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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|Accounting
Accounting is a data-driven profession. Accountants prepare financial statements and examine financial statements for accuracy and conformance to legal regulations and best practices, including reporting required for tax purposes. Data visualization is a part of every accountant’s tool kit. Data visualization is used to detect outliers that could be an indication of a data error or fraud. As an example of data visualization in accounting, let us consider Benford’s Law.
Benfords Law, also known as the First-Digit Law, gives the expected probability that the first digit of a reported number takes on the values one through nine, based on many real-life numerical data sets such as company expense accounts. A column chart displaying Benford’s Law is shown in Figure 1.5. We have rounded the probabilities to four digits. We see, for example, that the probability of the first digit being a 1 is $0.3010$. The probability of the first digit being a 2 is $0.1761$, and so forth.
Benford’s Law can be used to detect fraud. If the first digits of numbers in a data set do not conform to Bedford’s Law, then further investigation of fraud may be warranted. Consider the accounts payable (money owed the company) for Tucker Software. Figure $1.6$ is a clustered column chart (also known as a side-by-side column chart). A clustered column chart is a column chart that shows multiple variables of interest on the same chart, with the different variables usually denoted by different colors or shades of a color. In Figure 1.6, the two variables are Benford’s Law probability and the first digit data for a random sample of 500 of Tucker’s accounts payable entries. The frequency of occurrence in the data is used to estimate the probability of the first digit for all of Tucker’s accounts payable entries. It appears that there are an inordinate number of first digits of 5 and 9 and a lower than expected number of first digits of 1 . These might warrant further investigation by Tucker’s auditors.
统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Finance
Like accounting, the area of business known as finance is numerical and data-driven. Finance is the area of business concerned with investing. Financial analysts, also known as “quants,” use massive amounts of financial data to decide when to buy and sell certain stocks, bonds, and other financial instruments. Data visualization is useful in finance for recognizing trends, assessing risk, and tracking actual versus forecasted values of metrics of concern.
Yahoo! Finance and other websites allow you to download daily stock price data. As an example, the file Verizon has five days of stock prices for telecommunications company Verizon Wireless. Each of the five observations includes the date, the high share price for that date, the low share price for that day, and the closing share price for that day. Excel has several charts designed for tracking stock performance with such data. Figure $1.7$ displays these data in a high-low-close stock chart, a chart that shows the high value, low value, and closing value of the price of a share of stock over time. For each date shown, the bar indicates the range of the stock price per share on that day, and the labelled point on the bar indicates closing price per share for that day. The chart shows how the closing price is changing over time and the volatility of the price on each day.
统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Human Resource Management
Human resource management (HRM) is the part of an organization that focuses on an organization’s recruitment, training, and retention of employees. With the increased use of analytics in business, HRM has become much more data-driven. Indeed, HRM is sometimes now referred to as “people analytics.” HRM professionals use data and analytical models to form high-performing teams, monitor productivity and employee performance, and ensure diversity of the workforce. Data visualization is an important component of HRM, as HRM professionals use data dashboards to monitor relevant data supporting their goal of having a high-performing workforce.
A key interest of HRM professionals is employee churn, or turnover in an organization’s workforce. When employees leave and others are hired, there is often a loss of productivity as positions go unfilled. Also, new employees typically have a training period and then must gain experience, which means employees will not be fully productive at the beginning of their tenure with the company. Figure 1.8. a stacked column chart, is an example of a visual display of employee turnover. It shows gains and losses of employees by month. A stacked column chart is a column chart that shows part-to-whole comparisons, either over time or across categories. Different colors or shades of color are used to denote the different parts of the whole within a column. In Figure 1.8, gains in employees (new hires) are represented by positive numbers in darker blue and losses (people leaving the company) are presented as negative numbers and lighter blue bars. We see that January and July-October are the months during which the greatest numbers of employees left the company, and the months with the highest numbers of new hires are April through June.
Visualizations like Figure $1.8$ can be helpful in better understanding and managing workforce fluctuations.
数据可视化代写
统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Accounting
会计是一个数据驱动的职业。会计师准备财务报表并检查财务报表的准确性和是否符合法律法规和最佳实践，包括出于税收目的所需的报告。数据可视化是每个会计师工具包的一部分。数据可视化用于检测可能表明数据错误或欺诈的异常值。作为会计中数据可视化的一个例子，让我们考虑一下本福德定律。
本福德定律，也称为第一位定律，根据许多现实生活中的数字数据集（例如公司费用账户）给出了报告数字的第一位数字取值 1 到 9 的预期概率。显示本福德定律的柱形图如图 1.5 所示。我们将概率四舍五入为四位数。例如，我们看到第一个数字是 1 的概率是0.3010. 第一个数字是 2 的概率是0.1761，等等。
本福德定律可用于检测欺诈。如果数据集中数字的前几位不符合贝德福德定律，则可能需要对欺诈行为进行进一步调查。考虑一下 Tucker Software 的应付账款（欠公司的钱）。数字1.6是聚集柱形图（也称为并排柱形图）。聚集柱形图是在同一个图表上显示多个感兴趣的变量的柱形图，不同的变量通常用不同的颜色或颜色的阴影表示。在图 1.6 中，这两个变量是 Benford 定律概率和随机样本的 500 个 Tucker 应付账款分录的第一位数据。数据中出现的频率用于估计 Tucker 的所有应付账款条目的第一位数字的概率。似乎有过多的第一位数字 5 和 9 以及低于预期的第一位数字 1 。这些可能需要 Tucker 的审计师进一步调查。
统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Finance
与会计一样，被称为金融的商业领域是数字和数据驱动的。金融是与投资有关的商业领域。金融分析师，也称为“量化分析师”，使用大量金融数据来决定何时买卖某些股票、债券和其他金融工具。数据可视化在金融领域有助于识别趋势、评估风险以及跟踪关注指标的实际值与预测值。
雅虎！金融和其他网站允许您下载每日股价数据。例如，文件 Verizon 包含电信公司 Verizon Wireless 的五天股票价格。五个观察值中的每一个都包括日期、该日期的最高股价、当天的最低股价和当天的收盘价。Excel 有几个图表，用于使用此类数据跟踪股票表现。数字1.7在高-低-收盘价图表中显示这些数据，该图表显示股票价格随时间的高值、低值和收盘价。对于显示的每个日期，条形表示当天每股股票价格的范围，条形上的标记点表示当天的每股收盘价。该图表显示了收盘价如何随时间变化以及每天的价格波动。
统计代写|数据可视化作业代写data visualization代考|Human Resource Management
人力资源管理 (HRM) 是组织的一部分，专注于组织的招聘、培训和留住员工。随着在业务中越来越多地使用分析，HRM 变得更加数据驱动。事实上，人力资源管理现在有时被称为“人员分析”。人力资源管理专业人员使用数据和分析模型来组建高绩效团队，监控生产力和员工绩效，并确保员工队伍的多样性。数据可视化是 HRM 的重要组成部分，因为 HRM 专业人员使用数据仪表板来监控相关数据，以支持他们拥有高绩效员工队伍的目标。
人力资源管理专业人士的一个主要兴趣是员工流失或组织劳动力的流动。当员工离开并雇用其他人时，由于职位空缺，通常会降低生产力。此外，新员工通常有一个培训期，然后必须获得经验，这意味着员工在公司任职之初不会充分发挥生产力。图 1.8。堆积柱形图是员工流动率的可视化显示示例。它按月显示员工的得失。堆积柱形图是一种柱形图，显示了部分与整体的比较，无论是随着时间的推移还是跨类别的比较。不同的颜色或颜色深浅用于表示列内整体的不同部分。在图 1.8 中，员工的收益（新员工）用深蓝色的正数表示，损失（离开公司的人）用负数和浅蓝色条表示。我们看到，1 月和 7 月至 10 月是员工离职人数最多的月份，而新员工人数最多的月份是 4 月至 6 月。
像图这样的可视化1.8有助于更好地理解和管理劳动力波动。
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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。