计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Analysis with SQL

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结构化查询语言(SQL)是一种标准化的编程语言,用于管理关系型数据库并对其中的数据进行各种操作。

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  • 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
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计算机代写|数据库作业代写SQL代考|What Is Data Analysis

Collecting and storing data for analysis is a very human activity. Systems to track stores of grain, taxes, and the population go back thousands of years, and the roots of statistics date back hundreds of years. Related disciplines, including statistical process control, operations research, and cybernetics, exploded in the 20th century. Many different names are used to describe the discipline of data analysis, such as business intelligence (BI), analytics, data science, and decision science, and practitioners have a range of job titles. Data analysis is also done by marketers, product managers, business analysts, and a variety of other people. In this book, I’ll use the terms data analyst and data scientist interchangeably to mean the person working with $\mathrm{SQL}$ to understand data. I will refer to the software used to build reports and dashboards as BI tools.

Data analysis in the contemporary sense was enabled by, and is intertwined with, the history of computing. Trends in both research and commercialization have shaped it,

and the story includes a who’s who of researchers and major companies, which we’ll talk about in the section on SQL. Data analysis blends the power of computing with techniques from traditional statistics. Data analysis is part data discovery, part data interpretation, and part data communication. Very often the purpose of data analysis is to improve decision making, by humans and increasingly by machines through automation.

Sound methodology is critical, but analysis is about more than just producing the right number. It’s about curiosity, asking questions, and the “why” behind the numbers. It’s about patterns and anomalies, discovering and interpreting clues about how businesses and humans behave. Sometimes analysis is done on a data set gathered to answer a specific question, as in a scientific setting or an online experiment. Analysis is also done on data that is generated as a result of doing business, as in sales of a company’s products, or that is generated for analytics purposes, such as user interaction tracking on websites and mobile apps. This data has a wide range of possible applications, from troubleshooting to planning user interface (UI) improvements, but it often arrives in a format and volume such that the data needs processing before yielding answers. Chapter 2 will cover preparing data for analysis, and Chapter 8 will discuss some of the ethical and privacy concerns with which all data practitioners should be familiar.

It’s hard to think of an industry that hasn’t been touched by data analysis: manufacturing, retail, finance, health care, education, and even government have all been changed by it. Sports teams have employed data analysis since the early years of Billy Beane’s term as general manager of the Oakland Athletics, made famous by Michael Lewis’s book Moneyball (Norton). Data analysis is used in marketing, sales, logistics, product development, user experience design, support centers, human resources, and more. The combination of techniques, applications, and computing power has led to the explosion of related fields such as data engineering and data science.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|What Is SQL

SQL is the language used to communicate with databases. The acronym stands for Structured Query Language and is pronounced either like “sequel” or by saying each letter, as in “ess cue el.” This is only the first of many controversies and inconsistencies surrounding SQL that we’ll see, but most people will know what you mean regardless of how you say it. There is some debate as to whether SQL is or isn’t a programming language. It isn’t a general purpose language in the way that $\mathrm{C}$ or Python are. SQL without a database and data in tables is just a text file. SQL can’t build a website, but it is powerful for working with data in databases. On a practical level, what matters most is that SQL can help you get the job of data analysis done.

IBM was the first to develop SQL databases, from the relational model invented by Edgar Codd in the 1960s. The relational model was a theoretical description for managing data using relationships. By creating the first databases, IBM helped to advance the theory, but it also had commercial considerations, as did Oracle, Microsoft, and every other company that has commercialized a database since. From the beginning, there has been tension between computer theory and commercial reality. SQL became an International Organization for Standards (ISO) standard in 1987 and an American National Standards Institute (ANSI) standard in 1986. Although all major databases start from these standards in their implementation of SQL, many have variations and functions that make life easier for the users of those databes. These come at the cost of making SQL more difficult to move between databases without some modifications.

SQL is used to access, manipulate, and retrieve data from objects in a database. Databases can have one or more schemas, which provide the organization and structure and contain other objects. Within a schema, the objects most commonly used in data analysis are tables, views, and functions. Tables contain fields, which hold the data. Tables may have one or more indexes; an index is a special kind of data structure that allows data to be retrieved more efficiently. Indexes are usually defined by a databe administrator. Views are essentially stored queries that can be referenced in the same way as a table. Functions allow commonly used sets of calculations or procedures to be stored and easily referenced in queries. They are usually created by a database administrator, or DBA. Figure 1-1 gives an overview of the organization of databases.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Benefits of SQL

There are many good reasons to use SQL for data analysis, from computing power to its ubiquity in data analysis tools and its flexibility.

Perhaps the best reason to use SQL is that much of the world’s data is already in databases. It’s likely your own organization has one or more databases. Even if data is not already in a database, loading it into one can be worthwhile in order to take advantage of the storage and computing advantages, especially when compared to alternatives such as spreadsheets. Computing power has exploded in recent years, and data warehouses and data infrastructure have evolved to take advantage of it. Some newer cloud databases allow massive amounts of data to be queried in memory, speeding things up further. The days of waiting minutes or hours for query results to return may be over, though analysts may just write more complex queries in response.

SQL is the de facto standard for interacting with databases and retrieving data from them. A wide range of popular software connects to databases with SQL, from spreadsheets to BI and visualization tools and coding languages such as Python and $\mathrm{R}$ (discussed in the next section). Due to the computing resources available, performing as much data manipulation and aggregation as possible in the database often has advantages downstream. We’ll discuss strategies for building complex data sets for downstream tools in depth in Chapter 8 .

The basic SQL building blocks can be combined in an endless number of ways. Starting with a relatively small number of building blocks-the syntax -SQL can accomplish a wide array of tasks. SQL can be developed iteratively, and it’s easy to review the results as you go. It may not be a full-fledged programming language, but it can do a lot, from transforming data to performing complex calculations and answering questions.

Last, SQL is relatively easy to learn, with a finite amount of syntax. You can learn the basic keywords and structure quickly and then hone your craft over time working with varied data sets. Applications of SQL are virtually infinite, when you take into account the range of data sets in the world and the possible questions that can be asked of data. SQL is taught in many universities, and many people pick up some skills on the job. Even employees who don’t already have SQL skills can be trained, and the learning curve may be easier than that for other programming languages. This makes storing data for analysis in relational databases a logical choice for organizations.

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SQL代考

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|What Is Data Analysis

收集和存储数据进行分析是一项非常人性化的活动。追踪粮食储备、税收和人口的系统可以追溯到几千年前,而统计数据的根源可以追溯到几百年前。相关学科,包括统计过程控制、运筹学和控制论,在 20 世纪蓬勃发展。许多不同的名称用于描述数据分析的学科,例如商业智能 (BI)、分析、数据科学和决策科学,从业者拥有一系列职称。营销人员、产品经理、业务分析师和其他各种人员也可以进行数据分析。在本书中,我将交替使用数据分析师和数据科学家这两个术语来表示与之共事的人小号问大号了解数据。我将用于构建报告和仪表板的软件称为 BI 工具。

当代意义上的数据分析是由计算的历史促成的,并且与计算的历史交织在一起。研究和商业化的趋势塑造了它,

这个故事包括研究人员和大公司的名人录,我们将在 SQL 部分讨论。数据分析将计算能力与传统统计技术相结合。数据分析是部分数据发现、部分数据解释和部分数据通信。很多时候,数据分析的目的是通过自动化来改善人类的决策,并且越来越多地由机器做出。

合理的方法很重要,但分析不仅仅是产生正确的数字。这是关于好奇心、提问以及数字背后的“为什么”。它是关于模式和异常,发现和解释有关企业和人类行为方式的线索。有时,分析是针对为回答特定问题而收集的数据集进行的,例如在科学环境或在线实验中。还对因开展业务而生成的数据进行分析,例如公司产品的销售,或出于分析目的而生成的数据,例如网站和移动应用程序上的用户交互跟踪。该数据具有广泛的可能应用,从故障排除到规划用户界面 (UI) 改进,但它通常以某种格式和数量到达,使得数据需要在产生答案之前进行处理。第 2 章将介绍为分析准备数据,第 8 章将讨论所有数据从业者都应该熟悉的一些道德和隐私问题。

很难想象一个行业没有被数据分析所触动:制造、零售、金融、医疗、教育,甚至政府都被它改变了。自从比利·比恩(Billy Beane)担任奥克兰田径队总经理以来,运动队就开始使用数据分析,迈克尔·刘易斯(Michael Lewis)的《点球成金》(诺顿)一书一举成名。数据分析用于营销、销售、物流、产品开发、用户体验设计、支持中心、人力资源等。技术、应用和计算能力的结合导致了数据工程和数据科学等相关领域的爆炸式增长。

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SQL 是用于与数据库通信的语言。该首字母缩略词代表结构化查询语言,发音类似于“sequel”,或者发音为“ess cue el”中的每个字母。这只是我们将看到的围绕 SQL 的许多争议和不一致中的第一个,但无论您怎么说,大多数人都会知道您的意思。关于 SQL 是不是一种编程语言存在一些争论。它不是一种通用语言C或 Python 是。没有数据库和表中数据的 SQL 只是一个文本文件。SQL 不能建立网站,但它在处理数据库中的数据方面非常强大。在实践层面上,最重要的是 SQL 可以帮助您完成数据分析工作。

IBM 是第一个从 Edgar Codd 在 1960 年代发明的关系模型开发 SQL 数据库的公司。关系模型是使用关系管理数据的理论描述。通过创建第一个数据库,IBM 帮助推进了这一理论,但它也有商业考虑,甲骨文、微软和其他所有将数据库商业化的公司也是如此。从一开始,计算机理论与商业现实之间就存在紧张关系。SQL 于 1987 年成为国际标准组织 (ISO) 标准,并于 1986 年成为美国国家标准协会 (ANSI) 标准。虽然所有主要数据库在实施 SQL 时都从这些标准开始,但许多数据库都有变体和功能,使生活更轻松这些数据库的用户。

SQL 用于从数据库中的对象访问、操作和检索数据。数据库可以有一个或多个模式,这些模式提供组织和结构并包含其他对象。在模式中,数据分析中最常用的对象是表、视图和函数。表包含保存数据的字段。表可能有一个或多个索引;索引是一种特殊的数据结构,可以更有效地检索数据。索引通常由数据库管理员定义。视图本质上是存储的查询,可以以与表相同的方式引用。函数允许存储常用的计算或过程集并在查询中轻松引用。它们通常由数据库管理员或 DBA 创建。图 1-1 概述了数据库的组织结构。

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使用 SQL 进行数据分析有很多很好的理由,从计算能力到它在数据分析工具中的普遍性以及它的灵活性。

也许使用 SQL 的最佳理由是世界上的大部分数据已经在数据库中。您自己的组织可能拥有一个或多个数据库。即使数据尚未在数据库中,将其加载到数据库中也是值得的,以便利用存储和计算优势,尤其是与电子表格等替代方案相比时。近年来,计算能力呈爆炸式增长,数据仓库和数据基础设施已经发展以利用它。一些较新的云数据库允许在内存中查询大量数据,从而进一步加快速度。等待几分钟或几小时才能返回查询结果的日子可能已经结束,尽管分析师可能只是编写更复杂的查询作为响应。

SQL 是与数据库交互并从中检索数据的事实标准。广泛的流行软件使用 SQL 连接到数据库,从电子表格到 BI 和可视化工具和编码语言,如 Python 和R(在下一节中讨论)。由于可用的计算资源,在数据库中执行尽可能多的数据操作和聚合通常具有下游优势。我们将在第 8 章深入讨论为下游工具构建复杂数据集的策略。

可以以无数种方式组合基本的 SQL 构建块。从数量相对较少的构建块(语法)开始,SQL 可以完成广泛的任务。SQL 可以迭代开发,并且可以轻松查看结果。它可能不是一种成熟的编程语言,但它可以做很多事情,从转换数据到执行复杂的计算和回答问题。

最后,SQL 相对容易学习,语法数量有限。您可以快速学习基本关键字和结构,然后随着时间的推移使用各种数据集来磨练您的技能。当您考虑到世界上数据集的范围以及可能对数据提出的问题时,SQL 的应用几乎是无限的。许多大学都教授 SQL,许多人在工作中学习了一些技能。即使是没有 SQL 技能的员工也可以接受培训,而且学习曲线可能比其他编程语言更容易。这使得在关系数据库中存储用于分析的数据成为组织的逻辑选择。

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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。

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