测量、分析和可视化，这在几十年前是不可能的。
社会和组织的变化也导致了新的量化。例如，国家登记在 19 世纪变得很普遍，可以分析一段时间内的趋势或比较不同地区。例如，法国于 1825 年建立了第一个集中的国家犯罪报告系统，并按季度收集有关法国法院提出的所有指控的信息（Friendly，2006 年，第 25 页）。收集了越来越多的信息，到 19 世纪末，法国警方不仅拥有详细的犯罪统计数据，而且还拥有使用 Alphonse Bertillon 设计的“人体测量学”系统记录和识别罪犯和嫌疑人的系统，该系统涉及对身体部位进行非常具体的测量（Kember，2014）。一旦有了这样的系统，51 ).
这种系统化数据具有权威性的感觉是数据可视化的修辞力量的一个重要方面。虽然 Ong 和 Tversky 强调视觉允许分析和客观的立场，但许多人认为是数据本身或数据可视化的定量性质赋予了他们这种权威感。
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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。