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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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我们提供的数据库SQL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 高等概率论
- 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
计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Quantitative Versus Qualitative Data
Quantitative data is numeric. It measures people, things, and events. Quantitative data can include descriptors, such as customer information, product type, or device configurations, but it also comes with numeric information such as price, quantity, or visit duration. Counts, sums, average, or other numeric functions are applied to the data. Quantitative data is often machine generated these days, but it doesn’t need to be. Height, weight, and blood pressure recorded on a paper patient intake form are quantitative, as are student quiz scores typed into a spreadsheet by a teacher.
Qualitative data is usually text based and includes opinions, feelings, and descriptions that aren’t strictly quantitative. Temperature and humidity levels are quantitative, while descriptors like “hot and humid” are qualitative. The price a customer paid for a product is quantitative; whether they like or dislike it is qualitative. Survey feedback, customer support inquiries, and social media posts are qualitative. There are whole professions that deal with qualitative data. In a data analysis context, we usually try to quantify the qualitative. One technique for this is to extract keywords or phrases and count their occurrences. We’ll look at this in more detail when we delve into text analysis in Chapter 5. Another technique is sentiment analysis, in which the structure of language is used to interpret the meaning of the words used, in addition to their frequency. Sentences or other bodies of text can be scored for their level of positivity or negativity, and then counts or averages are used to derive insights that would be hard to summarize otherwise. There have been exciting advances in the field of natural language processing, or NLP, though much of this work is done with tools such as Python.
计算机代写|数据库作业代写SQL代考|First-, Second-, and Third-Party Data
First-party data is collected by the organization itself. This can be done through server logs, databases that keep track of transactions and customer information, or other systems that are built and controlled by the organization and generate data of interest for analysis. Since the systems were created in-house, finding the people who built them and learning about how the data is generated is usually possible. Data analysts may also be able to influence or have control over how certain pieces of data are created and stored, particularly when bugs are responsible for poor data quality.
Second-party data comes from vendors that provide a service or perform a business function on the organization’s behalf. These are often software as a service (SaaS) products; common examples are CRM, email and marketing automation tools, ecommerce-enabling software, and web and mobile interaction trackers. The data is similar to first-party data since it is about the organization itself, created by its employees and customers. However, both the code that generates and stores the data and the data model are controlled externally, and the data analyst typically has little influence over these aspects. Second-party data is increasingly imported into an organization’s data warehouse for analysis. This can be accomplished with custom code or ETL connectors, or with SaaS vendors that offer data integration.
Third-party data may be purchased or obtained from free sources such as those published by governments. Unless the data has been collected specifically on behalf of the organization, data teams usually have little control over the format, frequency, and data quality. This data often lacks the granularity of first- and second-party data. For example, most third-party sources do not have user-level data, and instead data might be joined with first-party data at the postal code or city level, or at a higher level. Third-party data can have unique and useful information, however, such as aggregate spending patterns, demographics, and market trends that would be very expensive or impossible to collect otherwise.
计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Sparse Data
Sparse data occurs when there is a small amount of information within a larger set of empty or unimportant information. Sparse data might show up as many nulls and only a few values in a particular column. Null, different from a value of 0 , is the absence of data; that will be covered later in the section on data cleaning. Sparse data can occur when events are rare, such as software errors or purchases of products in the long tail of a product catalog. It can also occur in the early days of a feature or product launch, when only testers or beta customers have access. JSON is one approach that has been developed to deal with sparse data from a writing and storage perspective, as it stores only the data that is present and omits the rest. This is in contrast to a row-store database, which has to hold memory for a field even if there is no value in it.
Sparse data can be problematic for analysis. When events are rare, trends aren’t necessarily meaningful, and correlations are hard to distinguish from chance fluctuations. It’s worth profiling your data, as discussed later in this chapter, to understand if and where your data is sparse. Some options are to group infrequent events or items into categories that are more common, exclude the sparse data or time period from
the analysis entirely, or show descriptive statistics along with cautionary explanations that the trends are not necessarily meaningful.
There are a number of different types of data and a variety of ways that data is described, many of which are overlapping or not mutually exclusive. Familiarity with these types is useful not only in writing good SQL but also for deciding how to analyze the data in appropriate ways. You may not always know the data types in advance, which is why data profiling is so critical. Before we get to that, and to our first code examples, I’ll give a brief review of SQL query structure.
SQL代考
计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Quantitative Versus Qualitative Data
定量数据是数字的。它测量人、事物和事件。定量数据可以包括描述符，例如客户信息、产品类型或设备配置，但它也带有数字信息，例如价格、数量或访问持续时间。计数、总和、平均值或其他数字函数应用于数据。如今，定量数据通常是机器生成的，但并非必须如此。记录在纸质患者摄入表格上的身高、体重和血压是定量的，学生测验分数也是由老师输入电子表格的。
定性数据通常是基于文本的，包括非严格定量的观点、感受和描述。温度和湿度水平是定量的，而像“炎热和潮湿”这样的描述是定性的。客户为产品支付的价格是定量的；他们喜欢或不喜欢它是定性的。调查反馈、客户支持查询和社交媒体帖子是定性的。有整个职业都在处理定性数据。在数据分析环境中，我们通常尝试量化定性。一种技术是提取关键字或短语并计算它们的出现次数。当我们在第 5 章深入研究文本分析时，我们将更详细地了解这一点。另一种技术是情感分析，其中使用语言结构来解释所用单词的含义，除了他们的频率。可以对句子或其他文本正文的积极或消极程度进行评分，然后使用计数或平均值来得出难以总结的见解。自然语言处理（NLP）领域取得了令人兴奋的进展，尽管其中大部分工作是使用 Python 等工具完成的。
计算机代写|数据库作业代写SQL代考|First-, Second-, and Third-Party Data
第一方数据由组织本身收集。这可以通过服务器日志、跟踪交易和客户信息的数据库或其他由组织构建和控制并生成感兴趣的数据进行分析的系统来完成。由于这些系统是在内部创建的，因此通常可以找到构建它们的人员并了解数据是如何生成的。数据分析师也可能能够影响或控制某些数据的创建和存储方式，尤其是当错误导致数据质量不佳时。
第二方数据来自代表组织提供服务或执行业务功能的供应商。这些通常是软件即服务 (SaaS) 产品；常见的例子是 CRM、电子邮件和营销自动化工具、电子商务支持软件以及网络和移动交互跟踪器。这些数据类似于第一方数据，因为它是关于组织本身的，由其员工和客户创建。但是，生成和存储数据的代码和数据模型都是由外部控制的，数据分析师通常对这些方面几乎没有影响。越来越多的第二方数据被导入组织的数据仓库进行分析。这可以通过自定义代码或 ETL 连接器或提供数据集成的 SaaS 供应商来实现。
第三方数据可以从政府发布的免费来源购买或获得。除非数据是专门代表组织收集的，否则数据团队通常对格式、频率和数据质量几乎没有控制权。这些数据通常缺乏第一方和第二方数据的粒度。例如，大多数第三方来源没有用户级别的数据，而是可能会在邮政编码或城市级别或更高级别将数据与第一方数据相结合。但是，第三方数据可能具有独特且有用的信息，例如总体支出模式、人口统计数据和市场趋势，这些信息非常昂贵或无法以其他方式收集。
计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Sparse Data
当一大组空的或不重要的信息中有少量信息时，就会出现稀疏数据。稀疏数据可能会在特定列中显示尽可能多的空值和少数值。Null，与值 0 不同，是没有数据；这将在后面的数据清理部分中介绍。当事件很少发生时，可能会出现稀疏数据，例如软件错误或在产品目录的长尾中购买产品。它也可能发生在功能或产品发布的早期，当时只有测试人员或 beta 客户可以访问。JSON 是一种从写入和存储角度处理稀疏数据的方法，因为它只存储存在的数据而忽略其余数据。这与行存储数据库不同，
稀疏数据可能会给分析带来问题。当事件很少发生时，趋势不一定有意义，并且很难将相关性与偶然波动区分开来。正如本章后面所讨论的，值得对数据进行剖析，以了解您的数据是否稀疏以及在何处稀疏。一些选项是将不常见的事件或项目分组到更常见的类别中，排除稀疏数据或时间段
完全分析，或显示描述性统计数据以及趋势不一定有意义的警告解释。
有许多不同类型的数据和各种描述数据的方式，其中许多是重叠的或不相互排斥的。熟悉这些类型不仅有助于编写好的 SQL，而且有助于决定如何以适当的方式分析数据。您可能并不总是事先知道数据类型，这就是数据剖析如此重要的原因。在我们开始之前，以及我们的第一个代码示例之前，我将简要回顾一下 SQL 查询结构。
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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。