分类: 数据库代考SQL代考

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Time Series Analysis

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结构化查询语言(SQL)是一种标准化的编程语言,用于管理关系型数据库并对其中的数据进行各种操作。

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我们提供的数据库SQL及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

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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SQL代考|Time Series Analysis

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

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Time Series Analysis

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。

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
SQL代写各种数据建模与可视化代写

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

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

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
;

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

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

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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
SQL代写各种数据建模与可视化代写

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Binning

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

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.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Binning

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

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

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.

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

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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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
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计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Quantitative Versus Qualitative Data

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
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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SQL代考|Quantitative Versus Qualitative Data

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Quantitative Versus Qualitative Data

Quantitative data is numeric. It measures people, things, and events. Quantitative data can include descriptors, such as customer information, product type, or device configurations, but it also comes with numeric information such as price, quantity, or visit duration. Counts, sums, average, or other numeric functions are applied to the data. Quantitative data is often machine generated these days, but it doesn’t need to be. Height, weight, and blood pressure recorded on a paper patient intake form are quantitative, as are student quiz scores typed into a spreadsheet by a teacher.

Qualitative data is usually text based and includes opinions, feelings, and descriptions that aren’t strictly quantitative. Temperature and humidity levels are quantitative, while descriptors like “hot and humid” are qualitative. The price a customer paid for a product is quantitative; whether they like or dislike it is qualitative. Survey feedback, customer support inquiries, and social media posts are qualitative. There are whole professions that deal with qualitative data. In a data analysis context, we usually try to quantify the qualitative. One technique for this is to extract keywords or phrases and count their occurrences. We’ll look at this in more detail when we delve into text analysis in Chapter 5. Another technique is sentiment analysis, in which the structure of language is used to interpret the meaning of the words used, in addition to their frequency. Sentences or other bodies of text can be scored for their level of positivity or negativity, and then counts or averages are used to derive insights that would be hard to summarize otherwise. There have been exciting advances in the field of natural language processing, or NLP, though much of this work is done with tools such as Python.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|First-, Second-, and Third-Party Data

First-party data is collected by the organization itself. This can be done through server logs, databases that keep track of transactions and customer information, or other systems that are built and controlled by the organization and generate data of interest for analysis. Since the systems were created in-house, finding the people who built them and learning about how the data is generated is usually possible. Data analysts may also be able to influence or have control over how certain pieces of data are created and stored, particularly when bugs are responsible for poor data quality.

Second-party data comes from vendors that provide a service or perform a business function on the organization’s behalf. These are often software as a service (SaaS) products; common examples are CRM, email and marketing automation tools, ecommerce-enabling software, and web and mobile interaction trackers. The data is similar to first-party data since it is about the organization itself, created by its employees and customers. However, both the code that generates and stores the data and the data model are controlled externally, and the data analyst typically has little influence over these aspects. Second-party data is increasingly imported into an organization’s data warehouse for analysis. This can be accomplished with custom code or ETL connectors, or with SaaS vendors that offer data integration.

Third-party data may be purchased or obtained from free sources such as those published by governments. Unless the data has been collected specifically on behalf of the organization, data teams usually have little control over the format, frequency, and data quality. This data often lacks the granularity of first- and second-party data. For example, most third-party sources do not have user-level data, and instead data might be joined with first-party data at the postal code or city level, or at a higher level. Third-party data can have unique and useful information, however, such as aggregate spending patterns, demographics, and market trends that would be very expensive or impossible to collect otherwise.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Sparse Data

Sparse data occurs when there is a small amount of information within a larger set of empty or unimportant information. Sparse data might show up as many nulls and only a few values in a particular column. Null, different from a value of 0 , is the absence of data; that will be covered later in the section on data cleaning. Sparse data can occur when events are rare, such as software errors or purchases of products in the long tail of a product catalog. It can also occur in the early days of a feature or product launch, when only testers or beta customers have access. JSON is one approach that has been developed to deal with sparse data from a writing and storage perspective, as it stores only the data that is present and omits the rest. This is in contrast to a row-store database, which has to hold memory for a field even if there is no value in it.

Sparse data can be problematic for analysis. When events are rare, trends aren’t necessarily meaningful, and correlations are hard to distinguish from chance fluctuations. It’s worth profiling your data, as discussed later in this chapter, to understand if and where your data is sparse. Some options are to group infrequent events or items into categories that are more common, exclude the sparse data or time period from

the analysis entirely, or show descriptive statistics along with cautionary explanations that the trends are not necessarily meaningful.

There are a number of different types of data and a variety of ways that data is described, many of which are overlapping or not mutually exclusive. Familiarity with these types is useful not only in writing good SQL but also for deciding how to analyze the data in appropriate ways. You may not always know the data types in advance, which is why data profiling is so critical. Before we get to that, and to our first code examples, I’ll give a brief review of SQL query structure.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Quantitative Versus Qualitative Data

SQL代考

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Quantitative Versus Qualitative Data

定量数据是数字的。它测量人、事物和事件。定量数据可以包括描述符,例如客户信息、产品类型或设备配置,但​​它也带有数字信息,例如价格、数量或访问持续时间。计数、总和、平均值或其他数字函数应用于数据。如今,定量数据通常是机器生成的,但并非必须如此。记录在纸质患者摄入表格上的身高、体重和血压是定量的,学生测验分数也是由老师输入电子表格的。

定性数据通常是基于文本的,包括非严格定量的观点、感受和描述。温度和湿度水平是定量的,而像“炎热和潮湿”这样的描述是定性的。客户为产品支付的价格是定量的;他们喜欢或不喜欢它是定性的。调查反馈、客户支持查询和社交媒体帖子是定性的。有整个职业都在处理定性数据。在数据分析环境中,我们通常尝试量化定性。一种技术是提取关键字或短语并计算它们的出现次数。当我们在第 5 章深入研究文本分析时,我们将更详细地了解这一点。另一种技术是情感分析,其中使用语言结构来解释所用单词的含义,除了他们的频率。可以对句子或其他文本正文的积极或消极程度进行评分,然后使用计数或平均值来得出难以总结的见解。自然语言处理(NLP)领域取得了令人兴奋的进展,尽管其中大部分工作是使用 Python 等工具完成的。

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|First-, Second-, and Third-Party Data

第一方数据由组织本身收集。这可以通过服务器日志、跟踪交易和客户信息的数据库或其他由组织构建和控制并生成感兴趣的数据进行分析的系统来完成。由于这些系统是在内部创建的,因此通常可以找到构建它们的人员并了解数据是如何生成的。数据分析师也可能能够影响或控制某些数据的创建和存储方式,尤其是当错误导致数据质量不佳时。

第二方数据来自代表组织提供服务或执行业务功能的供应商。这些通常是软件即服务 (SaaS) 产品;常见的例子是 CRM、电子邮件和营销自动化工具、电子商务支持软件以及网络和移动交互跟踪器。这些数据类似于第一方数据,因为它是关于组织本身的,由其员工和客户创建。但是,生成和存储数据的代码和数据模型都是由外部控制的,数据分析师通常对这些方面几乎没有影响。越来越多的第二方数据被导入组织的数据仓库进行分析。这可以通过自定义代码或 ETL 连接器或提供数据集成的 SaaS 供应商来实现。

第三方数据可以从政府发布的免费来源购买或获得。除非数据是专门代表组织收集的,否则数据团队通常对格式、频率和数据质量几乎没有控制权。这些数据通常缺乏第一方和第二方数据的粒度。例如,大多数第三方来源没有用户级别的数据,而是可能会在邮政编码或城市级别或更高级别将数据与第一方数据相结合。但是,第三方数据可能具有独特且有用的信息,例如总体支出模式、人口统计数据和市场趋势,这些信息非常昂贵或无法以其他方式收集。

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Sparse Data

当一大组空的或不重要的信息中有少量信息时,就会出现稀疏数据。稀疏数据可能会在特定列中显示尽可能多的空值和少数值。Null,与值 0 不同,是没有数据;这将在后面的数据清理部分中介绍。当事件很少发生时,可能会出现稀疏数据,例如软件错误或在产品目录的长尾中购买产品。它也可能发生在功能或产品发布的早期,当时只有测试人员或 beta 客户可以访问。JSON 是一种从写入和存储角度处理稀疏数据的方法,因为它只存储存在的数据而忽略其余数据。这与行存储数据库不同,

稀疏数据可能会给分析带来问题。当事件很少发生时,趋势不一定有意义,并且很难将相关性与偶然波动区分开来。正如本章后面所讨论的,值得对数据进行剖析,以了解您的数据是否稀疏以及在何处稀疏。一些选项是将不常见的事件或项目分组到更常见的类别中,排除稀疏数据或时间段

完全分析,或显示描述性统计数据以及趋势不一定有意义的警告解释。

有许多不同类型的数据和各种描述数据的方式,其中许多是重叠的或不相互排斥的。熟悉这些类型不仅有助于编写好的 SQL,而且有助于决定如何以适当的方式分析数据。您可能并不总是事先知道数据类型,这就是数据剖析如此重要的原因。在我们开始之前,以及我们的第一个代码示例之前,我将简要回顾一下 SQL 查询结构。

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金融工程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
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计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Preparing Data for Analysis

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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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  • 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|Preparing Data for Analysis

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Types of Data

Estimates of how long data scientists spend preparing their data vary, but it’s safe to say that this step takes up a significant part of the time spent working with data. In 2014 , the New York Times reported that data scientists spend from $50 \%$ to $80 \%$ of their time cleaning and wrangling their data. A 2016 survey by CrowdFlower found that data scientists spend $60 \%$ of their time cleaning and organizing data in order to prepare it for analysis or modeling work. Preparing data is such a common task that terms have sprung up to describe it, such as data munging, data wrangling, and data prep. (“Mung” is an acronym for Mash Until No Good, which I have certainly done on occasion.) Is all this data preparation work just mindless toil, or is it an important part of the process?

Data preparation is easier when a data set has a data dictionary, a document or repository that has clear descriptions of the fields, possible values, how the data was collected, and how it relates to other data. Unfortunately, this is frequently not the case. Documentation often isn’t prioritized, even by people who see its value, or it becomes out-of-date as new fields and tables are added or the way data is populated changes. Data profiling creates many of the elements of a data dictionary, so if your organization already has a data dictionary, this is a good time to use it and contribute to it. If no data dictionary exists currently, consider starting one! This is one of the most valuable gifts you can give to your team and to your future self. An up-to-date data dictionary allows you to speed up the data-profiling process by building on profiling that’s already been done rather than replicating it. It will also improve the quality of your analysis results, since you can verify that you have used fields correctly and applied appropriate filters.

Even when a data dictionary exists, you will still likely need to do data prep work as part of the analysis. In this chapter, I’ll start with a review of data types you are likely to encounter. This is followed by a review of $\mathrm{SQL}$ query structure. Next, I will talk about profiling the data as a way to get to know its contents and check for data quality. Then I’ll talk about some data-shaping techniques that will return the columns and rows needed for further analysis. Finally, I’ll walk through some useful tools for cleaning data to deal with any quality issues.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Database Data Types

Fields in database tables all have defined data types. Most databases have good documentation on the types they support, and this is a good resource for any needed detail beyond what is presented here. You don’t necessarily need to be an expert on the nuances of data types to be good at analysis, but later in the book we’ll encounter situations in which considering the data type is important, so this section will cover the basics. The main types of data are strings, numeric, logical, and datetime, as summarized in Table 2-1. These are based on Postgres but are similar across most major database types.

String data types are the most versatile. These can hold letters, numbers, and special characters, including unprintable characters like tabs and newlines. String fields can be defined to hold a fixed or variable number of characters. A CHAR field could be defined to allow only two characters to hold US state abbreviations, for example, whereas a field storing the full names of states would need to be a VARCHAR to allow a variable number of characters. Fields can be defined as TEXT, CLOB (Character Large Object), or BLOB (Binary Large Object, which can include additional data types such as images), depending on the database to hold very long strings, though since they often take up a lot of space, these data types tend to be used sparingly. When data is loaded, if strings arrive that are too big for the defined data type, they may be truncated or rejected entirely. SQL has a number of string functions that we will make use of for various analysis purposes.

Numeric data types are all the ones that store numbers, both positive and negative. Mathematical functions and operators can be applied to numeric fields. Numeric data types include the INT types as well as FLOAT, DOUBLE, and DECIMAL types that allow decimal places. Integer data types are often implemented because they use less memory than their decimal counterparts. In some databases, such as Postgres, dividing integers results in an integer, rather than a value with decimal places as you might expect. We’ll discuss converting numeric data types to obtain correct results later in this chapter.

The logical data type is called BOOLEAN. It has values of TRUE and FALSE and is an efficient way to store information where these options are appropriate. Operations that compare two fields return a BOOLEAN value as a result. This data type is often used to create flags, fields that summarize the presence or absence of a property in the data. For example, a table storing email data might have a BOOLEAN has_opened field.

The datetime types include DATE, TIMESTAMP, and TIME. Date and time data should be stored in a field of one of these database types whenever possible, since SQL has a number of useful functions that operate on them. Timestamps and dates are very common in databases and are critical to many types of analysis, particularly time series analysis (covered in Chapter 3 ) and cohort analysis (covered in Chapter 4). Chapter 3 will discuss date and time formatting, transformations, and calculations.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Structured Versus Unstructured

Data is often described as structured or unstructured, or sometimes as semistructured. Most databases were designed to handle structured data, where each attribute is stored in a column, and instances of each entity are represented as rows. A data model is first created, and then data is inserted according to that data model. For example, an address table might have fields for street address, city, state, and postal code. Each row would hold a particular customer’s address. Each field has a data type and allows only data of that type to be entered. When structured data is inserted into a table, each field is verified to ensure it conforms to the correct data type. Structured data is easy to query with SQL.

Unstructured data is the opposite of structured data. There is no predetermined structure, data model, or data types. Unstructured data is often the “everything else” that isn’t database data. Documents, emails, and web pages are unstructured. Photos, images, videos, and audio files are also examples of unstructured data. They don’t fit into the traditional data types, and thus they are more difficult for relational databases to store efficiently and for SQL to query. Unstructured data is often stored outside of relational databases as a result. This allows data to be loaded quickly, but lack of data validation can result in low data quality. As we saw in Chapter 1 , the technology continues to evolve, and new tools are being developed to allow SQL querying of many types of unstructured data.

Semistructured data falls in between these two categories. Much “unstructured” data has some structure that we can make use of. For example, emails have from and to email addresses, subject lines, body text, and sent timestamps that can be stored separately in a data model with those fields. Metadata, or data about data, can be extracted from other file types and stored for analysis. For example, music audio files might be tagged with artist, song name, genre, and duration. Generally, the structured parts of semistructured data can be queried with $\mathrm{SQL}$, and $\mathrm{SQL}$ can often be used to parse or otherwise extract structured data for further querying. We’ll see some applications of this in the discussion of text analysis in Chapter $5 .$

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Preparing Data for Analysis

SQL代考

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Types of Data

对数据科学家花费多长时间准备数据的估计各不相同,但可以肯定地说,这一步占用了处理数据所花费的大部分时间。2014 年,《纽约时报》报道称,数据科学家从50%至80%他们清理和整理数据的时间。CrowdFlower 2016 年的一项调查发现,数据科学家花费60%他们的时间清理和组织数据,以便为分析或建模工作做好准备。准备数据是一项如此常见的任务,以至于出现了很多术语来描述它,例如数据整理、数据整理和数据准备。(“Mung”是 Mash until No Good 的首字母缩写词,我当然有时会这样做。)所有这些数据准备工作只是盲目的辛勤工作,还是该过程的重要组成部分?

当数据集具有数据字典、文档或存储库时,数据准备会更容易,这些文档或存储库对字段、可能的值、数据的收集方式以及与其他数据的关系都有清晰的描述。不幸的是,通常情况并非如此。文档通常不会被优先考虑,即使是看到其价值的人,或者随着新字段和表的添加或数据填充方式的变化而变得过时。数据剖析创建了数据字典的许多元素,因此如果您的组织已经拥有一个数据字典,那么现在是使用它并为其做出贡献的好时机。如果当前不存在数据字典,请考虑启动一个!这是您可以送给团队和未来的自己的最有价值的礼物之一。最新的数据字典允许您通过构建已经完成的分析而不是复制它来加快数据分析过程。它还将提高分析结果的质量,因为您可以验证您是否正确使用了字段并应用了适当的过滤器。

即使存在数据字典,您仍可能需要将数据准备工作作为分析的一部分。在本章中,我将从回顾您可能会遇到的数据类型开始。紧随其后的是审查小号问大号查询结构。接下来,我将讨论通过分析数据来了解其内容并检查数据质量。然后我将讨论一些数据整形技术,这些技术将返回进一步分析所需的列和行。最后,我将介绍一些用于清理数据以处理任何质量问题的有用工具。

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Database Data Types

数据库表中的字段都有定义的数据类型。大多数数据库都有关于它们支持的类型的良好文档,这是一个很好的资源,可以提供超出此处介绍的任何所需详细信息。您不一定需要成为数据类型细微差别方面的专家才能擅长分析,但在本书后面我们会遇到考虑数据类型很重要的情况,因此本节将介绍基础知识。数据的主要类型是字符串、数字、逻辑和日期时间,如表 2-1 所示。这些基于 Postgres,但在大多数主要数据库类型中都是相似的。

字符串数据类型是最通用的。这些可以包含字母、数字和特殊字符,包括制表符和换行符等不可打印的字符。字符串字段可以定义为包含固定或可变数量的字符。例如,可以将 CHAR 字段定义为仅允许两个字符保存美国州的缩写,而存储州全名的字段需要是 VARCHAR 以允许可变数量的字符。字段可以定义为 TEXT、CLOB(字符大对象)或 BLOB(二进制大对象,其中可以包含其他数据类型,例如图像),这取决于数据库来保存非常长的字符串,尽管它们通常占用很多空间,这些数据类型往往被谨慎使用。加载数据时,如果到达的字符串对于定义的数据类型来说太大,它们可能会被截断或完全拒绝。SQL 有许多字符串函数,我们将使用这些函数进行各种分析。

数字数据类型是所有存储数字的类型,包括正数和负数。数学函数和运算符可以应用于数值字段。数值数据类型包括 INT 类型以及允许小数位的 FLOAT、DOUBLE 和 DECIMAL 类型。通常实现整数数据类型是因为它们使用的内存比十进制数据类型少。在某些数据库中,例如 Postgres,将整数相除会得到一个整数,而不是您可能期望的带有小数位的值。我们将在本章后面讨论转换数字数据类型以获得正确的结果。

逻辑数据类型称为 BOOLEAN。它具有 TRUE 和 FALSE 值,是在适合这些选项的位置存储信息的有效方式。比较两个字段的操作会返回一个 BOOLEAN 值作为结果。此数据类型通常用于创建标志,即汇总数据中是否存在属性的字段。例如,存储电子邮件数据的表可能具有 BOOLEAN has_opened 字段。

日期时间类型包括 DATE、TIMESTAMP 和 TIME。日期和时间数据应尽可能存储在这些数据库类型之一的字段中,因为 SQL 有许多对它们进行操作的有用函数。时间戳和日期在数据库中非常常见,对许多类型的分析至关重要,特别是时间序列分析(第 3 章介绍)和队列分析(第 4 章介绍)。第 3 章将讨论日期和时间格式、转换和计算。

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Structured Versus Unstructured

数据通常被描述为结构化或非结构化,或者有时被描述为半结构化。大多数数据库旨在处理结构化数据,其中每个属性都存储在一列中,并且每个实体的实例都表示为行。首先创建一个数据模型,然后根据该数据模型插入​​数据。例如,地址表可能包含街道地址、城市、州和邮政编码的字段。每行将包含一个特定客户的地址。每个字段都有一个数据类型,并且只允许输入该类型的数据。将结构化数据插入表中时,会验证每个字段以确保其符合正确的数据类型。结构化数据易于使用 SQL 进行查询。

非结构化数据与结构化数据相反。没有预先确定的结构、数据模型或数据类型。非结构化数据通常是不是数据库数据的“其他一切”。文档、电子邮件和网页是非结构化的。照片、图像、视频和音频文件也是非结构化数据的示例。它们不适合传统的数据类型,因此它们更难以用于关系数据库的高效存储和 SQL 查询。因此,非结构化数据通常存储在关系数据库之外。这样可以快速加载数据,但缺乏数据验证会导致数据质量低下。正如我们在第 1 章中看到的那样,技术不断发展,并且正在开发新工具以允许对多种类型的非结构化数据进行 SQL 查询。

半结构化数据介于这两类之间。许多“非结构化”数据都有一些我们可以利用的结构。例如,电子邮件具有发件人和收件人电子邮件地址、主题行、正文和发送时间戳,这些时间戳可以单独存储在具有这些字段的数据模型中。元数据或有关数据的数据可以从其他文件类型中提取并存储以供分析。例如,音乐音频文件可能带有艺术家、歌曲名称、流派和持续时间的标签。一般来说,半结构化数据的结构化部分可以用小号问大号, 和小号问大号通常可用于解析或以其他方式提取结构化数据以进行进一步查询。我们将在第 1 章的文本分析讨论中看到它的一些应用。5.

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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。

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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SQL代考|Row-Store Databases

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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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计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Row-Store Databases

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Row-Store Databases

Row-store databases-also called transactional databases-are designed to be efficient at processing transactions: INSERTs, UPDATEs, and DELETEs. Popular open source row-store databases include MySQL and Postgres. On the commercial side, Microsoft SQL Server, Oracle, and Teradata are widely used. Although they’re not really optimized for analysis, for a number of years row-store databases were the only option for companies building data warehouses. Through careful tuning and schema design, these databases can be used for analytics. They are also attractive due to the low cost of open source options and because they’re familiar to the database administrators who maintain them. Many organizations replicate their production database in the same technology as a first step toward building out data infrastructure. For all of these reasons, data analysts and data scientists are likely to work with data in a rowstore database at some point in their career.

We think of a table as rows and columns, but data has to be serialized for storage. A query searches a hard disk for the needed data. Hard disks are organized in a series of blocks of a fixed size. Scanning the hard disk takes both time and resources, so minimizing the amount of the disk that needs to be scanned to return query results is important. Row-store databases approach this problem by serializing data in a row. Figure 1-4 shows an example of row-wise data storage. When querying, the whole row is read into memory. This approach is fast when making row-wise updates, but it’s slower when making calculations across many rows if only a few columns are needed.

To reduce the width of tables, row-store databases are usually modeled in third normal form, which is a database design approach that seeks to store each piece of information only once, to avoid duplication and inconsistencies. This is efficient for transaction processing but often leads to a large number of tables in the database, each with only a few columns. To analyze such data, many joins may be required, and it can be difficult for nondevelopers to understand how all of the tables relate to each other and where a particular piece of data is stored. When doing analysis, the goal is usually denormalization, or getting all the data together in one place.

Tables typically have a primary key that enforces uniqueness-in other words, it prevents the database from creating more than one record for the same thing. Tables will often have an id column that is an auto-incrementing integer, where each new record gets the next integer after the last one inserted, or an alphanumeric value that is created by a primary key generator. There should also be a set of columns that together make the row unique; this combination of fields is called a composite key, or sometimes a business key. For example, in a table of people, the columns first_name, last_name, and birthdate together might make the row unique. Social_security_id would also be a unique identifier, in addition to the table’s person_id column.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Column-Store Databases

Column-store databases took off in the early part of the 21 st century, though their theoretical history goes back as far as that of row-store databases. Column-store databases store the values of a column together, rather than storing the values of a row together. This design is optimized for queries that read many records but not necessarily all the columns. Popular column-store databases include Amazon Redshift, Snowflake, and Vertica.

Column-store databases are efficient at storing large volumes of data thanks to compression. Missing values and repeating values can be represented by very small marker values instead of the full value. For example, rather than storing “United Kingdom” thousands or millions of times, a column-store database will store a surrogate value that takes up very little storage space, along with a lookup that stores the full “United Kingdom” value. Column-store databases also compress data by taking advantage of repetitions of values in sorted data. For example, the database can store the fact that the marker value for “United Kingdom” is repeated 100 times, and this takes up even less space than storing that marker 100 times.

Column-store databases do not enforce primary keys and do not have indexes. Repeated values are not problematic, thanks to compression. As a result, schemas can be tailored for analysis queries, with all the data together in one place as opposed to being in multiple tables that need to be joined. Duplicate data can easily sneak in without primary keys, however, so understanding the source of the data and quality checking are important.

Updates and deletes are expensive in most column-store databases, since data for a single row is distributed rather than stored together. For very large tables, a writeonly policy may exist, so we also need to know something about how the data is generated in order to figure out which records to use. The data can also be slower to read, as it needs to be uncompressed before calculations are applied.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Other Types of Data Infrastructure

Databases aren’t the only way data can be stored, and there is an increasing variety of options for storing data needed for analysis and powering applications. File storage systems, sometimes called data lakes, are probably the main alternative to database warehouses. NoSQL databases and search-based data stores are alternative data storage systems that offer low latency for application development and searching log files. Although not typically part of the analysis process, they are increasingly part of organizations’ data infrastructure, so I will introduce them briefly in this section as well. One interesting trend to point out is that although these newer types of infrastructure at first aimed to break away from the confines of SQL databases, many have ended up implementing some kind of SQL interface to query the data.

Hadoop, also known as HDFS (for “Hadoop distributed filesystem”), is an open source file storage system that takes advantage of the ever-falling cost of data storage and computing power, as well as distributed systems. Files are split into blocks, and Hadoop distributes them across a filesystem that is stored on nodes, or computers, in a cluster. The code to run operations is sent to the nodes, and they process the data in parallel. Hadoop’s big breakthrough was to allow huge amounts of data to be stored cheaply. Many large internet companies, with massive amounts of often unstructured data, found this to be an advantage over the cost and storage limitations of traditional databases. Hadoop’s early versions had two major downsides: specialized coding skills were needed to retrieve and process data since it was not SQL compatible, and execution time for the programs was often quite long. Hadoop has since matured, and various tools have been developed that allow SQL or SQL-like access to the data and speed up query times.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Row-Store Databases

SQL代考

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Row-Store Databases

行存储数据库(也称为事务数据库)旨在高效处理事务:INSERT、UPDATE 和 DELETE。流行的开源行存储数据库包括 MySQL 和 Postgres。在商业方面,广泛使用 Microsoft SQL Server、Oracle 和 Teradata。尽管它们并没有真正针对分析进行优化,但多年来,行存储数据库是公司构建数据仓库的唯一选择。通过仔细调整和模式设计,这些数据库可用于分析。由于开源选项的低成本以及维护它们的数据库管理员熟悉它们,它们也很有吸引力。许多组织使用相同的技术复制他们的生产数据库,作为构建数据基础设施的第一步。由于所有这些原因,

我们将表视为行和列,但数据必须序列化才能存储。查询在硬盘中搜索所需的数据。硬盘被组织成一系列固定大小的块。扫描硬盘需要时间和资源,因此最小化需要扫描以返回查询结果的磁盘数量非常重要。行存储数据库通过连续序列化数据来解决这个问题。图 1-4 显示了逐行数据存储的示例。查询时,将整行读入内存。这种方法在进行逐行更新时速度很快,但如果只需要几列,则在跨多行计算时速度较慢。

为了减少表的宽度,行存储数据库通常以第三范式建模,这是一种数据库设计方法,旨在将每条信息只存储一次,以避免重复和不一致。这对于事务处理很有效,但通常会导致数据库中有大量表,每个表只有几列。要分析此类数据,可能需要许多连接,并且非开发人员可能难以理解所有表之间的关系以及特定数据的存储位置。在进行分析时,目标通常是非规范化,或者将所有数据集中在一个地方。

表通常有一个强制唯一性的主键——换句话说,它可以防止数据库为同一事物创建多个记录。表通常会有一个 id 列,它是一个自动递增的整数,其中每个新记录在插入最后一个记录之后获取下一个整数,或者由主键生成器创建的字母数字值。还应该有一组列共同使行独一无二;这种字段组合称为复合键,有时称为业务键。例如,在人员表中,first_name、last_name 和birthdate 列一起可能使该行唯一。除了表的 person_id 列之外,Social_security_id 也将是一个唯一标识符。

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Column-Store Databases

列存储数据库在 21 世纪初期开始兴起,尽管它们的理论历史可以追溯到行存储数据库。列存储数据库将列的值存储在一起,而不是将行的值存储在一起。此设计针对读取许多记录但不一定读取所有列的查询进行了优化。流行的列存储数据库包括 Amazon Redshift、Snowflake 和 Vertica。

由于压缩,列存储数据库可以有效地存储大量数据。缺失值和重复值可以用非常小的标记值而不是完整值来表示。例如,与存储“United Kingdom”数千或数百万次不同,列存储数据库将存储占用很少存储空间的代理值,以及存储完整“United Kingdom”值的查找。列存储数据库还通过利用排序数据中值的重复来压缩数据。例如,数据库可以存储“英国”的标记值重复 100 次这一事实,这比存储该标记 100 次占用的空间更少。

列存储数据库不强制使用主键,也没有索引。由于压缩,重复值没有问题。因此,可以为分析查询定制模式,将所有数据放在一个地方,而不是放在需要连接的多个表中。但是,重复数据很容易在没有主键的情况下潜入,因此了解数据来源和质量检查很重要。

在大多数列存储数据库中,更新和删除的成本很高,因为单行的数据是分布式的,而不是存储在一起的。对于非常大的表,可能存在只写策略,因此我们还需要了解数据是如何生成的,以便确定要使用哪些记录。数据的读取速度也可能较慢,因为在应用计算之前需要对其进行解压缩。

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Other Types of Data Infrastructure

数据库并不是存储数据的唯一方式,存储分析和驱动应用程序所需的数据的选项越来越多。文件存储系统,有时称为数据湖,可能是数据库仓库的主要替代品。NoSQL 数据库和基于搜索的数据存储是替代数据存储系统,可为应用程序开发和搜索日志文件提供低延迟。尽管它们通常不是分析过程的一部分,但它们越来越多地成为组织数据基础设施的一部分,因此我将在本节中简要介绍它们。需要指出的一个有趣趋势是,尽管这些新型基础架构最初旨在摆脱 SQL 数据库的限制,但许多最终都实现了某种 SQL 接口来查询数据。

Hadoop,也称为HDFS(“Hadoop分布式文件系统”),是一种利用数据存储和计算能力不断下降的成本以及分布式系统的开源文件存储系统。文件被分割成块,Hadoop 将它们分布在存储在集群中节点或计算机上的文件系统中。运行操作的代码被发送到节点,它们并行处理数据。Hadoop 的重大突破是可以廉价地存储大量数据。许多拥有大量非结构化数据的大型互联网公司发现,这比传统数据库的成本和存储限制更具优势。Hadoop 的早期版本有两个主要缺点:需要专门的编码技能来检索和处理数据,因为它不兼容 SQL,程序的执行时间通常很长。Hadoop 已经成熟,并且已经开发了各种工具,允许 SQL 或类似 SQL 的数据访问并加快查询时间。

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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。

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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。

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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SQL代考|SQL Versus R or Python

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|SQL Versus R or Python

While SQL is a popular language for data analysis, it isn’t the only choice. $R$ and Python are among the most popular of the other languages used for data analysis. $R$ is a statistical and graphing language, while Python is a general-purpose programming language that has strengths in working with data. Both are open source, can be installed on a laptop, and have active communities developing packages, or extensions, that tackle various data manipulation and analysis tasks. Choosing between $R$ and Python is beyond the scope of this book, but there are many discussions online about the relative advantages of each. Here I will consider them together as codinglanguage alternatives to $\mathrm{SQL}$.

One major difference between SQL and other coding languages is where the code runs and, therefore, how much computing power is available. $\mathrm{SQL}$ always runs on a database server, taking advantage of all its computing resources. For doing analysis, $R$ and Python are usually run locally on your machine, so computing resources are capped by whatever is available locally. There are, of course, lots of exceptions: databases can run on laptops, and R and Python can be run on servers with more resources. When you are performing anything other than the simplest analysis on large data sets, pushing work onto a database server with more resources is a good option. Since databases are usually set up to continually receive new data, SQL is also a good choice when a report or dashboard needs to update periodically.

A second difference is in how data is stored and organized. Relational databes always organize data into rows and columns within tables, so SQL assumes this structure for every query. $\mathrm{R}$ and Python have a wider variety of ways to store data, including variables, lists, and dictionaries, among other options. These provide more flexibility, but at the cost of a steeper learning curve. To facilitate data analysis, $R$ has data frames, which are similar to database tables and organize data into rows and columns. The pandas package makes DataFrames available in Python. Even when other options are available, the table structure remains valuable for analysis.

Looping is another major difference between SQL and most other computer programming languages. A loop is an instruction or a set of instructions that repeats until a specified condition is met. SQL aggregations implicitly loop over the set of data, without any additional code. We will see later how the lack of ability to loop over fields can result in lengthy SQL statements when pivoting or unpivoting data. While deeper discussion is beyond the scope of this book, some vendors have created extensions to SQL, such as PL/SQL in Oracle and T-SQL in Microsoft SQL Server, that allow functionality such as looping.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|SQL as Part of the Data Analysis Workflow

Now that I’ve explained what SQL is, discussed some of its benefits, and compared it to other languages, we’ll turn to a discussion of where SQL fits in the data analysis process. Analysis work always starts with a question, which may be about how many new customers have been acquired, how sales are trending, or why some users stick around for a long time while others try a service and never return. Once the question is framed, we consider where the data originated, where the data is stored, the analysis plan, and how the results will be presented to the audience. Figure 1-2 shows the steps in the process. Queries and analysis are the focus of this book, though I will discuss the other steps briefly in order to put the queries and analysis stage into a broader context.

First, data is generated by source systems, a term that includes any human or machine process that generates data of interest. Data can be generated by people by hand, such as when someone fills out a form or takes notes during a doctor’s visit. Data can also be machine generated, such as when an application database records a purchase, an event-streaming system records a website click, or a marketing management tool records an email open. Source systems can generate many different types and formats of data, and Chapter 2 will discuss them, and how the type of source may impact the analysis, in more detail.

The second step is moving the data and storing it in a database for analysis. I will use the terms data warehouse, which is a database that consolidates data from across an organization into a central repository, and data store, which refers to any type of data storage system that can be queried. Other terms you might come across are data mart, which is typically a subset of a data warehouse, or a more narrowly focused data warehouse; and data lake, a term that can mean either that data resides in a file storage system or that it is stored in a database but without the degree of data transformation that is common in data warehouses. Data warehouses range from small and simple to huge and expensive. A database running on a laptop will be sufficient for you to follow along with the examples in this book. What matters is having the data you need to perform an analysis together in one place.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Database Types and How to Work with Them

If you’re working with SQL, you’ll be working with databases. There is a range of database types-open source to proprietary, row-store to column-store. There are onpremises databases and cloud databases, as well as hybrid databases, where an organization runs the database software on a cloud vendor’s infrastructure. There are also a number of data stores that aren’t databases at all but can be queried with SQL.

Databases are not all created equal; each database type has its strengths and weaknesses when it comes to analysis work. Unlike tools used in other parts of the analysis workflow, you may not have much say in which database technology is used in your organization. Knowing the ins and outs of the database you have will help you work more efficiently and take advantage of any special SQL functions it offers. Familiarity with other types of databases will help you if you find yourself working on a project to build or migrate to a new data warehouse. You may want to install a database on your laptop for personal, small-scale projects, or get an instance of a cloud warehouse for similar reasons.

Databases and data stores have been a dynamic area of technology development since they were introduced. A few trends since the turn of the 21 st century have driven the technology in ways that are really exciting for data practitioners today. First, data volumes have increased incredibly with the internet, mobile devices, and the Internet of Things (IoT). In 2020 IDC predicted that the amount of data stored globally will grow to 175 zettabytes by 2025 . This scale of data is hard to even think about, and not all of it will be stored in databases for analysis. It’s not uncommon for companies to have data in the scale of terabytes and petabytes these days, a scale that would have been impossible to process with the technology of the 1990 s and earlier. Second, decreases in data storage and computing costs, along with the advent of the cloud,

have made it cheaper and easier for organizations to collect and store these massive amounts of data. Computer memory has gotten cheaper, meaning that large amounts of data can be loaded into memory, calculations performed, and results returned, all without reading and writing to disk, greatly increasing the speed. Third, distributed compuling has alluwed the breaking up of wurkluads acruss many machines. This allows a large and tunable amount of computing to be pointed to complex data tasks.
Databases and data stores have combined these technological trends in a number of different ways in order to optimize for particular types of tasks. There are two broad categories of databases that are relevant for analysis work: row-store and columnstore. In the next section I’ll introduce them, discuss what makes them similar to and different from each other, and talk about what all of this means as far as doing analysis with data stored in them. Finally, I’ll introduce some additional types of data infrastructure beyond databases that you may encounter.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|SQL Versus R or Python

SQL代考

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|SQL Versus R or Python

虽然 SQL 是一种流行的数据分析语言,但它并不是唯一的选择。R和 Python 是最流行的用于数据分析的其他语言之一。R是一种统计和图形语言,而 Python 是一种通用编程语言,在处理数据方面具有优势。两者都是开源的,可以安装在笔记本电脑上,并且有活跃的社区开发包或扩展,以解决各种数据操作和分析任务。之间进行选择R和 Python 超出了本书的范围,但是网上有很多关于各自相对优势的讨论。在这里,我将它们一起视为编码语言的替代品小号问大号.

SQL 和其他编码语言之间的一个主要区别是代码运行的位置,因此,有多少计算能力可用。小号问大号始终在数据库服务器上运行,利用其所有计算资源。为了进行分析,R和 Python 通常在您的机器上本地运行,因此计算资源受本地可用资源的限制。当然,也有很多例外:数据库可以在笔记本电脑上运行,R 和 Python 可以在资源更多的服务器上运行。当您对大型数据集执行最简单的分析以外的任何操作时,将工作推送到具有更多资源的数据库服务器上是一个不错的选择。由于数据库通常设置为不断接收新数据,因此当报表或仪表板需要定期更新时,SQL 也是一个不错的选择。

第二个区别在于数据的存储和组织方式。关系数据库总是将数据组织成表中的行和列,因此 SQL 对每个查询都采用这种结构。RPython 有更多种类的数据存储方式,包括变量、列表和字典等。这些提供了更大的灵活性,但代价是更陡峭的学习曲线。为了方便数据分析,R具有数据框,类似于数据库表,将数据组织成行和列。pandas 包使 DataFrames 在 Python 中可用。即使有其他选项可用,表结构仍然对分析很有价值。

循环是 SQL 和大多数其他计算机编程语言之间的另一个主要区别。循环是重复的指令或一组指令,直到满足指定条件。SQL 聚合隐式循环数据集,无需任何额外代码。稍后我们将看到在对数据进行透视或反透视时,缺乏循环遍历字段的能力如何导致冗长的 SQL 语句。虽然更深入的讨论超出了本书的范围,但一些供应商已经创建了 SQL 的扩展,例如 Oracle 中的 PL/SQL 和 Microsoft SQL Server 中的 T-SQL,它们允许诸如循环之类的功能。

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|SQL as Part of the Data Analysis Workflow

既然我已经解释了 SQL 是什么,讨论了它的一些好处,并将它与其他语言进行了比较,我们将转向讨论 SQL 在数据分析过程中的位置。分析工作总是从一个问题开始,这可能是关于获得了多少新客户,销售趋势如何,或者为什么有些用户会坚持很长时间,而另一些用户却尝试了一项服务却再也没有回来。一旦提出问题,我们就会考虑数据的来源、数据的存储位置、分析计划以及如何将结果呈现给观众。图 1-2 显示了该过程中的步骤。查询和分析是本书的重点,但我将简要讨论其他步骤,以便将查询和分析阶段置于更广泛的背景中。

首先,数据由源系统生成,该术语包括任何生成感兴趣数据的人或机器过程。数据可以由人们手动生成,例如当有人填写表格或在医生就诊期间做笔记时。数据也可以是机器生成的,例如当应用程序数据库记录购买、事件流系统记录网站点击或营销管理工具记录电子邮件打开时。源系统可以生成许多不同类型和格式的数据,第 2 章将更详细地讨论它们,以及源类型如何影响分析。

第二步是移动数据并将其存储在数据库中进行分析。我将使用术语数据仓库,它是一个将来自整个组织的数据整合到中央存储库中的数据库,以及数据存储,它指的是可以查询的任何类型的数据存储系统。您可能会遇到的其他术语是数据集市,它通常是数据仓库的一个子集,或更狭义的数据仓库;和数据湖,这个术语可以表示数据要么驻留在文件存储系统中,要么存储在数据库中,但没有数据仓库中常见的数据转换程度。数据仓库的范围从小而简单到巨大而昂贵。在笔记本电脑上运行的数据库足以让您按照本书中的示例进行操作。

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Database Types and How to Work with Them

如果您使用 SQL,那么您将使用数据库。有一系列数据库类型——从开源到专有,从行存储到列存储。有本地数据库和云数据库,以及混合数据库,组织在云供应商的基础架构上运行数据库软件。还有一些数据存储根本不是数据库,但可以使用 SQL 进行查询。

数据库并非都是平等的;在分析工作中,每种数据库类型都有其优势和劣势。与分析工作流程的其他部分中使用的工具不同,您可能没有太多发言权,您的组织中使用了哪种数据库技术。了解您拥有的数据库的来龙去脉将帮助您更有效地工作,并利用它提供的任何特殊 SQL 函数。如果您发现自己正在从事构建或迁移到新数据仓库的项目,那么熟悉其他类型的数据库将对您有所帮助。您可能希望在笔记本电脑上为个人小型项目安装数据库,或出于类似原因获取云仓库实例。

数据库和数据存储自推出以来一直是技术发展的动态领域。自 21 世纪之交以来,一些趋势以对当今数据从业者来说真正令人兴奋的方式推动了这项技术。首先,随着互联网、移动设备和物联网 (IoT) 的发展,数据量急剧增加。2020 年 IDC 预测,到 2025 年,全球存储的数据量将增长到 175 zettabytes。这种规模的数据甚至难以想象,而且并非所有数据都将存储在数据库中进行分析。如今,公司拥有 TB 级和 PB 级的数据并不少见,这是 1990 年代及更早的技术无法处理的规模。其次,随着云的出现,数据存储和计算成本降低,

使组织收集和存储这些海量数据变得更便宜、更容易。计算机内存变得越来越便宜,这意味着可以将大量数据加载到内存中,执行计算并返回结果,而无需读取和写入磁盘,大大提高了速度。第三,分布式计算已经允许分散许多机器上的 wurkluads。这允许将大量可调整的计算指向复杂的数据任务。
数据库和数据存储以多种不同的方式结合了这些技术趋势,以便针对特定类型的任务进行优化。与分析工作相关的数据库有两大类:行存储和列存储。在下一节中,我将介绍它们,讨论是什么使它们彼此相似和不同,并讨论所有这些对于使用存储在其中的数据进行分析的意义。最后,我将介绍一些您可能会遇到的数据库之外的其他类型的数据基础设施。

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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
SQL代写各种数据建模与可视化代写

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Analysis with SQL

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
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计算机代写|数据库作业代写SQL代考|What Is Data Analysis

Collecting and storing data for analysis is a very human activity. Systems to track stores of grain, taxes, and the population go back thousands of years, and the roots of statistics date back hundreds of years. Related disciplines, including statistical process control, operations research, and cybernetics, exploded in the 20th century. Many different names are used to describe the discipline of data analysis, such as business intelligence (BI), analytics, data science, and decision science, and practitioners have a range of job titles. Data analysis is also done by marketers, product managers, business analysts, and a variety of other people. In this book, I’ll use the terms data analyst and data scientist interchangeably to mean the person working with $\mathrm{SQL}$ to understand data. I will refer to the software used to build reports and dashboards as BI tools.

Data analysis in the contemporary sense was enabled by, and is intertwined with, the history of computing. Trends in both research and commercialization have shaped it,

and the story includes a who’s who of researchers and major companies, which we’ll talk about in the section on SQL. Data analysis blends the power of computing with techniques from traditional statistics. Data analysis is part data discovery, part data interpretation, and part data communication. Very often the purpose of data analysis is to improve decision making, by humans and increasingly by machines through automation.

Sound methodology is critical, but analysis is about more than just producing the right number. It’s about curiosity, asking questions, and the “why” behind the numbers. It’s about patterns and anomalies, discovering and interpreting clues about how businesses and humans behave. Sometimes analysis is done on a data set gathered to answer a specific question, as in a scientific setting or an online experiment. Analysis is also done on data that is generated as a result of doing business, as in sales of a company’s products, or that is generated for analytics purposes, such as user interaction tracking on websites and mobile apps. This data has a wide range of possible applications, from troubleshooting to planning user interface (UI) improvements, but it often arrives in a format and volume such that the data needs processing before yielding answers. Chapter 2 will cover preparing data for analysis, and Chapter 8 will discuss some of the ethical and privacy concerns with which all data practitioners should be familiar.

It’s hard to think of an industry that hasn’t been touched by data analysis: manufacturing, retail, finance, health care, education, and even government have all been changed by it. Sports teams have employed data analysis since the early years of Billy Beane’s term as general manager of the Oakland Athletics, made famous by Michael Lewis’s book Moneyball (Norton). Data analysis is used in marketing, sales, logistics, product development, user experience design, support centers, human resources, and more. The combination of techniques, applications, and computing power has led to the explosion of related fields such as data engineering and data science.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|What Is SQL

SQL is the language used to communicate with databases. The acronym stands for Structured Query Language and is pronounced either like “sequel” or by saying each letter, as in “ess cue el.” This is only the first of many controversies and inconsistencies surrounding SQL that we’ll see, but most people will know what you mean regardless of how you say it. There is some debate as to whether SQL is or isn’t a programming language. It isn’t a general purpose language in the way that $\mathrm{C}$ or Python are. SQL without a database and data in tables is just a text file. SQL can’t build a website, but it is powerful for working with data in databases. On a practical level, what matters most is that SQL can help you get the job of data analysis done.

IBM was the first to develop SQL databases, from the relational model invented by Edgar Codd in the 1960s. The relational model was a theoretical description for managing data using relationships. By creating the first databases, IBM helped to advance the theory, but it also had commercial considerations, as did Oracle, Microsoft, and every other company that has commercialized a database since. From the beginning, there has been tension between computer theory and commercial reality. SQL became an International Organization for Standards (ISO) standard in 1987 and an American National Standards Institute (ANSI) standard in 1986. Although all major databases start from these standards in their implementation of SQL, many have variations and functions that make life easier for the users of those databes. These come at the cost of making SQL more difficult to move between databases without some modifications.

SQL is used to access, manipulate, and retrieve data from objects in a database. Databases can have one or more schemas, which provide the organization and structure and contain other objects. Within a schema, the objects most commonly used in data analysis are tables, views, and functions. Tables contain fields, which hold the data. Tables may have one or more indexes; an index is a special kind of data structure that allows data to be retrieved more efficiently. Indexes are usually defined by a databe administrator. Views are essentially stored queries that can be referenced in the same way as a table. Functions allow commonly used sets of calculations or procedures to be stored and easily referenced in queries. They are usually created by a database administrator, or DBA. Figure 1-1 gives an overview of the organization of databases.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Benefits of SQL

There are many good reasons to use SQL for data analysis, from computing power to its ubiquity in data analysis tools and its flexibility.

Perhaps the best reason to use SQL is that much of the world’s data is already in databases. It’s likely your own organization has one or more databases. Even if data is not already in a database, loading it into one can be worthwhile in order to take advantage of the storage and computing advantages, especially when compared to alternatives such as spreadsheets. Computing power has exploded in recent years, and data warehouses and data infrastructure have evolved to take advantage of it. Some newer cloud databases allow massive amounts of data to be queried in memory, speeding things up further. The days of waiting minutes or hours for query results to return may be over, though analysts may just write more complex queries in response.

SQL is the de facto standard for interacting with databases and retrieving data from them. A wide range of popular software connects to databases with SQL, from spreadsheets to BI and visualization tools and coding languages such as Python and $\mathrm{R}$ (discussed in the next section). Due to the computing resources available, performing as much data manipulation and aggregation as possible in the database often has advantages downstream. We’ll discuss strategies for building complex data sets for downstream tools in depth in Chapter 8 .

The basic SQL building blocks can be combined in an endless number of ways. Starting with a relatively small number of building blocks-the syntax -SQL can accomplish a wide array of tasks. SQL can be developed iteratively, and it’s easy to review the results as you go. It may not be a full-fledged programming language, but it can do a lot, from transforming data to performing complex calculations and answering questions.

Last, SQL is relatively easy to learn, with a finite amount of syntax. You can learn the basic keywords and structure quickly and then hone your craft over time working with varied data sets. Applications of SQL are virtually infinite, when you take into account the range of data sets in the world and the possible questions that can be asked of data. SQL is taught in many universities, and many people pick up some skills on the job. Even employees who don’t already have SQL skills can be trained, and the learning curve may be easier than that for other programming languages. This makes storing data for analysis in relational databases a logical choice for organizations.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Analysis with SQL

SQL代考

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|What Is Data Analysis

收集和存储数据进行分析是一项非常人性化的活动。追踪粮食储备、税收和人口的系统可以追溯到几千年前,而统计数据的根源可以追溯到几百年前。相关学科,包括统计过程控制、运筹学和控制论,在 20 世纪蓬勃发展。许多不同的名称用于描述数据分析的学科,例如商业智能 (BI)、分析、数据科学和决策科学,从业者拥有一系列职称。营销人员、产品经理、业务分析师和其他各种人员也可以进行数据分析。在本书中,我将交替使用数据分析师和数据科学家这两个术语来表示与之共事的人小号问大号了解数据。我将用于构建报告和仪表板的软件称为 BI 工具。

当代意义上的数据分析是由计算的历史促成的,并且与计算的历史交织在一起。研究和商业化的趋势塑造了它,

这个故事包括研究人员和大公司的名人录,我们将在 SQL 部分讨论。数据分析将计算能力与传统统计技术相结合。数据分析是部分数据发现、部分数据解释和部分数据通信。很多时候,数据分析的目的是通过自动化来改善人类的决策,并且越来越多地由机器做出。

合理的方法很重要,但分析不仅仅是产生正确的数字。这是关于好奇心、提问以及数字背后的“为什么”。它是关于模式和异常,发现和解释有关企业和人类行为方式的线索。有时,分析是针对为回答特定问题而收集的数据集进行的,例如在科学环境或在线实验中。还对因开展业务而生成的数据进行分析,例如公司产品的销售,或出于分析目的而生成的数据,例如网站和移动应用程序上的用户交互跟踪。该数据具有广泛的可能应用,从故障排除到规划用户界面 (UI) 改进,但它通常以某种格式和数量到达,使得数据需要在产生答案之前进行处理。第 2 章将介绍为分析准备数据,第 8 章将讨论所有数据从业者都应该熟悉的一些道德和隐私问题。

很难想象一个行业没有被数据分析所触动:制造、零售、金融、医疗、教育,甚至政府都被它改变了。自从比利·比恩(Billy Beane)担任奥克兰田径队总经理以来,运动队就开始使用数据分析,迈克尔·刘易斯(Michael Lewis)的《点球成金》(诺顿)一书一举成名。数据分析用于营销、销售、物流、产品开发、用户体验设计、支持中心、人力资源等。技术、应用和计算能力的结合导致了数据工程和数据科学等相关领域的爆炸式增长。

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|What Is SQL

SQL 是用于与数据库通信的语言。该首字母缩略词代表结构化查询语言,发音类似于“sequel”,或者发音为“ess cue el”中的每个字母。这只是我们将看到的围绕 SQL 的许多争议和不一致中的第一个,但无论您怎么说,大多数人都会知道您的意思。关于 SQL 是不是一种编程语言存在一些争论。它不是一种通用语言C或 Python 是。没有数据库和表中数据的 SQL 只是一个文本文件。SQL 不能建立网站,但它在处理数据库中的数据方面非常强大。在实践层面上,最重要的是 SQL 可以帮助您完成数据分析工作。

IBM 是第一个从 Edgar Codd 在 1960 年代发明的关系模型开发 SQL 数据库的公司。关系模型是使用关系管理数据的理论描述。通过创建第一个数据库,IBM 帮助推进了这一理论,但它也有商业考虑,甲骨文、微软和其他所有将数据库商业化的公司也是如此。从一开始,计算机理论与商业现实之间就存在紧张关系。SQL 于 1987 年成为国际标准组织 (ISO) 标准,并于 1986 年成为美国国家标准协会 (ANSI) 标准。虽然所有主要数据库在实施 SQL 时都从这些标准开始,但许多数据库都有变体和功能,使生活更轻松这些数据库的用户。

SQL 用于从数据库中的对象访问、操作和检索数据。数据库可以有一个或多个模式,这些模式提供组织和结构并包含其他对象。在模式中,数据分析中最常用的对象是表、视图和函数。表包含保存数据的字段。表可能有一个或多个索引;索引是一种特殊的数据结构,可以更有效地检索数据。索引通常由数据库管理员定义。视图本质上是存储的查询,可以以与表相同的方式引用。函数允许存储常用的计算或过程集并在查询中轻松引用。它们通常由数据库管理员或 DBA 创建。图 1-1 概述了数据库的组织结构。

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Benefits of SQL

使用 SQL 进行数据分析有很多很好的理由,从计算能力到它在数据分析工具中的普遍性以及它的灵活性。

也许使用 SQL 的最佳理由是世界上的大部分数据已经在数据库中。您自己的组织可能拥有一个或多个数据库。即使数据尚未在数据库中,将其加载到数据库中也是值得的,以便利用存储和计算优势,尤其是与电子表格等替代方案相比时。近年来,计算能力呈爆炸式增长,数据仓库和数据基础设施已经发展以利用它。一些较新的云数据库允许在内存中查询大量数据,从而进一步加快速度。等待几分钟或几小时才能返回查询结果的日子可能已经结束,尽管分析师可能只是编写更复杂的查询作为响应。

SQL 是与数据库交互并从中检索数据的事实标准。广泛的流行软件使用 SQL 连接到数据库,从电子表格到 BI 和可视化工具和编码语言,如 Python 和R(在下一节中讨论)。由于可用的计算资源,在数据库中执行尽可能多的数据操作和聚合通常具有下游优势。我们将在第 8 章深入讨论为下游工具构建复杂数据集的策略。

可以以无数种方式组合基本的 SQL 构建块。从数量相对较少的构建块(语法)开始,SQL 可以完成广泛的任务。SQL 可以迭代开发,并且可以轻松查看结果。它可能不是一种成熟的编程语言,但它可以做很多事情,从转换数据到执行复杂的计算和回答问题。

最后,SQL 相对容易学习,语法数量有限。您可以快速学习基本关键字和结构,然后随着时间的推移使用各种数据集来磨练您的技能。当您考虑到世界上数据集的范围以及可能对数据提出的问题时,SQL 的应用几乎是无限的。许多大学都教授 SQL,许多人在工作中学习了一些技能。即使是没有 SQL 技能的员工也可以接受培训,而且学习曲线可能比其他编程语言更容易。这使得在关系数据库中存储用于分析的数据成为组织的逻辑选择。

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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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