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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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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 高等楖率论
- 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|数据可视化作业代写data visualization代考|Data Visualization for Exploration
Data visualization is a powerful tool for exploring data to more easily identify patterns, recognize anomalies or irregularities in the data, and better understand the relationships between variables. Our ability to spot these types of characteristics of data is much stronger and quicker when we look at a visual display of the data rather than a simple listing.
As an example of data visualization for exploration, let us consider the zoo attendance data shown in Table $1.1$ and Figure 1.1. These data on monthly attendance to a zoo can be found in the file Zoo. Comparing Table $1.1$ and Figure 1.1, observe that the pattern in the data is more detectable in the column chart of Figure $1.1$ than in a table of numbers. A column chart shows numerical data by the height of the column for a variety of categories or time periods. In the case of Figure 1.1, the time periods are the different months of the year.
Our intuition and experience tells us that we would expect zoo attendance to be highest in the summer months when many school-aged children are out of school for summer break. Figure $1.1$ confirms this, as the attendance at the zoo is highest in the summer months of June, July, and August. Furthermore, we see that attendance increases gradually each month from February through May as the average temperature increases, and attendance gradually decreases each month from September through November as the average temperature decreases. But why does the zoo attendance in December and January not follow these patterns? It turns out that the zoo has an event known as the “Festival of Lights” that runs from the end of November through early January. Children are out of school during the last half of December and early January for the holiday season, and this leads to increased attendance in the evenings at the zoo despite the colder winter temperatures.
Visual data exploration is an important part of descriptive analytics. Data visualization can also be used directly to monitor key performance metrics, that is, measure how an organization is performing relative to its goals. A data dashboard is a data visualization tool that gives multiple outputs and may update in real time. Just as the dashboard in your car measures the speed, engine temperature, and other important performance data as you drive, corporate data dashboards measure performance metrics such as sales, inventory levels, and service levels relative to the goals set by the company. These data dashboards alert management when performances deviate from goals so that corrective actions can be taken.
统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Data Visualization for Explanation
Data visualization is also important for explaining relationships found in data and for explaining the results of predictive and prescriptive models. More generally, data visualization is helpful in communicating with your audience and ensuring that your audience understands and focuses on your intended message.
Let us consider the article, “Check Out the Culture Before a New Job”” which appeared in The Wall Street Journal. ${ }^{3}$ The article discusses the importance of finding a good cultural fit when seeking a new job. Difficulty in understanding a corporate culture or misalignment with that culture can lead to job dissatisfaction. Figure $1.3$ is a re-creation of a bar chart that appeared in this article. A bar chart shows a summary of categorical data using the length of horizontal bars to display the magnitude of a quantitative variable.
The chart shown in Figure $1.3$ shows the percentage of the 10,002 survey respondents who listed a factor as the most important in seeking a job. Notice that our attention is drawn to the dark blue bar, which is “Company culture” (the focus of the article). We immediately see that only “Salary and bonus” is more frequently cited than “Company culture.” When you first glance at the chart, the message that is communicated is that corporate culture is the second most important factor cited by job seekers. And as a reader, based on that message, you then decide whether the article is worth reading.
统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Quantitative and Categorical Data
Quantitative data are data for which numerical values are used to indicate magnitude, such as how many or how much. Arithmetic operations, such as addition, subtraction, multiplication, and division, can be performed on quantitative data. For instance, we can sum the values for Volume in Table $1.3$ to calculate a total volume of all shares traded by companies included in the Dow, because Volume is a quantitative variable.
Categorical data are data for which categories of like items are identified by labels or names. Arithmetic operations cannot be performed on categorical data. We can summarize categorical data by counting the number of observations or computing the proportions of observations in each category. For instance, the data in the Industry column in Table $1.3$ are categorical. We can count the number of companies in the Dow that are, for example, in the food industry. Table $1.3$ shows two companies in the food industry: Coca-Cola and McDonald’s. However, we cannot perform arithmetic operations directly on the data in the Industry column.
数据可视化代写
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数据可视化是一种强大的工具，用于探索数据以更轻松地识别模式、识别数据中的异常或不规则性以及更好地理解变量之间的关系。当我们查看数据的可视化显示而不是简单的列表时，我们发现这些类型的数据特征的能力要强得多、更快。
作为探索的数据可视化示例，让我们考虑表中所示的动物园出勤数据1.1图 1.1。这些关于动物园每月出勤人数的数据可以在文件 Zoo 中找到。比较表1.1和图1.1，观察数据中的模式在图的柱形图中更容易察觉1.1比在数字表中。柱形图按柱高显示各种类别或时间段的数值数据。在图 1.1 的情况下，时间段是一年中的不同月份。
我们的直觉和经验告诉我们，当许多学龄儿童放暑假时，我们预计动物园的出勤率会在夏季最高。数字1.1证实了这一点，因为动物园的出勤率在 6 月、7 月和 8 月的夏季月份最高。此外，我们看到从 2 月到 5 月，随着平均温度的升高，每个月的出勤率逐渐增加，而从 9 月到 11 月，随着平均温度的降低，出勤率每个月都在逐渐减少。但为什么 12 月和 1 月的动物园出勤率不遵循这些模式？原来，动物园有一个被称为“灯光节”的活动，从 11 月底一直持续到 1 月初。孩子们在 12 月下半月和 1 月初的假期期间不上学，这导致尽管冬季气温较低，但动物园晚上的出勤人数有所增加。
可视化数据探索是描述性分析的重要组成部分。数据可视化还可以直接用于监控关键绩效指标，即衡量组织相对于其目标的绩效。数据仪表板是一种数据可视化工具，可提供多种输出并可实时更新。就像您汽车中的仪表板在您驾驶时测量速度、发动机温度和其他重要性能数据一样，公司数据仪表板测量与公司设定的目标相关的销售、库存水平和服务水平等绩效指标。当绩效偏离目标时，这些数据仪表板会提醒管理层，以便采取纠正措施。
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数据可视化对于解释数据中发现的关系以及解释预测和规范模型的结果也很重要。更一般地说，数据可视化有助于与您的受众交流并确保您的受众理解并关注您的预期信息。
让我们考虑一下发表在《华尔街日报》上的文章“在新工作之前检查文化”。3这篇文章讨论了在寻找新工作时找到良好文化契合度的重要性。难以理解企业文化或与该文化不一致会导致工作不满。数字1.3是本文中出现的条形图的重新创建。条形图显示分类数据的摘要，使用水平条的长度来显示定量变量的大小。
如图所示的图表1.3显示了 10,002 名受访者中将某个因素列为求职最重要因素的百分比。请注意，我们的注意力被吸引到深蓝色条上，即“公司文化”（本文的重点）。我们立即看到只有“薪水和奖金”比“公司文化”更频繁地被引用。当您第一眼看到图表时，传达的信息是企业文化是求职者引用的第二个最重要的因素。作为读者，根据该信息，您可以决定这篇文章是否值得一读。
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定量数据是使用数值来表示大小的数据，例如有多少或多少。可以对定量数据执行算术运算，例如加法、减法、乘法和除法。例如，我们可以将表中 Volume 的值相加1.3计算包含在道琼斯指数中的公司交易的所有股票的总成交量，因为成交量是一个量化变量。
分类数据是通过标签或名称标识同类项目类别的数据。不能对分类数据执行算术运算。我们可以通过计算观测值的数量或计算每个类别中观测值的比例来总结分类数据。例如，表中的行业列中的数据1.3是分类的。我们可以计算道琼斯指数中的公司数量，例如食品行业。桌子1.3展示了食品行业的两家公司：可口可乐和麦当劳。但是，我们不能直接对 Industry 列中的数据执行算术运算。
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随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
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。
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机器学习代写
随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。
多元统计分析代考
基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量
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。