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数据可视化是将信息转化为视觉背景的做法，如地图或图表，使数据更容易被人脑理解并从中获得洞察力。数据可视化的主要目标是使其更容易在大型数据集中识别模式、趋势和异常值。
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As we’ve seen, initial visualizations were of something concrete and specific in the world: a majestic auroch bull in motion, diagrams of wrestling moves, and maps of just a city or of the entire known world. But another branch of visualization was developing too, which depicted an abstract and theoretical world. A century before Descartes formalized his eponymous coordinates, Nicole Oresme in Padua illustrated some of the possible laws of motion in the book Tractus de latitudunus forarum, the “latitude of forms” (see Figure 2.2). Galileo and Newton would later make the study of motion precise, but Oresme had the idea to consider some alternatives and show them in a graph.
What was still lacking was a connection between empirical observationsnumbers-and pictures to convey them to the eye. Natural philosophy-how we learn about the world-had long had two distinct views, rationalism and empiricism, which date back at least to Plato and Aristotle. The philosophical debate has many branches, but the essential contrast was of the role of sensory experience: using observations and data in deriving knowledge, making decisions, and formulating natural laws.
Rationalists claimed that there were some innate or intuitive ideas (a point or line, the idea of language); larger ideas (a triangle or square, words for things versus words for actions) could be deduced by human intellect. For Descartes, one of the founders of seventeenth-century rationalism, the argument was captured in his famous proclamation, “I think, therefore I am.” Analytic geometry was the result of mathematical reasoning applied to geometry, but Descartes also applied this approach to the mind-body problem (determining what distinguishes the corporal self, composed of matter, from the ethereal mind and soul). The laws of the universe are fixed, and they can be discovered by reason. Observations and data were useful, but they only play a supporting role.
Empiricists claimed that knowledge and natural law had to be based fundamentally on empirical evidence, not authority or abstract reasoning. The idea of a scientific method based on observation stems from Roger Bacon [1214-1292], who observed that “reasoning draws a conclusion, but does not make the conclusion certain, unless the mind discovers it by the path of experience” (Bacon, Opus Majus c. 1267; translation from Robert Burke (2002) The Opus Majus of Roger Bacon Part 2. p. 583 ).
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Graphs that were in existence before 1800 , the time of William Playfair (see Chapter 5), largely grew out of the same rationalist tradition that yielded Descartes’s coordinate geometry-the plotting of curves on the basis of an a priori mathematical expression (e.g., Oresme’s “pipes,” shown in Figure 2.2).
The plotting of real data had a remarkable, and largely unanticipated, benefit. It often forced viewers to see what they hadn’t expected. The frequency with which this happened gave birth to the empirical modern approach to science which welcomes the plotting of observed data values with the goal of investigating suggestive patterns.
This was particularly true of Playfair’s graphs, most of which showed mundane economic data over time: balance of trade with other countries, the national debt, and so forth. But these had never been seen before in a way that could suggest patterns, trends, and explanations. In this period, the idea of a graph of numbers, supporting an argument based on evidence, was born.
This crucial change in view of the value of graphs in relation to evidence and explanations has a more nuanced history than we can tell here. However, the revolution seems to have begun in 1665 with the invention of the barometer and graphic recording devices, which used pens driven on paper by a measuring instrument. ${ }^{9}$ Readings from this instrument inspired the eponymous Robert Plot to record the barometric pressure in Oxford every day of 1684 and summarize his findings in a strikingly contemporary graph that he called a “History of the Weather” (Figure 1.4).
This graph is not a beautiful example of a data plot. It looks more like a recording of an old polygraph or cardiac ECG monitor-a bunch of squiggly lines on a dark gray background, with ruled lines that further obscure the data. But the visual insight he had from this, and what he could see as an eventual wider use of plots of the weather, was important. His idea of recording a history of weather made the phenomenon of barometric pressure subject to visual inspection and scientific thought.
数据可视化代考
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正如我们所看到的，最初的可视化是世界上具体而具体的东西：一头雄伟的野牛运动，摔跤动作的图表，以及只是一个城市或整个已知世界的地图。但可视化的另一个分支也在发展，它描绘了一个抽象的理论世界。在笛卡尔正式确定其同名坐标的一个世纪之前，帕多瓦的 Nicole Oresme 在 Tractus de latitudunus forarum （“形式的纬度”）一书中说明了一些可能的运动定律（见图 2.2）。伽利略和牛顿后来使运动研究变得精确，但奥雷斯梅想到了考虑一些替代方案并将它们显示在图表中。
仍然缺乏的是经验观察数字和图片之间的联系，以将它们传达给眼睛。自然哲学——我们如何了解世界——长期以来有两种截然不同的观点，理性主义和经验主义，至少可以追溯到柏拉图和亚里士多德。哲学辩论有许多分支，但本质上的对比是感官体验的作用：使用观察和数据来获取知识、做出决定和制定自然法则。
理性主义者声称存在一些与生俱来的或直觉的观念（点或线，语言的观念）；更大的想法（三角形或正方形，事物的词与行动的词）可以通过人类的智力推断出来。对于 17 世纪理性主义的创始人之一笛卡尔来说，这一论点体现在他著名的宣言“我思故我在”中。解析几何是应用于几何的数学推理的结果，但笛卡尔也将这种方法应用于身心问题（确定由物质组成的肉体自我与空灵的心灵和灵魂的区别）。宇宙的规律是固定的，可以通过理性来发现。观察和数据是有用的，但它们只起辅助作用。
经验主义者声称，知识和自然法必须从根本上基于经验证据，而不是权威或抽象推理。基于观察的科学方法的想法源于罗杰·培根 [1214-1292]，他观察到“推理得出结论，但不能确定结论，除非头脑通过经验的途径发现它”（培根， Opus Majus c. 1267；翻译自 Robert Burke (2002) The Opus Majus of Roger Bacon Part 2. p. 583 )。
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1800 年之前存在的图，即威廉·普莱费尔（William Playfair）时代（见第 5 章），很大程度上源于产生笛卡尔坐标几何的理性主义传统——基于先验数学表达式（例如，Oresme 的“管道”，如图 2.2 所示）。
真实数据的绘图具有显着的，而且在很大程度上是出乎意料的好处。它经常迫使观众看到他们没有预料到的东西。这种情况发生的频率催生了现代经验的科学方法，该方法欢迎绘制观察到的数据值，目的是调查暗示模式。
Playfair 的图表尤其如此，其中大部分显示了随时间推移的普通经济数据：与其他国家的贸易平衡、国家债务等等。但这些以前从未以可以暗示模式、趋势和解释的方式出现。在这一时期，数字图表的想法诞生了，它支持基于证据的论点。
鉴于图表与证据和解释相关的价值，这一关键变化的历史比我们在这里所能讲述的更为微妙。然而，随着气压计和图形记录设备的发明，这场革命似乎始于 1665 年，这些设备使用由测量仪器在纸上驱动的笔。9该仪器的读数启发了同名的罗伯特·普洛特（Robert Plot）记录 1684 年每天牛津的气压，并将他的发现总结在一张引人注目的当代图表中，他称之为“天气史”（图 1.4）。
该图不是数据图的漂亮示例。它看起来更像是旧测谎仪或心脏心电图监视器的记录——深灰色背景上的一堆波浪线，带有进一步模糊数据的格线。但他从中获得的视觉洞察力，以及他所看到的最终更广泛地使用天气图，是很重要的。他记录天气历史的想法使大气压力现象受到视觉检查和科学思考。
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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。
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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。
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