如果你也在 怎样代写数据可视化Intro to Data Analytics & Visualization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。数据可视化Intro to Data Analytics & Visualization数据可视化是以图画或图形的形式表示信息和数据（例如：图表、图形和地图）。数据可视化工具提供了一种方便的方式来查看和理解数据中的趋势、模式和异常值。数据可视化工具和技术对于分析海量信息和做出数据驱动的决策至关重要。使用图片来理解数据的概念自几个世纪以来一直被使用。数据可视化的一般类型是图表、表格、图形、地图、仪表盘。
数据可视化Intro to Data Analytics & Visualization析是分析数据集的过程，以便对他们所拥有的信息做出决策，越来越多地使用专门的软件和系统。数据分析技术被用于商业行业，使组织能够做出商业决策。数据可以帮助企业更好地了解他们的客户，改善他们的广告活动，个性化他们的内容，并提高他们的底线。数据分析的技术和过程已经被自动化为机械过程和算法，在原始数据上工作，供人使用。数据分析帮助企业优化其业绩。
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data analysis代写|数据可视化代写Intro to Data Analytics & Visualization代考|Histograms
In the previous chapter, we examined the overall distribution of an attribute using the hist () function. The distribution of some measures can vary between groups, that is, it can be more or less skewed in some groups compared to others. The histogram () function in the lattice package allows for a visual inspection of this. We will examine variability in temperatures by month using the airquality dataset. This dataset has six attributes (Ozone, Solar.R, Wind, Temp, Month, and Day), of which you will find a description by typing:
?airquality
To generate a lattice graphic with a histogram of Temp for each month, type:
histogram( Temp | factor (Month), data = airquality,
$\mathrm{xlab}=$ “Temperature”, $\mathrm{ylab}=$ “Percent of total”)
Not using a left-hand side in the formula above has the effect of plotting the values of the right-hand side on the $y$ axis, instead of those of another variable, as in the previous example. Notice we use the factor () function here. This function allows us to tell $\mathrm{R}$ that we want to consider the values in the variable Month as categories, instead of as quantities as it would have by default.
data analysis代写|数据可视化代写Intro to Data Analytics & Visualization代考|Displaying data points as text
Stacked bar graphs are very useful representations of multiway data. We call multiway data in which 3 or more factors are plotted or analyzed together. In this example, we will use fictitious sales data from a company specializing in selling DVDs, and Blu-ray discs in 2006. The company has 5 branches and has 5 departments in each branch: Movies, TV series, documentary, music and instructional. The following code will create the salesdata data frame containing sales record for years 2004 and 2014 (in hundreds of thousands). We will then examine the sales as a function of branches, departments and year.
5 “Branch $3 “$, “Branch $4 “$, “Branch $5 “), 5)$
6 salesdata\$Dept $=c$ (rep (“Movies”, 5), rep (“TVSeries”, 5$),$
7 rep(“Documentary”,5), rep(“Music”, 5), rep(“Instructional”, 5))
8 salesdata\$Sales $=\mathrm{c}(50.795,25.469,30.241,100.658,36.412$,
$945.632,30.541,31.421,70.212,25.412,5.124,3.124,4.065$,
$1010.258,0.82,10.658,5.474,6.541,10.698,76.584,1.021$,
$110.504,0.76,0.15,0.3,203.18,101.876,120.964,402.632$,
$12145.648,182.528,122.164,125.684,280.848,101.648,20.496$,
$\begin{array}{ll}13 & 12.496,\end{array}$
On line, we build a matrix of 50 rows and 4 columns filled with zeroes, and coherce it to a data frame before populating it. As a reminder, a data frame is a list of vectors that can be of different types but all of the same length. A matrix can only contain elements of the same type. On line 2, we name the columns of the data frame. We will have attributes Year, Branch, Dept (for department) and sales (for sales volume). From line 3 to 12 , we populate the data frame.
DATA ANALYSIS代写|数据可视化代写INTRO TO DATA ANALYTICS & VISUALIZATION代考|Scatterplots
An interesting feature of xyplot () is the possibility to display data point as text in multi-paneled scatterplots conditioned on one attribute or the combination of attributes. In what follows, we will examine the relationship between fertility (y axis) and education ( $x$ axis) in Swiss districts. We will use multi-paneled scatterplots conditioned on high versus low infant mortality and whether the district is rural versus non rural. We will display the observation as the name of the district.
The following code starts by creating a new data frame from the swiss dataset (line 1). We then add three additional attributes. The first is Mortality, which is computed as whether Infant. Mortality is higher than the mean value across the dataset (lines 2 to 5). Remember that in the Chapter 2, Visualizing and Manipulating Data Using $R$, we used the subset () function combined with if statements to subset data based on a condition. Here we rely on an alternative solution by including the condition into brackets. For instance, lines 2 and 3 mean fertility\$Mortality (the attribute Mortality of data frame fertility) takes the value High infant mortality in observations where fertility\$Infant. Mortality is higher than the mean of swiss\$Infant. Mortality.
The second additional attribute is Rural, which is computed as whether Agriculture is higher than the mean value across the dataset (lines 6 and 9). Finally, the attribute District (that is, the district where the data was collected). This is simply the row names of the dataset (line 10). After this initial part, attributes Mortality and Rural are recoded in order to make the values understandable in the graph. Here is the code for this data preparation:
1 fertility=swiss
2 fertility\$Mortality[(fertility\$Infant.Mortality >
3 mean (swiss\$Infant. Mortality)) ==TRUE] = “High infant mortality”
4 fertility\$Mortality[(fertility\$Infant.Mortality >
5 mean (swiss\$Infant. Mortality)) ==FALSE] = “Low infant mortality”
6 fertility\$Rural [(fertility\$Agriculture >
7 mean (swiss\$Agriculture)) $==$ TRUE] $=$ “Rural”
8 fertility\$Rural [(fertility\$Agriculture>
9 mean(swiss\$Agriculture)) = $=$ FALSE $]=$ “Non-rural” 10 fertility\$District = rownames (fertility)
$\begin{array}{lc}1 & \text { fertility=swiss } \ 2 & \text { fertility\$Mortality[(fertility\$Infant. Mortality > } \ 3 & \text { mean(swiss\$Infant.Mortality)) ==TRUE] = “High infant mortality” } \ 4 & \text { fertility\$Mortality[(fertility\$Infant. Mortality > } \ 5 & \text { mean(swiss\$Infant.Mortality))==FALSE]= “Low infant mortality” } \ 6 & \text { fertility\$Rural[(fertility\$Agriculture > } \ 7 & \text { mean(swiss\$Agriculture)) }==\text { TRUE] = “Rural” } \ 8 & \text { fertility\$Rural[(fertility\$Agriculture> } \ 9 & \text { mean(swiss\$Agriculture)) == FALSE] = “Non-rural” } \ 10 & \text { fertility\$District = rownames (fertility) }\end{array}$
10 fertility\$District = rownames (fertility)
In the plotting section below, we first include the formula, that specifies which relationship between attributes to plot, including the conditioning on Mortality * Rural (the combination of which will result in 4 panes; line 1 ), we then configure the groups (line 2). An important part of the graph is the configuration of the panel (line 3 and 4 ).
数据可视化代写
DATA ANALYSIS代写|数据可视化代写INTRO TO DATA ANALYTICS & VISUALIZATION代考|HISTOGRAMS
在上一章中，我们使用 hist 检查了属性的整体分布功能。某些度量的分布在组之间可能会有所不同，也就是说，与其他组相比，某些组的分布可能或多或少有偏差。直方图lattice 包中的函数允许对此进行目视检查。我们将使用空气质量数据集按月检查温度的变化。该数据集有六个属性这和这n和,小号这l一种r.R,在一世nd,吨和米p,米这n吨H,一种ndD一种是，您可以通过键入以下内容
找到描述
：
吨和米p|F一种C吨这r(米这n吨H, 数据 = 空气质量,
Xl一种b=“温度”，是l一种b=“占总数的百分比”）
在上面的公式中不使用左侧的效果是将右侧的值绘制在是轴，而不是其他变量的轴，如前面的示例所示。注意我们使用因子在这里发挥作用。这个函数可以让我们告诉R我们希望将变量 Month 中的值视为类别，而不是默认情况下的数量。
DATA ANALYSIS代写|数据可视化代写INTRO TO DATA ANALYTICS & VISUALIZATION代考|DISPLAYING DATA POINTS AS TEXT
堆积条形图是多路数据的非常有用的表示。我们称其中 3 个或更多因素被一起绘制或分析的多因素数据。在此示例中，我们将使用一家专门销售 DVD 和蓝光光盘的公司 2006 年的虚构销售数据。该公司有 5 个分支机构，每个分支机构有 5 个部门：电影、电视剧、纪录片、音乐和教学。以下代码将创建包含 2004 年和 2014 年销售记录的 salesdata 数据框一世nH在ndr和ds这F吨H这在s一种nds. 然后，我们将根据分支机构、部门和年份来检查销售额。
5 “Branch $3 “$, “Branch $4 “$, “Branch $5 “), 5)$
6 salesdata\$Dept $=c$ (rep (“Movies”, 5), rep (“TVSeries”, 5$),$
7 rep(“Documentary”,5), rep(“Music”, 5), rep(“Instructional”, 5))
8 salesdata\$Sales $=\mathrm{c}(50.795,25.469,30.241,100.658,36.412$,
$945.632,30.541,31.421,70.212,25.412,5.124,3.124,4.065$,
$1010.258,0.82,10.658,5.474,6.541,10.698,76.584,1.021$,
$110.504,0.76,0.15,0.3,203.18,101.876,120.964,402.632$,
$12145.648,182.528,122.164,125.684,280.848,101.648,20.496$,
$\begin{array}{ll}13 & 12.496,\end{array}$.
在线上，我们建立了一个50行4列充满零的矩阵，并在填充它之前将其连贯成一个数据框。作为提醒，数据框是一个向量列表，可以有不同的类型，但都有相同的长度。矩阵只能包含相同类型的元素。在第2行，我们命名数据框的列。我们将有属性Year、Branch、Dept（代表部门）和sales（代表销售量）。从第3行到第12行，我们对数据框进行填充。
DATA ANALYSIS代写|数据可视化代写INTRO TO DATA ANALYTICS & VISUALIZATION代考|SCATTERPLOTS
xyplot 的一个有趣功能是在以一个属性或属性组合为条件的多面板散点图中将数据点显示为文本的可能性。接下来，我们将研究生育率之间的关系是一种X一世s和教育$X$一种X一世s在瑞士地区。我们将使用以婴儿死亡率高与低以及该地区是农村还是非农村为条件的多面板散点图。我们将观察结果显示为地区的名称。
以下代码首先从瑞士数据集创建一个新数据框l一世n和1. 然后我们添加三个附加属性。第一个是 Mortality，计算是否为 Infant。死亡率高于整个数据集的平均值l一世n和s2吨这5. 请记住，在第 2 章，可视化和操作数据使用R，我们使用了子集函数结合 if 语句根据条件对数据进行子集化。在这里，我们通过将条件包含在括号中来依赖替代解决方案。例如，第 2 行和第 3 行表示生育率$ Mortality吨H和一种吨吨r一世b在吨和米这r吨一种l一世吨是这Fd一种吨一种Fr一种米和F和r吨一世l一世吨是在生育力$婴儿的观察中取值高婴儿死亡率。死亡率高于瑞士元婴儿的平均值。死亡。
第二个附加属性是农村，计算农业是否高于整个数据集的平均值l一世n和s6一种nd9. 最后是属性区吨H一种吨一世s,吨H和d一世s吨r一世C吨在H和r和吨H和d一种吨一种在一种sC这ll和C吨和d. 这只是数据集的行名l一世n和10. 在这个初始部分之后，属性 Mortality 和 Rural 被重新编码，以使图表中的值易于理解。这是此数据准备的代码：
1 fertility=swiss
2 fertility\$Mortality[(fertility\$Infant.Mortality >
3 mean (swiss\$Infant. Mortality)) ==TRUE] = “High infant mortality”
4 fertility\$Mortality[(fertility\$Infant.Mortality >
5 mean (swiss\$Infant. Mortality)) ==FALSE] = “Low infant mortality”
6 fertility\$Rural [(fertility\$Agriculture >
7 mean (swiss\$Agriculture)) $==$ TRUE] $=$ “Rural”
8 fertility\$Rural [(fertility\$Agriculture>
9 mean(swiss\$Agriculture)) = $=$ FALSE $]=$ “Non-rural” 10 fertility\$District = rownames (fertility)
$\begin{array}{lc}1 & \text { fertility=swiss } \ 2 & \text { fertility\$Mortality[(fertility\$Infant. Mortality > } \ 3 & \text { mean(swiss\$Infant.Mortality)) ==TRUE] = “High infant mortality” } \ 4 & \text { fertility\$Mortality[(fertility\$Infant. Mortality > } \ 5 & \text { mean(swiss\$Infant.Mortality))==FALSE]= “Low infant mortality” } \ 6 & \text { fertility\$Rural[(fertility\$Agriculture > } \ 7 & \text { mean(swiss\$Agriculture)) }==\text { TRUE] = “Rural” } \ 8 & \text { fertility\$Rural[(fertility\$Agriculture> } \ 9 & \text { mean(swiss\$Agriculture)) == FALSE] = “Non-rural” } \ 10 & \text { fertility\$District = rownames (fertility) }\end{array}$
10 fertility\$District = rownames (fertility)
在下面的绘图部分，我们首先包含公式，该公式指定要绘制的属性之间的关系，包括对 Mortality * Rural 的条件吨H和C这米b一世n一种吨一世这n这F在H一世CH在一世llr和s在l吨一世n4p一种n和s;l一世n和1，然后我们配置组l一世n和2. 图的一个重要部分是面板的配置l一世n和3一种nd4.
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电磁学代考
物理代考服务：
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光学代考
光学（Optics），是物理学的分支，主要是研究光的现象、性质与应用，包括光与物质之间的相互作用、光学仪器的制作。光学通常研究红外线、紫外线及可见光的物理行为。因为光是电磁波，其它形式的电磁辐射，例如X射线、微波、电磁辐射及无线电波等等也具有类似光的特性。
大多数常见的光学现象都可以用经典电动力学理论来说明。但是，通常这全套理论很难实际应用，必需先假定简单模型。几何光学的模型最为容易使用。
相对论代考
上至高压线，下至发电机，只要用到电的地方就有相对论效应存在！相对论是关于时空和引力的理论，主要由爱因斯坦创立，相对论的提出给物理学带来了革命性的变化，被誉为现代物理性最伟大的基础理论。
流体力学代考
流体力学是力学的一个分支。 主要研究在各种力的作用下流体本身的状态，以及流体和固体壁面、流体和流体之间、流体与其他运动形态之间的相互作用的力学分支。
随机过程代写
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，其取值随着偶然因素的影响而改变。 例如，某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数，就是依赖于时间t的一组随机变量，即随机过程
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
