CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|EDS240
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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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- 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

CS代写|数据可视化代写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.
CS代写|数据可视化代写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.

数据可视化代考
CS代写|数据可视化代写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。数字1.8,堆积柱形图,是员工流失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(新员工)的收益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。1.8有助于更好地理解和管理劳动力波动。
CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Marketing
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(例如推文、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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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。