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• Statistical Inference 统计推断
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• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
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• Foundations of Data Science 数据科学基础

计算机代写|数据库作业代写Database代考|MOVING FROM 3 × 5 CARDS TO COMPUTERS

Let us return to our example of a merchant who maintained a customer file on $3 \times 5$ cards. As time passed, the customer base grew and the merchant desired to keep more information about customers. From a dataprocessing standpoint, we would say the enhancement techniques for storage and retrieval led to better organized cards, more fields, and perhaps better ways to store and find individual records.

Some questions arise: Were customer records kept in name-alphabetical order? Were the records stored by telephone number or record number (which might also be a customer number)? What happens if a field not on existing forms or cards were required? If data is added or changed, how much will the record formats change? Such were data-processing dilemmas of the past.

When computers began to be used for businesses, data was stored on magnetic media. The magnetic media were mostly disks and tapes. The way data was stored and retrieved on a computer started out like the 3 $\times 5$ cards, but the magnetic data was virtual. It did not physically exist where you could touch it or see it without some kind of software to load and find records. Further, a display device to see what the “3 $\times 5$ card” had on it was required. Prior to about 1975, the most common way data was fed into a computer was via punched cards. Punched card systems for handling data were in use as early as the $1930 \mathrm{~s}$; sorters were capable of scanning and arranging a pile of cards. Using punched cards to input data into computers was common in the 1960 s because it was known technology. The output or “display device” was typically a line printer.
As data was placed on a computer, software was developed to handle the data and filing techniques evolved. In the very early days of databes, the files kept on computers basically replicated the $3 \times 5$ cards. There were many problems with computers and databases in the “early days.” (Generally, early days in terms of computers and databases means roughly early-to-mid 1960s.) Some problems involved input (how the data got into the computer), output (how the data was to be displayed), and file maintenance (how the data was to be stored and kept up to date, how records were to be added and deleted, and how fields were to be added, deleted, or changed). A person using a computer for keeping track of data could buy a computer and hire programmers, computer operators, and data entry personnel.

计算机代写|数据库作业代写Database代考|DATABASE MODELS

We now take a look back at database models as they were before the relational database was practical. The look back shows why the “old systems” are considered obsolete and why the relational model is the de facto standard in databases today. The old systems were classified as two main database models: hierarchical and network. These two models were the backbone of database software before the 1980s. Although these legacy systems might be considered “old fashioned,” there are some systems still in use today dependent on these models.

In this section, we present some versions of the hierarchical model for several reasons:
(a) To illustrate how older models were constructed from file systems
(b) To show why these file-based databases became outdated when relational databases became practical
(c) To see the evolution of file-based systems
The file systems discussed below are actual ways some database systems were written prior to the availability of relational database. The point here is to illustrate the good and bad points of older database systems and to show why relational database was and is such an improvement in database design and use.

In hierarchical database models, all data are arranged in a top-down fashion in which some records have one or more “dependent” or “child” records, and each child record is tied to one and only one “parent.” The parent-child relationship is not meant to infer a human familial relationship. The terms parent and child are historical and are meant to conjure up a picture of one type of data as dependent on another. Another terminology for the parent-child relationship is owner and objects owned, but parent-child terminology is more common. As is illustrated here, the “child” records will be sports played by a “parent” person.

We begin with an example of a hierarchical file situation. Suppose you have a database of people who play a sport at some location. Suppose we have a person, Brenda, who plays tennis at city courts and who plays golf at the municipal links. The person, Brenda, would be at the top of the hierarchy, and the sport location would be in the second tier. Usually, the connection between the layers in the hierarchy is a parent-child relationship. Each parent-person may be related to many child sport locations, but each sport location (each child record) is tied back to the one person (one parent record) who plays that particular sport. A way to store this hierarchical databe could be to have two files, one file for person, one file for sport locations. For the two-file model to make sense (i.e., to have the files “related” and hence be a database), there would have to be pointers or references of some kind from one file to the other.

数据库代考

计算机代写|数据库作业代写Database代考|MOVING FROM 3 × 5 CARDS TO COMPUTERS

让我们回到我们维护客户档案的商人的例子3×5牌。随着时间的推移，客户群不断扩大，商家希望保留更多关于客户的信息。从数据处理的角度来看，我们会说存储和检索的增强技术导致卡片组织得更好、字段更多，也许还有更好的方式来存储和查找个人记录。

出现了一些问题：客户记录是否按姓名字母顺序保存？记录是按电话号码还是记录号码（也可能是客户号码）存储的？如果需要一个不在现有表格或卡片上的字段会怎样？如果添加或更改数据，记录格式会发生多少变化？这就是过去的数据处理困境。

当计算机开始用于商业时，数据存储在磁性介质上。磁性介质主要是磁盘和磁带。在计算机上存储和检索数据的方式开始于 3×5卡，但磁性数据是虚拟的。如果没有某种软件来加载和查找记录，它实际上并不存在于您可以触摸或看到它的地方。此外，显示设备可以看到“3×5卡”上面是必需的。大约在 1975 年之前，将数据输入计算机的最常见方式是通过穿孔卡。处理数据的穿孔卡系统早在1930 秒; 分类员能够扫描和排列一堆卡片。使用穿孔卡将数据输入计算机在 1960 年代很普遍，因为这是一项众所周知的技术。输出或“显示设备”通常是行式打印机。
随着数据被放置在计算机上，软件被开发来处理数据和归档技术的发展。在数据库的早期，保存在计算机上的文件基本上复制了3×5牌。“早期”的计算机和数据库存在很多问题。（一般来说，计算机和数据库的早期大致是指 1960 年代早期到中期。）一些问题涉及输入（数据如何进入计算机）、输出（数据如何显示）和文件维护（如何存储和更新数据，如何添加和删除记录，以及如何添加、删除或更改字段）。使用计算机跟踪数据的人可以购买计算机并雇用程序员、计算机操作员和数据输入人员。

计算机代写|数据库作业代写Database代考|DATABASE MODELS

我们现在回顾一下关系数据库实用之前的数据库模型。回头看看为什么“旧系统”被认为是过时的，以及为什么关系模型是当今数据库的事实标准。旧系统分为两种主要的数据库模型：分层和网络。这两种模型是 1980 年代之前数据库软件的支柱。尽管这些遗留系统可能被认为是“过时的”，但今天仍有一​​些系统依赖于这些模型仍在使用。

在本节中，出于以下几个原因，我们展示了分层模型的一些版本：
(a) 说明旧模型是如何从文件系统构建的
(b) 说明为什么当关系数据库变得实用时这些基于文件的数据库变得过时
(c)查看基于文件的系统的演变
下面讨论的文件系统是在关系数据库可用之前编写某些数据库系统的实际方式。这里的重点是说明旧数据库系统的优点和缺点，并说明为什么关系数据库过去和现在都是数据库设计和使用方面的改进。

在层次数据库模型中，所有数据都以自上而下的方式排列，其中一些记录有一个或多个“依赖”或“子”记录，每个子记录都与一个且只有一个“父”相关联。亲子关系并不意味着可以推断出人类的家庭关系。父母和孩子这两个术语是历史悠久的，旨在让人联想到一种类型的数据依赖于另一种类型的数据。父子关系的另一个术语是所有者和拥有的对象，但父子关系更为常见。如此处所示，“孩子”记录将是由“父母”人进行的运动。

我们从分层文件情况的示例开始。假设您有一个数据库，其中包含在某个位置参加某项运动的人。假设我们有一个人，布伦达，他在城市球场打网球，在市政球场打高尔夫球。这个人，布伦达，将处于层次结构的顶端，而运动地点将处于第二层。通常，层次结构中各层之间的连接是父子关系。每个父母可能与许多儿童运动地点相关，但每个运动地点（每个孩子记录）都与参加该特定运动的一个人（一个父母记录）相关联。存储此分层数据的一种方法可能是拥有两个文件，一个文件用于人员，一个文件用于运动地点。为了使双文件模型有意义（即，使文件“相关”并因此成为数据库），

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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。

tatistics-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。

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。

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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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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
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计算机代写|数据库作业代写Database代考|ENTITY-RELATIONSHIP DIAGRAMS

This text concentrates on steps 1 through 3 of the software life cycle for databases. A database is a collection of related data. The concept of related data means a database stores information about one enterprise: a business, an organization, a grouping of related people or processes. For example, a database might contain data about Acme Plumbing and involve customers and service calls. A different database might be about the members and activities of a church group in town. It would be inappropriate to have data about the church group and Acme Plumbing in the same database because the two organizations are not related. Again, a database is a collection of related data. To keep a database about each of the above entities is fine, but not in the same database.

Database systems are often modeled using an entity-relationship (ER) diagram as the blueprint from which the actual database is created; the finalized blueprint is the output of the design phase. The ER diagram is an analyst’s tool to diagram the data to be stored in a database system. Phase 1 , the requirements phase, can be quite frustrating as the analyst has to elicit needs and wants from the user. The user may or may not be “computer savvy” and may or may not know the capabilities of a software system. The analyst often has a difficult time deciphering a user’s needs and wants to create a specification that (a) makes sense to both parties (user and analyst) and (b) allows the analyst to design efficiently.

In the real world, the user and the analyst may each be committees of professionals, but users (or user groups) must convey their ideas to an analyst (or team of analysts). Users must express what they want and what they think they need; analysts must elicit these wants and needs, document them, and create a plan to realize the user’s requirements.

User descriptions may seem vague and unstructured. Typically, users are successful at a business. They know the business; they understand the business model. The computer person is typically ignorant of the business but understands the computer end of the problem. To the computeroriented person, the user’s description of the business is as new to the analyst as the computer jargon is to the user. We present a methodology designed to make the analyst’s language precise so the user is comfortable with the to-be-designed database but still provides the analyst with a tool to facilitate mapping directly into the database.

In brief, next we review the early steps in the SE life cycle as it applies to database design.

计算机代写|数据库作业代写Database代考|FILES, RECORDS, AND DATA ITEMS

Data must be stored in an orderly fashion in a file of some kind to be useful. Suppose there were no computers-think back to a time when all files were paper documents for a business to keep track of its customers and products. A doctor’s office kept track of patients. A sports team kept statistics on its players. In these cases, data was recorded on paper and likely kept in a filing cabinet. The files with data in them could be referred to as a “database.” A database is most simply a repository of data about some specific entity. A customer file might be as plain and minimal as a list of people who did business with a merchant. There are two aspects to filing: storage and retrieval. Some method of storing data to facilitate retrieval is most desirable.

In a file of customer records, the whole file might be called the customer file, whereas the individual customer’s information is kept in a customer record. Files consist of records. More than likely, more information than a list of just customer’s names would be recorded. At the very least, a customer’s name, address, and phone number could constitute a customer record. Each of these components of the record is called a data item or field. The customer file contains customer records consisting of fields of data.

Table $2.1$ presents an example of some data (you can imagine each line as a $3 \times 5$ card, with the three cards [three records] making up a file).
This file contains three records with one record for each customer. The records each consist of four fields: record number, name, address, and city. As more customers are added, their data will be recorded on a new $3 \times 5$ card (a new record) and placed in the customer file. Several interesting questions and observations arise for the merchant keeping this information:

1. The merchant may well want to add information, such as a telephone number, in the future. Would you add a phone number to all $3 \times 5$ cards, or would the adding be done “as necessary”? If it were done “as necessary,” then some customers would have telephone numbers, and some would not. If a customer had no phone number on the record, then the phone number for that customer would be “null.” (We use the term “null” to mean “unknown.”)
2. How will the file be organized? Imagine not three customers, but 300 or 3,000 . Would the $3 \times 5$ cards be put in alphabetical order? Perhaps, but what happens if you get another A. McDonald or S.

数据库代考

计算机代写|数据库作业代写Database代考|ENTITY-RELATIONSHIP DIAGRAMS

本文重点介绍数据库软件生命周期的第 1 步到第 3 步。数据库是相关数据的集合。相关数据的概念是指数据库存储有关一个企业的信息：一家企业、一个组织、一组相关人员或流程。例如，数据库可能包含有关 Acme Plumbing 的数据并涉及客户和服务呼叫。一个不同的数据库可能是关于镇上一个教会团体的成员和活动的。将关于教会团体和 Acme Plumbing 的数据放在同一个数据库中是不合适的，因为这两个组织不相关。同样，数据库是相关数据的集合。保留关于上述每个实体的数据库很好，但不能在同一个数据库中。

数据库系统通常使用实体关系 (ER) 图作为创建实际数据库的蓝图进行建模；最终蓝图是设计阶段的成果。ER 图是分析人员用来绘制要存储在数据库系统中的数据的工具。第 1 阶段，即需求阶段，可能会非常令人沮丧，因为分析师必须从用户那里引出需求和愿望。用户可能“精通计算机”，也可能不“精通计算机”，可能知道也可能不知道软件系统的功能。分析师通常很难理解用户的需求，并希望创建一个 (a) 对双方（用户和分析师）都有意义并且 (b) 允许分析师高效设计的规范。

在现实世界中，用户和分析师可能各自是专业委员会，但用户（或用户组）必须将他们的想法传达给分析师（或分析师团队）。用户必须表达他们想要的和他们认为需要的；分析人员必须引出这些需求和需要，将它们记录下来，并制定一个计划来实现用户的需求。

用户描述可能看起来模糊和非结构化。通常，用户在企业中是成功的。他们了解业务；他们了解商业模式。计算机人员通常对业务一无所知，但了解问题的计算机端。对于面向计算机的人来说，用户对业务的描述对于分析师来说就像计算机行话对于用户一样陌生。我们提出了一种旨在使分析师的语言精确的方法，以便用户对要设计的数据库感到满意，但仍然为分析师提供了一种工具来促进直接映射到数据库中。

简而言之，接下来我们将回顾 SE 生命周期中应用于数据库设计的早期步骤。

计算机代写|数据库作业代写Database代考|FILES, RECORDS, AND DATA ITEMS

数据必须以有序的方式存储在某种文件中才能使用。假设没有计算机——回想一下所有文件都是纸质文件的时代，供企业跟踪其客户和产品。医生办公室跟踪病人。一支运动队对其球员进行统计。在这些情况下，数据记录在纸上，很可能保存在文件柜中。包含数据的文件可以称为“数据库”。数据库最简单地是关于某个特定实体的数据存储库。客户档案可能像与商家有业务往来的人员列表一样简单明了。归档有两个方面：存储和检索。一些存储数据以方便检索的方法是最可取的。

在一个客户记录文件中，整个文件可以称为客户文件，而单个客户的信息保存在客户记录中。文件由记录组成。很可能会记录比仅包含客户姓名的列表更多的信息。至少，客户的姓名、地址和电话号码可以构成客户记录。记录的这些组成部分中的每一个都称为数据项或字段。客户文件包含由数据字段组成的客户记录。

桌子2.1提供了一些数据的示例（您可以将每一行想象成3×5卡，三张卡[三条记录]组成一个文件）。
该文件包含三个记录，每个客户一个记录。每条记录都包含四个字段：记录号、名称、地址和城市。随着更多客户的加入，他们的数据将被记录在一个新的3×5卡（新记录）并放入客户档案中。商家保留此信息会出现几个有趣的问题和观察结果：

1. 商家将来可能很想添加信息，例如电话号码。你能给所有人加个电话号码吗3×5卡片，还是“根据需要”添加？如果它是“必要时”完成的，那么一些客户会有电话号码，而另一些则没有。如果客户在记录中没有电话号码，则该客户的电话号码将为“空”。（我们使用术语“空”来表示“未知”。）
2. 文件将如何组织？想象一下，不是三个客户，而是 300 或 3,000 个客户。将3×5卡片按字母顺序排列？也许吧，但如果你得到另一个 A. McDonald 或 S. 会发生什么？

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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。

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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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计算机代写|数据库作业代写Database代考|BUILDING A DATABASE

How do we construct a database? Suppose you were asked to put together a database of items one keeps in a pantry. How would you go about doing this? You might grab a piece of paper and begin listing items you see. When you are done, you should have a database of items in the pantry. Simple enough-you have a collection of related data. But take this a step further-Is this a good database? Was your approach to database construction a good methodology? The answer to these questions depends in part on why and how you constructed the list and who will use the list and for what. Also, will whoever uses the database be able to find a fact easily? If you are more methodical, you might first ask yourself how best to construct this database before you grab the paper and begin a list of items. A bit of pre-thinking will save time in the long run because you plan how the list is to be used and by whom.

When dealing with software and computer-related activity like databases, there exists a science of “how to” called software engineering (SE). SE is a process of specifying systems and writing software. To design a good database, we will use some ideas from SE.

In this chapter, we present a brief description of $S E$ as it pertains to planning our database. After this background/overview of SE, we explore database models and in particular the relational database model. While there are historically many kinds of database models, most of the databes in use today use a model known as “relational database.” Our focus in this book is to put forward a methodology based on SE to design a sound relational database.

计算机代写|数据库作业代写Database代考|WHAT IS THE SOFTWARE ENGINEERING PROCESS

The term software engineering refers to a process of specifying, designing, writing, delivering, maintaining, and finally retiring software. Software engineers often refer to the “life cycle” of software; software has a beginning and an ending. There are many excellent references on the topic of SE. Some are referenced at the end of this chapter.

Some authors use the term software engineering synonymously with “systems analysis and design,” but the underlying point is that any information system requires some process to develop it correctly. SE spans a wide range of information system tasks. The task we are primarily interested in here is specifying and designing a database. “Specifying a database” means documenting what the datahase is supposed to contain and how to go about the overall design task itself.

A basic idea in SE is to build software correctly; a series of steps or phases is required to progress through a “life cycle.” These steps ensure that a process of thinking precedes action-thinking through “what is needed” precedes “what software is written.” Further, the “thinking before action” necessitates that all parties involved in software development understand and communicate with one another. A common version of presenting the “thinking before acting” scenario may be called a “waterfall” model; the software development process is supposed to flow in a directional way without retracing. Like a waterfall, once a decision point is passed, it is at best difficult to back up and revisit it.

数据库代考

计算机代写|数据库作业代写Database代考|BUILDING A DATABASE

我们如何构建数据库？假设你被要求建立一个数据库，其中包含一个人保存在食品储藏室中的物品。你会怎么做呢？您可能会拿一张纸并开始列出您看到的项目。完成后，食品储藏室中应该有一个项目数据库。很简单——您有一组相关数据。但更进一步——这是一个好的数据库吗？您的数据库构建方法是好的方法吗？这些问题的答案部分取决于您构建列表的原因和方式，以及谁将使用该列表以及用于什么目的。另外，使用数据库的人是否能够轻松找到事实？如果你更有条理，你可能会先问问自己如何最好地构建这个数据库，然后再抓起论文并开始列出项目。

在处理软件和计算机相关活动（如数据库）时，存在一门关于“如何做”的科学，称为软件工程 (SE)。SE是指定系统和编写软件的过程。为了设计一个好的数据库，我们将使用 SE 的一些想法。

在本章中，我们将简要描述小号和因为它与规划我们的数据库有关。在 SE 的背景/概述之后，我们将探索数据库模型，尤其是关系数据库模型。虽然历史上有多种数据库模型，但当今使用的大多数数据库都使用称为“关系数据库”的模型。本书的重点是提出一种基于 SE 的方法论来设计完善的关系数据库。

计算机代写|数据库作业代写Database代考|WHAT IS THE SOFTWARE ENGINEERING PROCESS

术语软件工程是指指定、设计、编写、交付、维护和最终淘汰软件的过程。软件工程师经常提到软件的“生命周期”；软件有开始和结束。有许多关于 SE 主题的优秀参考资料。本章末尾引用了一些。

一些作者将术语软件工程用作“系统分析和设计”的同义词，但基本观点是任何信息系统都需要一些过程才能正确开发它。SE 涵盖范围广泛的信息系统任务。我们在这里主要感兴趣的任务是指定和设计数据库。“指定数据库”意味着记录数据库应该包含的内容以及如何完成整个设计任务本身。

SE 的一个基本思想是正确地构建软件；需要一系列步骤或阶段才能通过“生命周期”。这些步骤确保了思考先于行动的过程——通过“需要什么”先于“编写什么软件”来思考。此外，“三思而后行”要求参与软件开发的各方相互理解和沟通。呈现“三思而后行”场景的常见版本可称为“瀑布”模型；软件开发过程应该在没有回溯的情况下以定向方式流动。就像瀑布一样，一旦通过了一个决策点，最多就很难回过头来重新审视它。

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

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。

tatistics-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。

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。

如果你也在 怎样代写数据库SQL这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数据库SQL方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写数据库SQL代写方面经验极为丰富，各种代写数据库SQL相关的作业也就用不着说。

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|Date, Datetime, and Time Manipulations

Dates and times come in a wide variety of formats, depending on the data source. We often need or want to transform the raw data format for our output, or to perform calculations to arrive at new dates or parts of dates. For example, the data set might contain transaction timestamps, but the goal of the analysis is to trend monthly sales. At other times, we might want to know how many days or months have elapsed since a particular event. Fortunately, SQL has powerful functions and formatting capabilities that can transform just about any raw input to almost any output we might need for analysis.

In this section, I’ll show you how to convert between time zones, and then I’ll go into depth on formatting dates and datetimes. Next, I’ll explore date math and time manipulations, including those that make use of intervals. An interval is a data type that holds a span of time, such as a number of months, days, or hours. Although data can he stored in a datahase table as an interval type, in practice I rapely see this done, sn I will talk ahout intervals alnngside the date and time finctions that you can use them with. Last, I’ll discuss some special considerations when joining or otherwise combining data from different sources.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Time Zone Conversions

Understanding the standard time zone used in a data set can prevent misunderstandings and mistakes further into the analysis process. Time zones split the world into north-south regions that observe the same time. Time zones allow different parts of the world to have similar clock times for daytime and nighttime-so, for example, the sun is overhead at 12 p.m. wherever you are in the world. The zones follow irregular boundaries that are as much political as geographic ones. Most are one hour apart, but some are offset only 30 or 45 minutes, and so there are more than 30 time zones spanning the globe. Many countries that are distant from the equator observe daylight savings time for parts of the year as well, but there are exceptions, such as in the

United States and Australia, where some states observe daylight savings time and others do not. Each time zone has a standard abbreviation, such as PST for Pacific Standard Time and PDT for Pacific Daylight Time.

Many databases are set to Coordinated Universal Time (UTC), the global standard used to regulate clocks, and record events in this time zone. It replaced Greenwich Mean Time (GMT), which you might still see if your data comes from an older database. UTC does not have daylight savings time, so it stays consistent all year long. This turns out to be quite useful for analysis. I remember one time a panicked product manager asked me to figure out why sales on a particular Sunday dropped so much compared to the prior Sunday. I spent hours writing queries and investigating possible causes before eventually figuring out that our data was recorded in Pacific Time (PT). Daylight savings started early Sunday morning, the database clock moved ahead 1 hour, and the day had only 23 hours instead of 24 , and thus sales appeared to drop. Half a year later we had a corresponding 25 -hour day, when sales appeared unusually high.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Date and Timestamp Format Conversions

Dates and timestamps are key to time series analysis. Due to the wide variety of ways in which dates and times can be represented in source data, it is almost inevitable that you will need to convert date formats at some point. In this section, I’ll cover several of the most common conversions and how to accomplish them with SQL: changing the data type, extracting parts of a date or timestamp, and creating a date or timestamp from parts. I’ll begin by introducing some handy functions that return the current date and/or time.

Returning the current date or time is a common analysis task-for cxample, to include a timestamp for the result sel or to use in dale math, covered in the nexi section. The current date and time are referred to as system time, and while returning them is easy to do with SQL, there are some syntax differences between databases.

To return the current date, some databases have a current_date function, with no parentheses:
SELECT current_date;
There is a wider variety of functions to return the current date and time. Check your database’s documentation or just experiment by typing into a SQL window to see whether a function returns a value or an error. The functions with parentheses do not take arguments, but it is important to include the parentheses:
current_timestamp
localtimestamp
get_date()
now()
Finally, there are functions to return only the timestamp portion of the current system time. Again, consult documentation or experiment to figure out which function(s) to use with your database:
current_time
localtime
timeofday()
SQL has a number of functions for changing the format of dates and times. To reduce the granularity of a timestamp, use the date_trunc function. The first argument is a text value indicating the time period level to which to truncate the timestamp in the second argument. The result is a timestamp value:
date_trunc (text, timestamp)
SELECT date_trunc(‘month’ , ‘2020-10-04 12:33:35’ : : timestamp);
date_trunc (text, timestamp)
SELECT date_trunc(‘month’ ,’2020-10-04 12:33:35′: : timestamp);
date_trunc
$\cdots 2020-10-0100: 00: 00$
date_trunc
2020-10-01 00:00:00

SQL代考

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Date, Datetime, and Time Manipulations

日期和时间有多种格式，具体取决于数据源。我们经常需要或想要为我们的输出转换原始数据格式，或者执行计算以得出新的日期或日期的一部分。例如，数据集可能包含交易时间戳，但分析的目标是趋势月销售额。在其他时候，我们可能想知道自特定事件以来已经过去了多少天或几个月。幸运的是，SQL 具有强大的函数和格式化功能，可以将几乎任何原始输入转换为我们可能需要进行分析的几乎任何输出。

在本节中，我将向您展示如何在时区之间进行转换，然后我将深入探讨格式化日期和日期时间。接下来，我将探索日期数学和时间操作，包括那些使用间隔的操作。间隔是一种包含时间跨度的数据类型，例如数月、数天或数小时。尽管数据可以作为间隔类型存储在数据库表中，但实际上我很乐意看到这样做，我将在日期和时间函数旁边讨论间隔，您可以使用它们。最后，我将讨论在加入或以其他方式组合来自不同来源的数据时的一些特殊注意事项。

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Time Zone Conversions

了解数据集中使用的标准时区可以防止误解和错误进一步进入分析过程。时区将世界划分为观察同一时间的南北区域。时区允许世界不同地区的白天和夜间具有相似的时钟时间 – 例如，无论您身在何处，太阳在下午 12 点都在头顶。这些区域遵循不规则的边界，这些边界与地理边界一样具有政治意义。大多数相隔一小时，但有些相隔仅 30 或 45 分钟，因此全球有 30 多个时区。许多远离赤道的国家在一年中的部分时间也实行夏令时，但也有例外，例如在

美国和澳大利亚，其中一些州遵守夏令时，而其他州则不遵守。每个时区都有一个标准缩写，例如 PST 代表太平洋标准时间，PDT 代表太平洋夏令时间。

许多数据库都设置为协调世界时 (UTC)，这是用于调节时钟并在该时区记录事件的全球标准。它取代了格林威治标准时间 (GMT)，如果您的数据来自较旧的数据库，您可能仍会看到格林威治标准时间 (GMT)。UTC 没有夏令时，因此全年保持一致。事实证明，这对于分析非常有用。我记得有一次，一位惊慌失措的产品经理让我弄清楚为什么某个星期天的销售额与前一个星期天相比下降了这么多。在最终确定我们的数据是在太平洋时间 (PT) 记录之前，我花了几个小时编写查询并调查可能的原因。夏令时从周日早上开始，数据库时钟提前了 1 小时，一天只有 23 小时而不是 24 小时，因此销售额似乎下降了。

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Date and Timestamp Format Conversions

日期和时间戳是时间序列分析的关键。由于可以在源数据中表示日期和时间的方式多种多样，因此您几乎不可避免地需要在某些时候转换日期格式。在本节中，我将介绍几种最常见的转换以及如何使用 SQL 完成它们：更改数据类型、提取日期或时间戳的部分以及从部分中创建日期或时间戳。我将首先介绍一些返回当前日期和/或时间的方便函数。

返回当前日期或时间是常见的分析任务——例如，包括结果 sel 的时间戳或用于 dale 数学，在 nexi 部分中介绍。当前日期和时间被称为系统时间，虽然返回它们很容易用 SQL 完成，但数据库之间存在一些语法差异。

要返回当前日期，一些数据库有一个 current_date 函数，不带括号：
SELECT current_date;
有更多种类的函数可以返回当前日期和时间。检查您的数据库的文档，或者只是通过在 SQL 窗口中键入来进行试验，以查看函数是否返回值或错误。带括号的函数不带参数，但包含括号很重要：
current_timestamp
localtimestamp
get_date()
now()
最后，有些函数只返回当前系统时间的时间戳部分。再次，查阅文档或实验以确定哪些函数与您的数据库一起使用：
current_time
localtime
timeofday()
SQL 有许多用于更改日期和时间格式的函数。要减少时间戳的粒度，请使用 date_trunc 函数。第一个参数是一个文本值，指示要将第二个参数中的时间戳截断到的时间段级别。结果是一个时间戳值：
date_trunc (text, timestamp)
SELECT date_trunc(‘month’ , ‘2020-10-04 12:33:35’ : : timestamp);
date_trunc(文本，时间戳)
SELECT date_trunc(‘month’ ,’2020-10-04 12:33:35′: : timestamp);
日期截断
⋯2020−10−0100:00:00
date_trunc
2020-10-01 00:00:00

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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。

如果你也在 怎样代写数据库SQL这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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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• 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|Detecting Duplicates

A duplicate is when you have two (or more) rows with the same information. Duplicates can exist for any number of reasons. A mistake might have been made during data entry, if there is some manual step. A tracking call might have fired twice. A processing step might have run multiple times. You might have created it accidentally with a hidden many-to-many JOIN. However they come to be, duplicates can really throw a wrench in your analysis. I can recall times early in my career when I thought I had a great finding, only to have a product manager point out that my sales figure was twice the actual sales. It’s embarrassing, it erodes trust, and it requires rework and sometimes painstaking reviews of the code to find the problem. I’ve learned to check for duplicates as I go.

Fortunately, it’s relatively easy to find duplicates in our data. One way is to inspect a sample, with all columns ordered:
SELECT column_a, column_b, column_c…
FROM table
SELECT column_a, column_b, column_c.
FROM table
ORDER BY $1,2,3 \ldots$
;
ORDER BY $1,2,3 \ldots$
;

This will reveal whether the data is full of duplicates, for example, when looking at a brand-new data set, when you suspect that a process is generating duplicates, or after a possible Cartesian JOIN. If there are only a few duplicates, they might not show up in the sample. And scrolling through data to try to spot duplicates is taxing on your eyes and brain. A more systematic way to find duplicates is to SELECT the columns and then count the rows (this might look familiar from the discussion of histograms!):
SELECT count() FROM ( SELECT column_a, column_b, column_c… , count() as records
FROM….
GROUP BY $1,2,3 \ldots$
) a
SELECT count() FROM ( SELECT column_a, column_b, column_c… , count $^{}$ ) as records FROM… GROUP BY $1,2,3 \ldots$ ) a WHERE records > 1 ; WHERE records > 1 ; This will tell you whether there are any cases of duplicates. If the query returns 0 , you’re good to go. For more detail, you can list out the number of records $(2,3,4$, etc.): SELECT records, count $()$
FROM
(
SELECT column_a, column_b, column_c…, count(*) as records
FROM….
GROUP BY $1,2,3 \ldots$
) a
WHERE records > 1
GROUP BY 1
;

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Deduplication with GROUP BY and DISTINCT

Duplicates happen, and they’re not always a result of bad data. For example, imagine we want to find a list of all the customers who have successfully completed a transaction so we can send them a coupon for their next order. We might JOIN the custom ers table to the transactions table, which would restrict the records returned to only those customers that appear in the transactions table:
SELECT a.customer_id, a.customer_name, a.customer_email
FROM customers a
JOIN transactions b on a.customer_id = b.customer_id
;
This will return a row for each customer for each transaction, however, and there are hopefully at least a few customers who have transacted more than once. We have accidentally created duplicates, not because there is any underlying data quality problem but because we haven’t taken care to avoid duplication in the results. Fortunately, there are several ways to avoid this with SQL. One way to remove duplicates is to use the keyword DISTINCT:
SELECT distinct a.customer_id, a.customer_name, a.customer_email
FROM customers a
JoIN transactions b on a.customer_id = b.customer_id
SELECT distinct a.customer_id, a.customer_name, a.customer_email
FROM customers a
JOIN transactions b on a.customer_id = b.customer_id
;
;
Another option is to use a GROUP BY, which, although typically seen in connection with an aggregation, will also deduplicate in the same way as DISTINCT. I remember the first time I saw a colleague use GROUP BY without an aggregation dedupe-I

didn’t even realize it was possible. I find it somewhat less intuitive than DISTINCT, but the result is the samc:
SELECT a.customer_id, a.customer_name, a.customer_email
FROM customers a
JOIN transactions b on a.customer_id = b.customer_id
GROUP BY $1,2,3$
;
Another useful technique is to perform an aggregation that returns one row per entity. Although technically not deduping, it has a similar effect. For example, if we have a number of transactions by the same customer and need to return one record per customer, we could find the min (first) and/or the max (most recent) transac tion_date:
SELECT customer_id
,min(transaction_date) as first_transaction_date
, max(transaction_date) as last_transaction_date
, count $()$ as total_orders FROM table GROUP BY customer_id SELECT customer_id ,min(transaction_date) as first_transaction_date ,max(transaction_date) as last_transaction_date , count $\left(^{}\right.$ ) as total_orders
FROM table
GROUP BY customer_id
;
uplicate data, or data that contains multiple records per entity even if they techni-
;
Duplicate data, or data that contains multiple records per entity even if they technically are not duplicates, is one of the most common reasons for incorrect query results. You can suspect duplicates as the cause if all of a sudden the number of customers or total sales returned by a query is many times greater than what you were expecting. Fortunately, there are several techniques that can be applied to prevent this from occurring.
Another common problem is missing data, which we’ll turn to next.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Cleaning Data with CASE Transformations

CASE statements can be used to perform a variety of cleaning, enrichment, and summarization tasks. Sometimes the data exists and is accurate, but it would be more useful for analysis if values were standardized or grouped into categories. The structure of CASE statements was presented earlier in this chapter, in the section on binning.
Nonstandard values occur for a variety of reasons. Values might come from different systems with slightly different lists of choices, system code might have changed,

options might have been presented to the customer in different languages, or the customer might have been able to fill out the value rather than pick from a list.

Imagine a field containing information about the gender of a person. Values indicating a female person exist as “F” “female”, and “femme.” We can standardize the values like this:
CASE when gender $=$ ‘ $F$ ‘ then ‘Female’
when gender = ‘female’ then ‘Female’
when qender = ‘femme’ then ‘Female’
else gender
end as gender_cleaned
CASE statements can also be used to add categorization or enrichment that does not exist in the original data. As an example, many organizations use a Net Promoter Score, or NPS, to monitor customer sentiment. NPS surveys ask respondents to rate, on a scale of 0 to 10 , how likely they are to recommend a company or product to a friend or colleague. Scores of 0 to 6 are considered detractors, 7 and 8 are passive, and 9 and 10 are promoters. The final score is calculated by subtracting the percentage of detractors from the percentage of promoters. Survey result data sets usually include optional free text comments and are sometimes enriched with information the organization knows about the person surveyed. Given a data set of NPS survey responses, the first step is to group the responses into the categories of detractor, passive, and promoter:
SELECT response_id
, likelihood
, case when llkelthood $<=6$ then ‘Detractor’
when likelihood $<=8$ then ‘Passive’
else ‘Promoter’
SELECT response_id
, Likelihood
,case when Llkelthood $<=6$ then ‘Detractor’
when likelihood $<=8$ then ‘Passive’
else ‘Promoter’
end as response_type
FRoM nps_responses
;
end as response_type
FROM nps_responses
;

SQL代考

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Detecting Duplicates

重复是当您有两个（或更多）行具有相同的信息时。由于多种原因，可能存在重复项。如果有一些手动步骤，则可能在数据输入过程中出现错误。跟踪呼叫可能已触发两次。一个处理步骤可能已运行多次。您可能使用隐藏的多对多 JOIN 意外创建了它。无论它们如何出现，重复项确实会给您的分析带来麻烦。我记得在我职业生涯的早期，当我认为我有一个很好的发现时，却有一个产品经理指出我的销售额是实际销售额的两倍。这很尴尬，会削弱信任，并且需要返工，有时还需要对代码进行艰苦的审查才能发现问题。我学会了边走边检查重复项。

幸运的是，在我们的数据中找到重复项相对容易。一种方法是检查样本，所有列都已排序：
SELECT column_a、column_b、column_c…
FROM table
SELECT column_a、column_b、column_c。
FROM 表
ORDER BY1,2,3…
;
订购方式1,2,3…
;

这将揭示数据是否充满重复，例如，在查看全新的数据集时，当您怀疑某个进程正在生成重复时，或者在可能的笛卡尔连接之后。如果只有几个重复项，它们可能不会出现在示例中。滚动数据以尝试发现重复项对您的眼睛和大脑造成负担。一种更系统的查找重复项的方法是选择列然后计算行数（从直方图的讨论中这可能看起来很熟悉！）：
SELECT count() FROM ( SELECT column_a, column_b, column_c… , count() as records
FROM ….
分组1,2,3…
) 一个
SELECT count() FROM ( SELECT column_a, column_b, column_c… , count) 作为记录来自… GROUP BY1,2,3…) a WHERE 记录 > 1 ；WHERE 记录 > 1 ; 这将告诉您是否存在重复的情况。如果查询返回 0 ，您就可以开始了。有关更多详细信息，您可以列出记录数(2,3,4等）：SELECT 记录、计数()
FROM
(
SELECT column_a, column_b, column_c…, count(*) 作为记录
FROM….
GROUP BY1,2,3…
) a
WHERE 记录 > 1
GROUP BY 1
；

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Deduplication with GROUP BY and DISTINCT

重复发生，它们并不总是错误数据的结果。例如，假设我们想要找到所有成功完成交易的客户的列表，这样我们就可以为他们的下一个订单发送优惠券。我们可以将客户表连接到交易表，这将限制返回的记录只返回给交易表中出现的客户：
SELECT a.customer_id, a.customer_name, a.customer_email
FROM customers a
JOIN transactions b on a。 customer_id = b.customer_id
;
但是，这将为每个客户的每笔交易返回一行，并且希望至少有几个客户进行了多次交易。我们不小心创建了重复，不是因为存在任何潜在的数据质量问题，而是因为我们没有注意避免结果中的重复。幸运的是，使用 SQL 有几种方法可以避免这种情况。删除重复项的一种方法是使用关键字 DISTINCT：
SELECT distinct a.customer_id, a.customer_name, a.customer_email
FROM customers
a 在 a.customer_id = b.customer_id 上加入交易 b
SELECT distinct a.customer_id, a.customer_name, a .customer_email
FROM customers a
JOIN transactions b on a.customer_id = b.customer_id
;
;
另一种选择是使用 GROUP BY，尽管它通常与聚合相关联，但也会以与 DISTINCT 相同的方式进行重复数据删除。记得第一次看到同事用 GROUP BY 没有聚合去重-我

甚至没有意识到这是可能的。我发现它不如 DISTINCT 直观，但结果是 samc：
SELECT a.customer_id, a.customer_name, a.customer_email
FROM customers a
JOIN transactions b on a.customer_id = b.customer_id
GROUP BY1,2,3
;
另一种有用的技术是执行聚合，每个实体返回一行。尽管从技术上讲不是重复数据删除，但它具有类似的效果。例如，如果我们有同一个客户的多笔交易，并且需要为每个客户返回一条记录，我们可以找到最小（第一次）和/或最大（最近）交易日期：
SELECT customer_id
,min(transaction_date)作为 first_transaction_date
， max(transaction_date) 作为 last_transaction_date
， count()as total_orders FROM table GROUP BY customer_id SELECT customer_id ,min(transaction_date) as first_transaction_date ,max(transaction_date) as last_transaction_date , count() 作为 total_orders
FROM table
GROUP BY customer_id
；
复制数据，或者每个实体包含多个记录的数据，即使它们具有技术性
；
重复数据，或每个实体包含多个记录的数据，即使它们在技术上不重复，也是查询结果不正确的最常见原因之一。如果查询返回的客户数量或总销售额突然比您预期的多很多倍，您可能会怀疑重复是原因。幸运的是，有几种技术可以用来防止这种情况发生。
另一个常见的问题是缺少数据，我们将在接下来讨论这个问题。

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Cleaning Data with CASE Transformations

CASE 语句可用于执行各种清理、扩充和汇总任务。有时数据存在并且是准确的，但如果将值标准化或分组到类别中，它将对分析更有用。CASE 语句的结构在本章前面的分箱一节中介绍过。
出现非标准值的原因有很多。值可能来自不同的系统，选择列表略有不同，系统代码可能已更改，

选项可能已经以不同的语言呈现给客户，或者客户可能已经能够填写值而不是从列表中选择。

想象一个包含一个人的性别信息的字段。表示女性的值以“F”“female”和“femme”存在。我们可以像这样标准化这些值：
CASE when gender= ‘ F’ 然后 ‘Female’
当性别 = ‘female’ 然后 ‘Female’
当 qender = ‘femme’ 然后 ‘Female’
否则性别
以 gender_cleaned 结尾
CASE 语句还可用于添加原始数据中不存在的分类或丰富。例如，许多组织使用净推荐值或 NPS 来监控客户情绪。NPS 调查要求受访者以 0 到 10 的等级对他们向朋友或同事推荐公司或产品的可能性进行评分。0 到 6 分被认为是批评者，7 和 8 分是被动的，9 和 10 是推动者。最终得分是通过从推荐者的百分比中减去批评者的百分比来计算的。调查结果数据集通常包括可选的自由文本评论，有时还包含组织了解的有关被调查人的信息。给定一组 NPS 调查响应的数据集，第一步是将响应分为批评者、被动者和促进者类别：
SELECT response_id
, 可能性
, case when llkelthood<=6然后是“贬低者”的
可能性<=8然后是“被动”，
否则是“发起人”
SELECT response_id
，可能性
，Llkelthood 时的情况<=6然后是“贬低者”的
可能性<=8然后“被动”，
否则“发起人”
以 response_type
FRoM nps_responses 结尾
；
以 response_type
FROM nps_responses 结尾
；

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

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。

tatistics-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。

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。

如果你也在 怎样代写数据库SQL这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数据库SQL方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写数据库SQL代写方面经验极为丰富，各种代写数据库SQL相关的作业也就用不着说。

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|Binning

Binning is useful when working with continuous values. Rather than the number of observations or records for each value being counted, ranges of values are grouped together, and these groups are called bins or buckets. The number of records that fall into each interval is then counted. Bins can be variable in size or have a fixed size, depending on whether your goal is to group the data into bins that have particular meaning for the organization, are roughly equal width, or contain roughly equal numbers of records. Bins can be created with CASE statements, rounding, and logarithms.

A CASE statement allows for conditional logic to be evaluated. These statements are very flexible, and we will come back to them throughout the book, applying them to data profiling, cleaning, text analysis, and more. The basic structure of a CASE statement is:
case when condition1 then return_value_1
when condition2 then return_value_2
else return_value_default
end
The WHEN condition can be an equality, inequality, or other logical condition. The THEN return value can be a constant, an expression, or a field in the table. Any number of conditions can be included, but the statement will stop executing and return the result the first time a condition evaluates to TRUE. ELSE tells the database what to use as a default value if no matches are found and can also be a constant or field. ELSE is optional, and if it is not included, any nonmatches will return null. CASE statements can also be nested so that the return value is another CASE statement.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|n-Tiles

You’re probably familiar with the median, or middle value, of a data set. This is the 50th percentile value. Half of the values are larger than the median, and the other half are smaller. With quartiles, we fill in the 25 th and 75 th percentile values. A quarter of the values are smaller and three quarters are larger for the 25 th percentile; three quarters are smaller and one quarter are larger at the 75 th percentile. Deciles break the data set into 10 equal parts. Making this concept generic, $n$-tiles allow us to calculate any percentile of the data set: 27 th percentile, $50.5$ th percentile, and so on.

Many databases have a median function built in but rely on more generic n-tile functions for the rest. These functions are window functions, computing across a range of rows to return a value for a single row. They take an argument that specifies the number of bins to split the data into and, optionally, a PARTITION BY and/or an ORDER BY clause:
ntile(num_bins) over (partition by… order by…)
As an example, imagine we had 12 transactions with order_amounts of $\$ 19.99, \$ 9.99$, $\$ 59.99, \$ 11.99, \$ 23.49, \$ 55.98, \$ 12.99, \$ 99.99, \$ 14.99, \$ 34.99, \$ 4.99$, and $\$ 89.99$. Performing an ntile calculation with 10 bins sorts each order_amount and assigns a bin from 1 to 10 :

This can be used to bin records in practice by first calculating the ntile of each row in a subquery and then wrapping it in an outer query that uses min and max to find the upper and lower boundaries of the value range:
SELECT ntile
,min(order_amount) as lower_bound
, max(order_amount) as upper_bound
, count(order_id) as orders
FROM
SELECT customer_id, order_id, order_amount
SELECT ntile
, min(order_amount) as lower_bound
, max(order_amount) as upper_bound
, count(order_id) as orders
FROM
( SELECT customer_id, order_id, order_amount
,ntile(10) over_(order by order_amount) as ntile
FROM orders a
GROUP BY 1
;
, ntile(10) over (order by order_amount) as ntile
FROM orders
) $a$
GROUP BY 1
;
A related function is percent_rank. Instead of returning the bins that the data falls into, percent_rank returns the percentile. It takes no argument but requires parentheses and optionally takes a PARTITIONBY and/or an ORDER BY clause:
percent_rank() over (partition by… order by…)

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Profiling: Data Quality

Data quality is absolutely critical when it comes to creating good analysis. Although this may seem obvious, it has been one of the hardest lessons I’ve learned in my years of working with data. It’s easy to get overly focused on the mechanics of processing

the data, finding clever query techniques and just the right visualization, only to have stakeholders ignore all of that and point out the one data inconsistency. Ensuring data quality can be one of the hardest and most frustrating parts of analysis. The saying “garbage in, garbage out” captures only part of the problem. Good ingredients in plus incorrect assumptions can also lead to garbage out.

Comparing data against ground truth, or what is otherwise known to be true, is ideal though not always possible. For example, if you are working with a replica of a production database, you could compare the row counts in each system to verify that all rows arrived in the replica database. In other cases, you might know the dollar value and count of sales in a particular month and thus can query for this information in the database to make sure the sum of sales and count of records match. Often the difference between your query results and the expected value comes down to whether you applied the correct filters, such as excluding cancelled orders or test accounts; how you handled nulls and spelling anomalies; and whether you set up correct JOIN conditions between tables.

Profiling is a way to uncover data quality issues early on, before they negatively impact results and conclusions drawn from the data. Profiling reveals nulls, categorical codings that need to be deciphered, fields with multiple values that need to be parsed, and unusual datetime formats. Profiling can also uncover gaps and step changes in the data that have resulted from tracking changes or outages. Data is rarely perfect, and it’s often only through its use in analysis that data quality issues are uncuvered.

SQL代考

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Binning

在处理连续值时，分箱很有用。不是计算每个值的观察数或记录数，而是将值的范围分组在一起，这些组称为箱或桶。然后计算落入每个间隔的记录数。bin 的大小可以是可变的，也可以是固定大小的，具体取决于您的目标是将数据分组到对组织具有特定意义、宽度大致相等还是包含大致相等数量的记录的 bin 中。可以使用 CASE 语句、舍入和对数创建 bin。

CASE 语句允许评估条件逻辑。这些语句非常灵活，我们将在本书中反复讨论它们，将它们应用于数据分析、清理、文本分析等。CASE 语句的基本结构是：
case when condition1 then return_value_1
when condition2 then return_value_2
else return_value_default
end
WHEN 条件可以是等式、不等式或其他逻辑条件。THEN 返回值可以是常量、表达式或表中的字段。可以包含任意数量的条件，但语句将停止执行并在条件第一次评估为 TRUE 时返回结果。如果没有找到匹配项，ELSE 告诉数据库使用什么作为默认值，也可以是常量或字段。ELSE 是可选的，如果不包括在内，任何不匹配项都将返回 null。CASE 语句也可以嵌套，以便返回值是另一个 CASE 语句。

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|n-Tiles

您可能熟悉数据集的中值或中间值。这是第 50 个百分位值。一半的值大于中位数，另一半小于中位数。使用四分位数，我们填写第 25 和第 75 个百分位值。对于第 25 个百分位数，四分之一的值较小，四分之三的值较大；在第 75 个百分位处，四分之三较小，四分之一较大。十分位数将数据集分成 10 个相等的部分。使这个概念通用，n-tiles 允许我们计算数据集的任何百分位数：第 27 个百分位数，50.5th 百分位数，以此类推。

许多数据库都内置了一个中值函数，但其​​余部分依赖于更通用的 n-tile 函数。这些函数是窗口函数，计算一系列行以返回单行的值。他们接受一个参数来指定将数据拆分成的 bin 数量，以及可选的 PARTITION BY 和/或 ORDER BY 子句：
ntile(num_bins) over (partition by… order by…)
例如，假设我们有12 笔 order_amounts 的交易$19.99,$9.99, $59.99,$11.99,$23.49,$55.98,$12.99,$99.99,$14.99,$34.99,$4.99， 和$89.99. 使用 10 个 bin 执行 ntile 计算对每个 order_amount 进行排序并分配一个从 1 到 10 的 bin：

这可以用于在实践中通过首先计算子查询中每一行的 ntile，然后将其包装在使用 min 和 max 来查找值范围的上限和下限的外部查询中来对记录进行分类：
SELECT ntile
,min( order_amount) as lower_bound
, max(order_amount) as upper_bound
, count(order_id) as orders
FROM
SELECT customer_id, order_id, order_amount
SELECT ntile
, min(order_amount) as lower_bound
, max(order_amount) as upper_bound
, count(order_id) as orders
FROM
( SELECT customer_id, order_id, order_amount
,ntile(10) over_(order by order_amount) as ntile
FROM orders a
GROUP BY 1
;
, ntile(10) over (order by order_amount) as ntile
FROM orders
)一个
按 1 分组
；
一个相关的函数是 percent_rank。percent_rank 不返回数据所属的 bin，而是返回百分位数。它不需要参数，但需要括号，并且可以选择使用 PARTITIONBY 和/或 ORDER BY 子句：
percent_rank() over (partition by… order by…)

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Profiling: Data Quality

在创建良好的分析时，数据质量绝对是至关重要的。尽管这看起来很明显，但它是我多年来处理数据中学到的最难的一课。很容易过度关注处理机制

数据，找到巧妙的查询技术和恰到好处的可视化，只是让利益相关者忽略所有这些并指出一个数据不一致。确保数据质量可能是分析中最困难和最令人沮丧的部分之一。“垃圾进，垃圾出”这句话只抓住了问题的一部分。好的成分加上不正确的假设也可能导致垃圾输出。

将数据与基本事实或其他已知真实的数据进行比较是理想的，但并非总是可能的。例如，如果您正在使用生产数据库的副本，您可以比较每个系统中的行数，以验证所有行是否都到达了副本数据库。在其他情况下，您可能知道特定月份的美元价值和销售额，因此可以在数据库中查询此信息以确保销售额总和与记录数匹配。您的查询结果与预期值之间的差异通常归结为您是否应用了正确的过滤器，例如排除已取消的订单或测试帐户；您如何处理空值和拼写异常；以及是否在表之间设置了正确的 JOIN 条件。

剖析是一种在数据质量问题对从数据得出的结果和结论产生负面影响之前及早发现的方法。分析揭示了空值、需要破译的分类编码、需要解析的具有多个值的字段以及不寻常的日期时间格式。分析还可以发现由于跟踪更改或中断而导致的数据中的差距和阶跃变化。数据很少是完美的，而且通常只有通过在分析中使用才能发现数据质量问题。

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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。

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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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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
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• (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|SQL Query Structure

SQL queries have common clauses and syntax, although these can be combined in a nearly infinite number of ways to achieve analysis goals. This book assumes you have some prior knowledge of SQL, but I’ll review the basics here so that we have a common foundation for the code examples to come.

The SELECT clause determines the columns that will be returned by the query. One column will be returned for each expression within the SELECT clause, and expressions are separated by commas. An expression can be a field from the table, an aggregation such as a sum, or any number of calculations, such as CASE statements, type conversions, and various functions that will be discussed later in this chapter and throughout the book.

The FROM clause determines the tables from which the expressions in the SELECT clause are derived. A “table” can be a database table, a view (a type of saved query that otherwise functions like a table), or a subquery. A subquery is itself a query, wrapped in parentheses, and the result is treated like any other table by the query that references it. A query can reference multiple tables in the FROM clause, though they must use one of the JOIN types along with a condition that specifies how the tables relate. The JOIN condition usually specifies an squality between ficlds in cach table, such as orders.customer_id = customers.customer_id. JOIN conditions can include multiple fields and can also specify inequalities or ranges of values, such as ranges of dates. We’ll see a variety of JOIN conditions that achieve specific analysis goals throughout the book. An INNER JOIN returns all records that match in both tables. A LEFT JOIN returns all records from the first table, but only those records from the second table that match. A RIGHT JOIN returns all records from the second table, but only those records from the first table that match. A FULL OUTER JOIN returns all records from both tables. A Cartesian JOIN can result when each record in the first table matches more than one record in the second table. Cartesian JOINs should generally be avoided, though there are some specific use cases, such as generating data to fill in a time series, in which we will use them intentionally. Finally, tables in the FROM clause can be aliased, or given a shorter name of one or more letters that can be referenced in other clauses in the query. Aliases save query writers from having to type out long table names repeatedly, and they make queries easier to read.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Profiling: Distributions

Profiling is the first thing I do when I start working with any new data set. I look at how the data is arranged into schemas and tables. I look at the table names to get familiar with the topics covered, such as customers, orders, or visits. I check out the column names in a few tables and start to construct a mental model of how the tables relate to one another. For example, the tables might include an order_detail table with line-item breakouts that relate to the order table via an order_id, while the order table relates to the customer table via a customer_id. If there is a data dictionary, I review that and compare it to the data I see in a sample of rows.

The tables generally represent the operations of an organization, or some subset of the operations, so I think about what domain or domains are covered, such as ecommerce, marketing, or product interactions. Working with data is easier when we have knowledge of how the data was generated. Profiling can provide clues about this, or about what questions to ask of the source, or of people inside or outside the organization responsible for the collection or generation of the data. Even when you collect the data yourself, profiling is useful.

Another detail I check for is how history is represented, if at all. Data sets that are replicas of production databases may not contain previous values for customer addresses or order statuses, for example, whereas a well-constructed data warehouse may have daily snapshots of changing data fields.

Profiling data is related to the concept of exploratory data analysis, or EDA, named by John Tukey. In his book of that name, ${ }^{1}$ Tukey describes how to analyze data sets by computing various summaries and visualizing the results. He includes techniques for looking at distributions of data, including stem-and-leaf plots, box plots, and histograms.

After checking a few samples of data, I start looking at distributions. Distributions allow me to understand the range of values that exist in the data and how often they occur, whether there are nulls, and whether negative values exist alongside positive ones. Distributions can be created with continuous or categorical data and are also called frequencies. In this section, we’ll look at how to create histograms, how binning can help us understand the distribution of continuous values, and how to use n-tiles to get more precise about distributions.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Histograms and Frequencies

One of the best ways to get to know a data set, and to know particular fields within the data set, is to check the frequency of values in each field. Frequency checks are also useful whenever you have a question about whether certain values are possible or if you spot an unexpected value and want to know how commonly it occurs. Frequency checks can be done on any data type, including strings, numerics, dates, and booleans. Frequency queries are a great way to detect sparse data as well.

The query is straightforward. The number of rows can be found with count(* ), and the profiled field is in the GROUP BY. For example, we can check the frequency of each type of fruit in a fictional fruit_inventory table:

A frequency plot is a way to visualize the number of times something occurs in the data set. The field being profiled is usually plotted on the $x$-axis, with the count of observations on the $y$-axis. Figure 2-1 shows an example of plotting the frequency of fruit from our query. Frequency graphs can also be drawn horizontally, which accommodates long value names well. Notice that this is categorical data without any inherent order.

SQL代考

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|SQL Query Structure

SQL 查询具有通用的子句和语法，尽管它们可以以几乎无限的方式组合以实现分析目标。本书假设您有一些 SQL 的先验知识，但我将在这里回顾基础知识，以便我们为后面的代码示例有一个共同的基础。

SELECT 子句确定查询将返回的列。SELECT 子句中的每个表达式都将返回一列，表达式用逗号分隔。表达式可以是表中的字段、聚合（如求和）或任意数量的计算（如 CASE 语句、类型转换和将在本章后面和整本书中讨论的各种函数）。

FROM 子句确定派生 SELECT 子句中的表达式的表。“表”可以是数据库表、视图（一种保存的查询类型，其功能类似于表）或子查询。子查询本身就是一个查询，用括号括起来，结果被引用它的查询与任何其他表一样对待。一个查询可以在 FROM 子句中引用多个表，但它们必须使用一种 JOIN 类型以及一个指定表如何关联的条件。JOIN 条件通常指定 cach 表中 ficld 之间的 squality，例如 orders.customer_id = customers.customer_id。JOIN 条件可以包括多个字段，还可以指定不等式或值范围，例如日期范围。我们将在整本书中看到各种实现特定分析目标的 JOIN 条件。INNER JOIN 返回两个表中匹配的所有记录。LEFT JOIN 返回第一个表中的所有记录，但仅返回第二个表中匹配的那些记录。RIGHT JOIN 返回第二个表中的所有记录，但仅返回第一个表中匹配的那些记录。FULL OUTER JOIN 返回两个表中的所有记录。当第一个表中的每条记录与第二个表中的多个记录匹配时，可能会导致笛卡尔连接。通常应该避免笛卡尔 JOIN，尽管有一些特定的用例，例如生成数据以填充时间序列，我们将在其中有意使用它们。最后，FROM 子句中的表可以别名，或给出一个或多个字母的较短名称，可以在查询的其他子句中引用。别名使查询编写者不必重复输入长表名，并且它们使查询更易于阅读。

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Profiling: Distributions

分析是我开始使用任何新数据集时要做的第一件事。我看看数据是如何排列到模式和表中的。我查看表名以熟悉所涵盖的主题，例如客户、订单或访问。我检查了几个表中的列名，并开始构建一个表如何相互关联的心理模型。例如，这些表可能包括一个 order_detail 表，其中包含通过 order_id 与 order 表相关的行项目细分，而 order 表通过 customer_id 与 customer 表相关。如果有数据字典，我会查看它并将其与我在行样本中看到的数据进行比较。

这些表通常代表一个组织的运营，或运营的某个子集，所以我考虑涵盖哪些域或域，例如电子商务、营销或产品交互。当我们了解数据的生成方式时，使用数据会更容易。剖析可以提供有关这方面的线索，或者关于要向来源或负责收集或生成数据的组织内部或外部的人员提出什么问题的线索。即使您自己收集数据，分析也很有用。

我检查的另一个细节是历史是如何表示的，如果有的话。例如，作为生产数据库副本的数据集可能不包含客户地址或订单状态的先前值，而构建良好的数据仓库可能具有更改数据字段的每日快照。

分析数据与由 John Tukey 命名的探索性数据分析或 EDA 的概念有关。在他那个名字的书中，1Tukey 描述了如何通过计算各种摘要和可视化结果来分析数据集。他介绍了查看数据分布的技术，包括茎叶图、箱线图和直方图。

在检查了一些数据样本后，我开始查看分布。分布使我能够了解数据中存在的值的范围以及它们出现的频率、是否存在空值以及负值是否与正值一起存在。可以使用连续或分类数据创建分布，也称为频率。在本节中，我们将了解如何创建直方图，分箱如何帮助我们理解连续值的分布，以及如何使用 n-tile 来更精确地了解分布。

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Histograms and Frequencies

了解数据集并了解数据集中特定字段的最佳方法之一是检查每个字段中值的频率。每当您对某些值是否可能存在疑问或发现意外值并想知道它发生的频率时，频率检查也很有用。可以对任何数据类型进行频率检查，包括字符串、数字、日期和布尔值。频率查询也是检测稀疏数据的好方法。

查询很简单。可以使用 count(*) 找到行数，并且已分析的字段位于 GROUP BY 中。例如，我们可以在一个虚构的 fruit_inventory 表中检查每种水果的频率：

频率图是一种可视化数据集中某事发生的次数的方法。被分析的字段通常绘制在X-axis，与观察的计数是-轴。图 2-1 显示了一个从我们的查询中绘制水果频率的示例。频率图也可以水平绘制，可以很好地适应长值名称。请注意，这是没有任何固有顺序的分类数据。

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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。