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商业分析就是利用数据分析和统计的方法，来分析企业之前的商业表现，从而通过分析结果来对未来的商业战略进行预测和指导 。

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我们提供的商业分析Statistical Modelling for Business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

商科代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|The Data Component

A common starting point for a discussion about data is that they are facts. There is a huge philosophical literature on what is a fact. As noted by Mulligan and Correia (2020), a fact is the opposite of theories and values and “are to be distinguished from things, in particular from complex objects, complexes and wholes, and from relations.” Without getting into this philosophy of facts, I will hold that a fact is a checkable or provable entity and, therefore, true. For example, it is true that Washington D.C. is the capital of the United States: it is easily checkable and can be shown to be true. It is also a fact that $1+1=2$. This is checkable by simply counting one finger on your left hand and one finger on your right hand. ${ }^3$

You could have a lot of facts on a topic but they are of little value if they are not

1. organized,
2. subsetted,
3. manipulated, and
4. interpreted
   in a meaningfully way to provide insight for a recommendation for an action, the action being the problem solution. Otherwise, the facts are just a collection of valueless things. Their value stems from what you can do with them.

Organizing data, or facts, is a first step in any analytical process and the drive for information. This could involve arranging them in chronological order (e.g., by date and time of a transaction), spatial order (e.g., countries in the Northern and Southern Hemispheres), alphanumeric order, size order, and so on in an infinite number of ways. Transactions data, for example, are facts about units sold of a series of products including what products, who bought them, when they were sold, the amount sold, and prices. They are typically maintained in a file without a discernible order: just product, date, and units. There is no insight or intelligence from this data. In fact, it is somewhat randomly organized based on when orders were placed. ${ }^4$ If sorted by product and date, however, then they are organized and useful, but not much. The best organization is the one most applicable for a practical problem.
In Data Science, statistics, econometrics, machine learning, and other quantitative areas, a common organizational form is a rectangular array consisting of rows and columns: The rows are typically objects and the columns variables or features. An object can be a person (e.g., a customer) or an event (e.g., a transaction). The words object, case, individual, event, observation, and instance are often used interchangeably and I will certainly do this. For the methods considered in this book, each row is an individual case, one case per row and each case is in its own row.

商科代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|The Extractor Component

Finally, you have to apply some methods or procedures to your DataFrame to extract information. Refer back to Fig. $1.2$ for the role and position of an Extractor function in the information chain. This whole book is concerned with these methods. The interpretation of the results to give meaning to the information will be illustrated as I develop and discuss the methods, but the final interpretation is up to you based on your problem, your domain knowledge, and your expertise.

Due to the size and complexity of modern business data sets, the amount and type of information hidden inside them is large, to say the least. There is no one piece of information-no one size fits all-for all business problems. The same data set can be used for multiple problems and can yield multiple types of information. The possibilities are endless. The information content, however, is a function of the size and complexity of the DataFrame you eventually work with. The size is the number of data elements. Since a DataFrame is a rectangular array, the size is #rows $\times$ #columns elements and is given by its shape attribute. Shape is expressed as a tuple written as (rows, columns). For example, it could be $(5,2)$ for a DataFrame with 5 rows and 2 columns and 10 elements. The complexity is the types of data in the DataFrame and is difficult to quantify except to count types. They could be floating point numbers (or, simply, floats), integers (or ints), Booleans, text strings (referred to as objects), datetime values, and more. The larger and more complex the DataFrame, the more information you can extract. Let $I=I$ fformation, $S=$ size and $C=$ complexity. Then Information $=f(S, C)$ with $\partial I / \partial S>0$ and $\partial I / \partial C>0$. For a very large, complex DataFrame, there is a very large amount of information.

The cost of extracting information directly increases with the DataFrame’s size and complexity of the data. If I have 10 sales values, then my data set is small and simple. Minimal information, such as the mean, standard deviation, and range, can be extracted. The cost of extraction is low; just a hand-held calculator is needed. If I have $10 \mathrm{~GB}$ of data, then more can be done but at a greater cost. For data sizes approaching exabytes, the costs are monumental.

There could be an infinite amount of information, even contradictory information, in a large and complex DataFrame. So, when something is extracted, you have to check for its accuracy. For example, suppose you extract information that classifies customers by risk of default on extended credit. This particular classification may not be a good or correct one; that is, the predictive classifier $(P C)$ may not be the best one for determining whether someone is a credit risk or not. Predictive Error Analysis $(P E A)$ is needed to determine how well the $P C$ worked. I discuss this in Chap. 11. In that discussion, I will use a distinction between a training data set and a testing data set for building the classifier and testing it. This means the entire DataFrame will not, and should not, be used for a particular problem. It should be divided into the two parts although that division is not always clear, or even feasible. I will discuss the split into training and testing data sets in Chap.9.
The complexity of the DataFrame is, as I mentioned above, dependent on the types of data. Generally speaking, there are two forms: text and numeric. Other forms such as images and audio are possible but I will restrict myself to these two forms. I have to discuss these data types so that you know the possibilities and their importance and implications. How the two are handled within a DataFrame and with what statistical, econometric, and machine learning tools for the extraction of information is my focus in this book and so I will deal with them in depth in succeeding chapters. I will first discuss text data and then numeric data in the next two subsections.

商业分析代写

商科代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|The Data Component

讨论数据的一个共同出发点是它们是事实。关于什么是事实，有大量的哲学文献。正如 Mulligan 和 Correia（2020 年）所指出的，事实是理论和价值的对立面，并且“要与事物区分开来，特别是与复杂的对象、复合物和整体以及关系区分开来。” 在不进入这种事实哲学的情况下，我会认为事实是可检查或可证明的实体，因此是真实的。例如，华盛顿特区是美国的首都是真实的：它很容易验证并且可以被证明是真实的。这也是事实1+1=2. 这可以通过简单地计算左手的一根手指和右手的一根手指来检查。3

你可能有很多关于某个主题的事实，但如果不是，它们就没有什么价值

1. 有组织的，
2. 子集，
3. 操纵，和
4. 以有意义的方式进行解释
   ，以提供对行动建议的洞察力，行动就是问题的解决方案。否则，事实只是一堆毫无价值的东西。它们的价值源于您可以用它们做什么。

组织数据或事实是任何分析过程和信息驱动的第一步。这可能涉及按时间顺序（例如，按交易的日期和时间）、空间顺序（例如，北半球和南半球的国家/地区）、字母数字顺序、大小顺序等以无数种方式排列它们。例如，交易数据是关于一系列产品的销售单位的事实，包括产品种类、购买者、销售时间、销售量和价格。它们通常保存在一个没有明显顺序的文件中：只有产品、日期和单位。这些数据没有任何洞察力或情报。事实上，它是根据下订单的时间随机组织的。4然而，如果按产品和日期排序，那么它们是有条理和有用的，但并不多。最好的组织是最适用于实际问题的组织。
在数据科学、统计学、计量经济学、机器学习和其他定量领域，一种常见的组织形式是由行和列组成的矩形数组：行通常是对象，列通常是变量或特征。对象可以是人（例如，客户）或事件（例如，交易）。对象、案例、个体、事件、观察和实例这些词经常互换使用，我当然会这样做。对于本书中考虑的方法，每一行都是一个个案，每行一个案例，每个案例都在它自己的行中。

商科代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|The Extractor Component

最后，您必须对 DataFrame 应用一些方法或过程来提取信息。回头再看图1.2Extractor函数在信息链中的作用和位置。整本书都与这些方法有关。在我开发和讨论这些方法时，将说明对结果赋予信息意义的解释，但最终解释取决于你根据你的问题、你的领域知识和你的专业知识。

由于现代商业数据集的规模和复杂性，至少可以说，隐藏在其中的信息量和类型都很大。没有一种信息可以解决所有业务问题，没有一种方法可以解决所有问题。同一数据集可用于多个问题，并可产生多种类型的信息。可能性是无止境。然而，信息内容是您最终使用的 DataFrame 的大小和复杂性的函数。大小是数据元素的数量。由于 DataFrame 是一个矩形数组，因此大小为 #rows×#columns 元素并由其 shape 属性给出。形状表示为一个元组，写为（行，列）。例如，它可能是(5,2)对于具有 5 行和 2 列以及 10 个元素的 DataFrame。复杂性在于 DataFrame 中的数据类型，除了统计类型外很难量化。它们可以是浮点数（或简称为浮点数）、整数（或整数）、布尔值、文本字符串（称为对象）、日期时间值等。DataFrame 越大越复杂，您可以提取的信息就越多。让我=我形成，小号=大小和C=复杂。然后信息=F(小号,C)和∂我/∂小号>0和∂我/∂C>0. 对于一个非常庞大、复杂的DataFrame，信息量非常大。

提取信息的成本直接随着 DataFrame 的大小和数据的复杂性而增加。如果我有 10 个销售值，那么我的数据集很小而且很简单。可以提取最少的信息，例如均值、标准差和范围。开采成本低；只需要一个手持式计算器。如果我有10 G乙的数据，那么可以做更多的事情，但成本更高。对于接近 EB 的数据大小，成本是巨大的。

在一个庞大而复杂的 DataFrame 中，可能存在无限量的信息，甚至是相互矛盾的信息。因此，当提取某些内容时，您必须检查其准确性。例如，假设您提取按延期信贷违约风险对客户进行分类的信息。这个特定的分类可能不是一个好的或正确的分类；也就是说，预测分类器(PC)可能不是确定某人是否存在信用风险的最佳方法。预测误差分析(P和一个)需要确定如何以及PC工作了。我在第 1 章讨论这个问题。11. 在那次讨论中，我将使用训练数据集和测试数据集之间的区别来构建分类器和测试它。这意味着整个 DataFrame 不会也不应该用于解决特定问题。它应该分为两部分，尽管这种划分并不总是很清楚，甚至不可行。我将在第 9 章讨论训练和测试数据集的拆分。
正如我上面提到的，DataFrame 的复杂性取决于数据的类型。一般来说，有两种形式：文本和数字。图像和音频等其他形式也是可能的，但我将限制自己使用这两种形式。我必须讨论这些数据类型，以便您了解可能性及其重要性和含义。如何在 DataFrame 中处理这两者以及使用哪些统计、计量经济学和机器学习工具来提取信息是本书的重点，因此我将在后续章节中深入讨论它们。在接下来的两小节中，我将首先讨论文本数据，然后再讨论数字数据。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
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商业分析就是利用数据分析和统计的方法，来分析企业之前的商业表现，从而通过分析结果来对未来的商业战略进行预测和指导 。

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我们提供的商业分析Statistical Modelling for Business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
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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

商科代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|Uncertainty vs. Risk

Uncertainty is a fact of life reflecting our lack of knowledge. It is either spatial (“I don’t know what is happening in Congress today.”) or temporal (“I don’t know what will happen to sales next year.”). In either case, the lack of knowledge is about the state of the world (SOW): what is happening in Congress and what will happen next year. Business textbooks such as Freund and Williams (1969), Spurr and Bonini (1968), and Hildebrand et al. (2005) typically discuss assigning a probability to different $S O W$ s that you could list. The purpose of these probabilities is to enable you to say something about the world before that something materializes. Somehow, and it is never explained how, you assign numeric values representing outcomes, or payoffs, to the $S O W \mathrm{~s}$. The probabilities and associated payoffs are used to calculate an expected or average payoff over all the possible $S O W$ s. Consider, for example, the rate of return on an investment (ROI) in a capital expansion project. The ROI might depend on the average annual growth of real GDP for the next 5 years. Suppose the real GDP growth is simply expressed as declining (i.e., a recession), flat ( $0 \%$ ), slow $(1 \%-2 \%)$, and robust $(>2 \%)$ with assigned probabilities of $0.05,0.20,0.50$, and $0.25$, respectively. These form a probability distribution. Let $p_i$ be the probability state $i$ is realized. Then, $\sum_{i=1}^n p_i=1.0$ for these $n=4$ possible states. I show the $S O W \mathrm{~s}$, probabilities, and $R O I$ values in Table 1.1. The expected $R O I$ is $\sum_{i=1}^4 p_i \times$ $R O I_i=2.15 \%$. This is the amount expected to be earned on average over the next 5 years.

Savage (1972, p. 9) notes that the “world” in the statement “state of the world” is defined for the problem at hand and that you should not take it literally. It is a fluid concept. He states that it is “the object about which the person is concerned.” At the same time, the “state” of the world is a full description of its conditions. Savage (1972) notes that it is “a description of the world, leaving no relevant aspects undescribed.” But he also notes that there is a true state, a “state that does in fact obtain, i.e., the true description of the world.” Unfortunately, it is unknown, and so the best we can do until it is realized or revealed to us is assign probabilities to the occurrence of each state for decision making. These are the probabilities in Table 1.1. More importantly, it is the fact that the true state is unknown, and never will be known until revealed that is the problem. No amount of information will ever completely and perfectly reveal this true state before it occurs.

商科代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|The Data-Information Nexus

To an extent, discussing definitions and terminology is useful for the advancement of scientific and practical solutions for any problem. If you cannot agree on basic terms, then you are doomed at worst and hindered at best from making any progress toward a solution, a decision. You can, however, become so involved in defining terms and so overly concerned about terminology that nothing else maters. Popper too strongly, that
One should never quarrel about words, and never get involved in questions of terminology … What we are really interested in, our real problem,… are problems of theories and their truth.
Popper, a philosopher of science, was concerned about scientific problems. The same sentiment, however, holds for practical problems like the ones you face daily in your business. Despite Popper’s preeminence, you still need some perspective on the foundational units that drive the raison d’etre of BDA: data and information. ${ }^1$ If information is so important for reducing uncertainty, then a logical question to ask is: “What is information?” A subordinate, but equally important, question is:

The words information and data are used as synonyms in everyday conversations. It is not uncommon, for example, to hear a business manager claim in one instance that she has a lot of data and then say in the next instance that she has a lot of information, thus linking the two words to have the same meaning. In fact, the computer systems that manage data are referred to as Information Systems (IS) and the associated technology used in those systems is referred to as Information Technology (IT). ${ }^2$ The C-Level executive in charge of this data and $I T$ infrastructure is the Chief Information Officer $(\mathrm{CIO})$. Notice the repeated use of the word “information.”
Even though people use these two words interchangeably it does not mean they have the same meaning. It is my contention, along with others, that data and information are distinct terms that, yet, have a connection. I will simply state that data are facts, objects that are true on their face, that have to be organized and manipulated to yield insight into something previously unknown. When managed and manipulated, they become information. The organization cannot be without the manipulation and the manipulation cannot be without the organization. The IT group of your business organizes your company’s data but it does not manipulate it to be information. The information is latent, hidden inside the data and must be extracted so it can be used in a decision. I illustrate this connection Fig. 1.2. I will comment on each component in the next few sections.

商业分析代写

商科代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|Uncertainty vs. Risk

不确定性是反映我们缺乏知识的生活事实。它要么是空间的（“我不知道今天国会发生了什么。”），要么是时间的（“我不知道明年的销售会发生什么。”）。无论哪种情况，知识的缺乏都与世界状况 (SOW) 有关：国会正在发生的事情以及明年将发生的事情。Freund 和 Williams (1969)、Spurr 和 Bonini (1968) 以及 Hildebrand 等人的商业教科书。(2005) 通常讨论将概率分配给不同的小号欧在这就是你可以列出的。这些概率的目的是使您能够在某事具体化之前对世界说些什么。不知何故，从未解释过如何将代表结果或收益的数值分配给小号欧在 秒. 概率和相关的收益用于计算所有可能的预期收益或平均收益小号欧在秒。例如，考虑资本扩张项目的投资回报率 (ROI)。投资回报率可能取决于未来 5 年实际 GDP 的年均增长率。假设实际 GDP 增长简单地表示为下降（即衰退）、持平（0%）， 减缓(1%−2%), 并且健壮(>2%)具有指定的概率0.05,0.20,0.50， 和0.25， 分别。这些形成了概率分布。让p一世是概率状态一世实现了。然后，∑一世=1np一世=1.0对于这些n=4可能的状态。我展示了小号欧在 秒、概率和R欧我表 1.1 中的值。预期的R欧我是∑一世=14p一世× R欧我一世=2.15%. 这是未来 5 年平均预期赚取的金额。

Savage (1972, p. 9) 指出，“世界状况”陈述中的“世界”是为手头的问题定义的，你不应该从字面上理解它。这是一个流动的概念。他说这是“这个人所关心的对象”。同时，世界的“状态”是对其状况的完整描述。Savage (1972) 指出它是“对世界的描述，没有留下任何未描述的相关方面”。但他也指出存在一种真实的状态，一种“确实获得的状态，即对世界的真实描述”。不幸的是，它是未知的，因此在它被实现或揭示给我们之前我们能做的最好的事情就是为每个状态的发生分配概率以进行决策。这些是表 1.1 中的概率。更重要的是，真实状态不明，在发现问题所在之前永远不会为人所知。在这种真实状态发生之前，再多的信息也无法完全、完美地揭示它。

商科代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|The Data-Information Nexus

在某种程度上，讨论定义和术语有助于为任何问题提出科学和实用的解决方案。如果你们不能就基本条款达成一致，那么最坏的情况下你注定失败，最好的情况下你也无法在解决方案和决策方面取得任何进展。但是，您可能会过多地参与定义术语并过分关注术语，而忽略了其他任何事情。波普尔太强烈了，
一个人永远不应该为词语争吵，永远不要卷入术语问题……我们真正感兴趣的，我们真正的问题，……是理论及其真理的问题。
科学哲学家波普尔关注科学问题。然而，同样的观点也适用于实际问题，例如您在业务中每天面临的问题。尽管 Popper 非常出色，但您仍然需要对驱动 BDA 存在理由的基本单元有一些看法：数据和信息。1如果信息对于减少不确定性如此重要，那么一个合乎逻辑的问题是：“什么是信息？” 一个从属但同样重要的问题是：

信息和数据这两个词在日常对话中用作同义词。例如，经常听到一位业务经理在一个实例中声称她有很多数据，然后在下一个实例中又说她有很多信息，从而将两个词联系起来具有相同的含义。事实上，管理数据的计算机系统被称为信息系统 (IS)，这些系统中使用的相关技术被称为信息技术 (IT)。2负责此数据的 C 级主管和我吨基础设施是首席信息官(C我欧). 请注意“信息”一词的重复使用。
尽管人们可以互换使用这两个词，但这并不意味着它们具有相同的含义。我和其他人的观点是，数据和信息是不同的术语，但它们之间存在联系。我将简单地说明数据是事实，是表面上真实的对象，必须对其进行组织和操作以深入了解以前未知的事物。当被管理和操纵时，它们就变成了信息。组织不能没有操纵，操纵也不能没有组织。您企业的 IT 团队组织您公司的数据，但不会将其处理为信息。信息是潜在的，隐藏在数据中，必须提取出来才能用于决策。我在图 1.2 中说明了这种连接。

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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。

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• 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

商科代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|Types of Business Problems

What types of business problems warrant $B D A$ ? The types are too numerous to mention, but to give a sense of them consider a few examples:

• Anomaly Detection: production surveillance, predictive maintenance, manufacturing yield optimization;
• Fraud detection;
• Identity theft;
• Account and transaction anomalies;
• Customer analytics:
• Customer Relationship Management (CRM);
• Churn analysis and prevention;
• Customer Satisfaction;
• Marketing cross-sell and up-sell;
• Pricing: leakage monitoring, promotional effects tracking, competitive price responses;
• Fulfillment: management and pipeline tracking;
• Competitive monitoring;
• Competitive Environment Analysis (CEA); and
• New Product Development.
  And the list goes on, and on.
  A decision of some type is required for all these problems. New product development best exemplifies a complex decision process. Decisions are made throughout a product development pipeline. This is a series of stages from ideation or conceptualization to product launch and post-launch tracking. Paczkowski (2020) identifies five stages for a pipeline: ideation, design, testing, launch, and post-launch tracking. Decisions are made between each stage whether to proceed to the next one or abort development or even production. Each decision point is marked by a business case analysis that examines the expected revenue and market share for the product. Expected sales, anticipated price points (which are refined as the product moves through the pipeline), production and marketing cost estimates, and competitive analyses that include current products, sales, pricing, and promotions plus competitive responses to the proposed new product, are all needed for each business case assessment. If any of these has a negative implication for the concept, then it will be canceled and removed from the pipeline. Information is needed for each business case check point.

The expected revenue and market share are refined for each business case analysis as new and better information -not data-become available for the items I listed above. More data do become available, of course, as the product is developed, but it is the analysis of that data based on methods described in this book, that provide the information needed to approve or not approve the advancement of the concept to the next stage in the pipeline. The first decision, for example, is simply to begin developing a new product. Someone has to say “Yes” to the question “Should we develop a new product?” The business case analysis provides that decision maker with the information for this initial “Go/No Go” decision. Similar decisions are made at other stages.

Another example is product pricing. This is actually a two-fold decision involving a structure (e.g., uniform pricing or price discrimination to mention two possibilities) and a level within the structure. These decisions are made throughout the product life cycle beginning at the development stage (the launch stage of the pipeline I discussed above) and then throughout the post-launch period until the product is ultimately removed from the market. The wrong price structure and/or level could cost your business lost profit, lost market share, or a lost business. See Paczkowski (2018) for a discussion of the role of pricing and the types of analysis for identifying the best price structure and level. Also see Paczkowski (2020) for new product development pricing at each stage of the pipeline.

商科代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|The Role of Information in Business Decision Making

Decisions are effective if they solve a problem, such as those I discussed above, and aid rather than hinder your business in succeeding in the market. I will assume your business succeeds if it earns a profit and has a positive return for its owners (shareholders, partners, employees in an employee-owned company) or a sole owner. Information could be about

• current sales;
• future sales;
• the state of the market;
• consumer, social, and technology trends and developments;
• customer needs and wants;
• customer willingness-to-pay;
• key customer segments;
• financial developments;
• supply chain developments; and
• the size of customer churn.
  This information is input into decisions and like any input, if it is bad, then the decisions will be bad. Basically, the GIGO Principle (Garbage In-Garbage Out) holds. This should be obvious and almost trite. Unfortunately, you do not know when you make your decision if your information is good or bad, or even sufficient. You face uncertainty due to the amount and quality of the information you have available.

Without any information you would just be guessing, and guessing is costly. In Fig. 1.1, I illustrate what happens to the cost of decisions based on the amount of information you have. Without any information, all your decisions are based on pure guesses, hunches, so you are forced to approximate their effect. The approximation could be very naive, based on gut instinct (i.e., an unfounded belief that you know everything) or what happened yesterday or in another business similar to yours (i.e., an analog business).

The cost of these approximations in terms of financial losses, lost market share, or outright bankruptcy can be very high. As the amount of information increases, however, you will have more insight so your approximations (i.e., guesses) improve and the cost of approximations declines. This is exactly what happens during the business case process I described above. More and better information helps the decision makers at each business case stage. The approximations could now be based on trends, statistically significant estimates of impact, or model-based what-if analyses. These are not “data”; they are information.

商业分析代写

商科代写|商业分析作业代写Statistical Modelling for Business代考|Types of Business Problems

什么类型的业务问题保证乙丁一个？类型太多无法一一列举，但为了让您了解它们，请考虑几个示例：

• 异常检测：生产监控、预测性维护、制造良率优化；
• 欺诈识别;
• 身份盗用；
• 账户及交易异常；
• 客户分析：
• 客户关系管理（CRM）；
• 客户流失分析与预防；
• 顾客满意度;
• 营销交叉销售和追加销售；
• 定价：泄漏监控、促销效果跟踪、有竞争力的价格响应；
• 履行：管理和管道跟踪；
• 竞争监控；
• 竞争环境分析（CEA）；和
• 新产品开发。
  这样的例子不胜枚举。
  所有这些问题都需要某种类型的决定。新产品开发最能说明复杂的决策过程。决策是在整个产品开发流程中做出的。这是从构思或概念化到产品发布和发布后跟踪的一系列阶段。Paczkowski (2020) 确定了管道的五个阶段：构思、设计、测试、发布和发布后跟踪。在每个阶段之间做出决定是继续下一阶段还是中止开发甚至生产。每个决策点都由业务案例分析标记，该分析检查产品的预期收入和市场份额。预期销售额、预期价格点（随着产品在管道中移动而细化）、生产和营销成本估算以及包括当前产品的竞争分析，每个业务案例评估都需要销售、定价和促销以及对拟议新产品的竞争性反应。如果其中任何一个对该概念有负面影响，那么它将被取消并从管道中删除。每个业务案例检查点都需要信息。

随着新的和更好的信息（不是数据）可用于我上面列出的项目，每个业务案例分析的预期收入和市场份额都得到了改进。当然，随着产品的开发，确实会有更多数据可用，但正是基于本书描述的方法对这些数据进行的分析，提供了批准或不批准将概念推进到下一阶段所需的信息在管线中。例如，第一个决定就是开始开发新产品。有人必须对“我们应该开发新产品吗？”这个问题说“是”。商业案例分析为决策者提供了这个最初的“通过/不通过”决策的信息。在其他阶段也会做出类似的决定。

另一个例子是产品定价。这实际上是一个双重决策，涉及结构（例如，统一定价或价格歧视两种可能性）和结构内的级别。这些决策是在整个产品生命周期中做出的，从开发阶段（我上面讨论的管道的启动阶段）开始，然后在整个启动后阶段，直到产品最终退出市场。错误的价格结构和/或水平可能会使您的企业损失利润、失去市场份额或失去业务。请参阅 Paczkowski (2018) 讨论定价的作用以及用于确定最佳价格结构和水平的分析类型。另请参阅 Paczkowski (2020) 了解管道每个阶段的新产品开发定价。

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如果决策能够解决问题（例如我上面讨论的问题）并且有助于而不是阻碍您的企业在市场上取得成功，那么决策就是有效的。如果您的企业盈利并为其所有者（股东、合伙人、员工持股公司的员工）或唯一所有者带来正回报，我会假设您的企业成功。信息可能是关于

• 当前销售额；
• 未来的销售；
• 市场状况；
• 消费者、社会和技术趋势和发展；
• 客户的需求和愿望；
• 客户支付意愿；
• 关键客户群；
• 金融发展；
• 供应链发展；和
• 客户流失的规模。
  这些信息被输入到决策中，就像任何输入一样，如果它是错误的，那么决策就会是错误的。基本上，GIGO 原则（垃圾进垃圾出）成立。这应该是显而易见的，几乎是陈腐的。不幸的是，您不知道您何时做出决定，您的信息是好是坏，甚至是充分的。由于可用信息的数量和质量，您面临着不确定性。

如果没有任何信息，您将只能猜测，而猜测的代价是昂贵的。在图 1.1 中，我说明了基于您拥有的信息量的决策成本会发生什么变化。在没有任何信息的情况下，你所有的决定都是基于纯粹的猜测和直觉，所以你不得不估计它们的效果。近似值可能非常天真，基于直觉（即毫无根据地相信你知道一切）或昨天发生的事情或在与你的业务类似的另一家公司（即模拟公司）中发生的事情。

这些近似值在财务损失、市场份额损失或彻底破产方面的成本可能非常高。但是，随着信息量的增加，您将获得更多洞察力，因此您的近似值（即猜测）会得到改善，而近似值的成本会下降。这正是我在上面描述的业务案例过程中发生的事情。更多更好的信息有助于每个业务案例阶段的决策者。这些近似值现在可以基于趋势、具有统计意义的影响估计或基于模型的假设分析。这些不是“数据”；他们是信息。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

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