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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|Marketing
Marketing is one of the most popular application areas of analytics. Analytics lis used for optimal pricing, markdown pricing for seasonal goods, and optimal allocation of marketing budget. Sentiment analysis using text data such as tweets, social networks to determine influence, and website analytics for understanding website traffic and sales, are just a few examples of how data visualization can be used to support more effective marketing.
Let us consider a software company’s website effectiveness. Figure $1.9$ shows a funnel chart of the conversion of website visitors to subscribers and then to renewal customers. A funnel chart is a chart that shows the progression of a numerical variable for various categories from larger to smaller values. In Figure 1.9, at the top of the funnel, we track $100 \%$ of the first-time visitors to the website over some period of time, for example, a six-month period. The funnel chart shows that of those original visitors, $74 \%$ return to the website one or more times after their initial visit. Sixty-one percent of the first-time visitors downloaded a 30 -day trial version of the software, $47 \%$ eventually contacted support services, $28 \%$ purchased a one-year subscription to the software, and $17 \%$ eventually renewed their subscription. This type of funnel chart can be used to compare the conversion effectiveness of different website configurations, the use of bots, or changes in support services.
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Like marketing, analytics is used heavily in managing the operations function of business. Operations management is concerned with the management of the production and distribution of goods and services. It includes responsibility for planning and scheduling, inventory planning, demand forecasting, and supply chain optimization. Figure $1.10$ shows time series data for monthly unit sales for a product (measured in thousands of units sold). Each period corresponds to one month. So that a cost-effective production schedule can be developed, an operations manager might have responsibility for forecasting the monthly unit sales for next twelve months (periods $37-48$ ). In looking at the time series data in Figure 1.10, it appears that there is a repeating pattern and units sold might also be increasing slightly over time. The operations manager can use these observations to help guide the forecasting techniques to test to arrive at reasonable forecasts for periods $37-48$.
统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Engineering
Engineering relies heavily on mathematics and data. Hence, data visualization is an important technique in every engineer’s toolkit. For example, industrial engineers monitor the production process to ensure that it is “in control” or operating as expected. A control chart is a graphical display that is used to help determine if a production process is in control or out of control. A variable of interest is plotted over time relative to lower and upper control limits. Consider the control chart for the production of 10 -pound bags of dog food shown in Figure 1.11. Every minute, a bag is diverted from the line and automatically weighed. The result is plotted along with lower and upper control limits obtained statistically from historical data. When the points are between the lower and upper control limits, the process is considered to be in control. When points begin to appear outside the control limits with some regularity and/or when large swings start to appear as in Figure 1.11, this is a signal to inspect the process and make any necessary corrections.
The natural and social sciences rely heavily on the analysis of data and data visualization for exploring data and explaining the results of analysis. In the natural sciences, data are often geographic, so maps are used frequently. For example, the weather, pandemic hot spots, and species distributions can be represented on a geographic map. Geographic maps are not only used to display data, but also to display the results of predictive models. An example of this is shown in Figure 1.12. Predicting the path a hurricane will follow is a complicated problem. Numerous models, each with its own set of influencing variables (also known as model features), yield different predictions. Displaying the results of each model on a map gives a sense of the uncertainty in predicted paths across all models and expands the alert to a broader range of the population than relying on a single model. Because the multiple paths resemble pieces of spaghetti, this type of map is sometimes referred to as a “spaghetti chart.” More generally, a spaghetti chart is a chart depicting possible flows through a system using a line for each possible path.
数据可视化代写
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营销是分析最流行的应用领域之一。分析列表用于优化定价、季节性商品的降价定价以及营销预算的优化分配。使用文本数据（如推文、社交网络来确定影响力）和网站分析来了解网站流量和销售的情感分析只是数据可视化如何用于支持更有效营销的几个例子。
让我们考虑一个软件公司的网站有效性。数字1.9显示网站访问者转换为订阅者，然后再转换为续订客户的漏斗图。漏斗图是显示各种类别的数值变量从较大值到较小值的进展的图表。在图 1.9 中，在漏斗的顶部，我们跟踪100%在某个时间段内（例如，六个月的时间段）首次访问该网站的访问者。漏斗图显示了那些原始访问者，74%在初次访问后返回网站一次或多次。61% 的首次访问者下载了该软件的 30 天试用版，47%最终联系了支持服务，28%购买了一年的软件订阅，并且17%最终续订了他们的订阅。这种漏斗图可用于比较不同网站配置、机器人使用或支持服务变化的转化效果。
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与营销一样，分析被大量用于管理业务的运营功能。运营管理涉及商品和服务的生产和分配的管理。它包括计划和调度、库存计划、需求预测和供应链优化的责任。数字1.10显示产品每月单位销售额的时间序列数据（以售出的数千个单位衡量）。每个周期对应一个月。为了制定具有成本效益的生产计划，运营经理可能有责任预测未来 12 个月（期间37−48）。在查看图 1.10 中的时间序列数据时，似乎存在重复模式，并且售出的单位也可能随着时间的推移略有增加。运营经理可以使用这些观察结果来帮助指导预测技术进行测试，以得出合理的期间预测37−48.
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工程严重依赖数学和数据。因此，数据可视化是每个工程师工具包中的一项重要技术。例如，工业工程师监控生产过程，以确保其“受控”或按预期运行。控制图是一种图形显示，用于帮助确定生产过程是受控还是失控。一个感兴趣的变量随时间相对于控制下限和上限绘制。考虑图 1.11 所示的 10 磅袋狗粮的生产控制图。每隔一分钟，就会有一个袋子从生产线上转移出来并自动称重。结果与从历史数据统计获得的控制下限和上限一起绘制。当这些点位于控制下限和控制上限之间时，则认为该过程处于受控状态。
自然科学和社会科学在很大程度上依赖于数据分析和数据可视化来探索数据和解释分析结果。在自然科学中，数据通常是地理数据，因此经常使用地图。例如，天气、流行病热点和物种分布可以在地理地图上表示。地图不仅用于显示数据，还用于显示预测模型的结果。图 1.12 显示了一个例子。预测飓风的路径是一个复杂的问题。许多模型，每个模型都有自己的一组影响变量（也称为模型特征），会产生不同的预测。在地图上显示每个模型的结果可以让人们了解所有模型预测路径的不确定性，并将警报扩展到更广泛的人群，而不是依赖单个模型。由于多条路径类似于意大利面条，因此这种类型的地图有时被称为“意大利面条图”。更一般地说，意大利面条图是一种图表，它使用一条线表示每个可能的路径，描绘通过系统的可能流量。
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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。