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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|Cross-Sectional and Time Series Data
We distinguish between cross-sectional data and times series data. Cross-sectional data are collected from several entities at the same or approximately the same point in time. The data in Table $1.3$ are cross-sectional because they describe the 30 companies that comprise the Dow at the same point in time (April 2020).
Time series data are data collected over several points in time (minutes, hours, days, months, years, etc.). Graphs of time series data are frequently found in business. economic, and science publications. Such graphs help analysts understand what happened in the past, identify trends over time, and project future levels for the time series.For example, the graph of the time series in Figure $1.4$ shows the DJI value from January 2010 to April 2020 . The graph shows the upward trend of the DJI value from 2010 to 2020 , when there was a steep decline in value due to the economic impact of the COVID-19 pandemic.
统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Big Data
There is no universally accepted definition of big data. However, probably the most general definition of big data is any set of data that is too large or too complex to be handled by standard data-processing techniques using a typical desktop computer. People refer to the four Vs of big data:
- volume-the amount of data generated
- velocity – the speed at which the data are generated
- variety-the diversity in types and structures of data generated
- veracity-the reliability of the data generated
Volume and velocity can pose a challenge for processing analytics, including data visualization. Special data management software such as Hadoop and higher capacity hardware (increased server or cloud computing) may be required. The variety of the data is handled by converting video, voice, and text data to numerical data, to which we can then apply standard data visualization techniques.
In summary, the type of data you have will influence the type of graph you should use to convey your message. The zoo attendance data in Figure $1.1$ are time series data. We used a column chart in Figure $1.1$ because the numbers are the total attendance for each month, and we wanted to compare the attendance by month. The height of the columns allows us to easily compare attendance by month. Contrast Figure 1.1 with Figure 1.4, which is also time series data. Here we have the value of the Dow Jones Index. These data are a snapshot of the current value of the DJI on the first trading day of each month. They provide what is essentially a time path of the value, and so we use a line graph to emphasize the continuity of time.
统计代写|数据可视化作业代写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. $\mathrm{P} \& \mathrm{G}$ has built what it calls the Business Sphere ${ }^{\mathrm{M}}$ 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.
数据可视化代写
统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Cross-Sectional and Time Series Data
我们区分横截面数据和时间序列数据。横截面数据是在相同或大致相同的时间点从多个实体收集的。表中数据1.3是横断面的，因为它们描述了在同一时间点（2020 年 4 月）构成道琼斯指数的 30 家公司。
时间序列数据是在多个时间点（分钟、小时、天、月、年等）收集的数据。时间序列数据的图表在业务中经常出现。经济和科学出版物。此类图表可帮助分析师了解过去发生的事情，识别一段时间内的趋势，并预测时间序列的未来水平。例如，图 1 中的时间序列图1.4显示 2010 年 1 月至 2020 年 4 月的 DJI 值。该图显示了 2010 年至 2020 年 DJI 价值的上升趋势，当时由于 COVID-19 大流行的经济影响，价值急剧下降。
统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Big Data
大数据没有普遍接受的定义。然而，大数据最一般的定义可能是任何太大或太复杂而无法通过使用典型台式计算机的标准数据处理技术处理的数据集。人们提到大数据的四个V：
- volume——产生的数据量
- 速度——生成数据的速度
- 多样性——生成的数据类型和结构的多样性
- 准确性——生成的数据的可靠性
数量和速度可能对处理分析（包括数据可视化）提出挑战。可能需要特殊的数据管理软件，例如 Hadoop 和更高容量的硬件（增加的服务器或云计算）。通过将视频、语音和文本数据转换为数字数据来处理各种数据，然后我们可以对其应用标准数据可视化技术。
总之，您拥有的数据类型将影响您应该用来传达信息的图表类型。动物园出勤数据如图1.1是时间序列数据。我们在图中使用了柱形图1.1因为这些数字是每个月的总出勤率，我们想按月比较出勤率。列的高度使我们可以轻松地按月比较出勤率。对比图 1.1 和图 1.4，图 1.4 也是时间序列数据。这里我们有道琼斯指数的价值。这些数据是每个月第一个交易日 DJI 当前价值的快照。它们提供了本质上是价值的时间路径，因此我们使用折线图来强调时间的连续性。
统计代写|数据可视化作业代写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，它在数据可视化等分析方面投入了大量资金。磷&G建立了它所谓的业务领域米在其全球 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。
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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。