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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Generating itemsets with support-based pruning
The most straightforward way to compute frequent itemsets would be to consider all the possible itemsets and discard those with support lower than minimal support. This is particularly inefficient, as generating itemsets and then discarding them is a waste of computation power. The goal is, of course, to generate only the itemsets that are useful for the analysis: those with support higher than minimal support. Let’s continue with our previous example. The following table presents the same data using a binary representation:
With a minimal support higher than $0.2$, we can intuitively see that any itemset containing chocolate cake would be a waste of resources, as its support could not be higher than that of chocolate cake (which is lower than minimal support). The {Cherry Coke, Chips, Lemon $}$ itemset is frequent, considering a minimal support of $0.6$ (three out of five). We can intuitively see that all itemsets that feature items in {Cherry Coke, Chips, Lemon} are necessarily also frequent: Support ({Cherry Coke $})=0.8$, Support $({$ Chips $})=0.8 ;$ Support $({$ Lemon $})$ $=1$, Support ({Cherry Coke, Chips $})=0.6 ;$ Support ( Cherry Coke, Lemon $})$ $=0.8 ;$ and Support ( $($ Chips, Lemon $})=0.8$.
Apriori uses such strategies to generate itemsets. In short, it discards supersets of infrequent itemsets without having to compute their support. Subsets of frequent itemsets, which are necessarily frequent as well, are included as frequent itemsets. These are called support-based pruning.
data analysis代写|数据可视化代写Intro to Data Analytics & Visualization代考|Detailed analysis with apriori
In this section, we will learn more about how to use PCA in order to obtain knowledge from data, and ultimately reduce the number of attributes (also called features). The first dataset we will use is the msg dataset from the psych package. The motivational state questionnaire (msq ) dataset is composed of 92 attributes, of which 72 are ratings of adjectives by 3,896 participants describing their mood. We will only use these 72 attributes for current purpose, which is the exploration of the structure of the questionnaire. We will therefore start by installing and loading the package and the data, and assign the data we are interested in (the mentioned 72 attributes) to an object called motiv:
install . packages ( “psych” )
library (psych)
install .packages ( “psych”)
library (psych)
data (msq)
motiv = msq $[, 1: 72]$
data (msq)
motiv $=m s q[, 1: 72]$
DATA ANALYSIS代写|数据可视化代写INTRO TO DATA ANALYTICS & VISUALIZATION代考|Preparing the data
As can be seen in the preceding screenshot, the race and white attributes are a bit redundant. We will therefore remove the race attribute (the fourth column). One can also see that there are both numerical (age, systolic, hrtrate) and categorical (died, sex, race) attributes in the dataset. We need only categorical attributes. Therefore, we will recode the numeric attributes into categorical attributes. We will do this with the cut () function on a copy of our dataset. This function simply creates bins by dividing the distance between the minimal and maximal values by the number of bins. As always, domain knowledge would be useful to create more meaningful bins. The reader is advised to take some time to become familiar with the dataset by typing ?ICU:
ICU2 = ICU [-4]
ICU2\$age = cut (ICU2\$age, breaks = 4)
ICU2\$systolic = cut (ICU2\$systolic, breaks = 4)
ICU2 = ICU $[-4]$
ICU2\$age = cut (ICU2\$age, breaks = 4)
ICU2\$systolic = cut (ICU2\$systolic, breaks = 4)
ICU2\$hrtrate = cut $($ ICU2\$hrtrate, breaks = 4)
ICU2\$hrtrate = cut (ICU2\$hrtrate, breaks = 4)
The dataset isn’t in a format readily usable with apriori (transactions) yet. We first need to convert the coercions to transaction format before we can use it:
ICU_tr = as (ICU2, “transactions”)
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|THE INNER WORKING OF PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
使用基于支持的修剪生成项目集
计算频繁项目集的最直接方法是考虑所有可能的项目集并丢弃那些支持度低于最小支持度的项目集。这是特别低效的，因为生成项集然后丢弃它们是对计算能力的浪费。当然，目标是只生成对分析有用的项集：支持度高于最小支持度的项集。让我们继续前面的例子。下表使用二进制表示显示相同的数据：
最小支持高于0.2，我们可以直观地看到，任何包含巧克力蛋糕的项集都是资源浪费，因为它的支持度不能高于巧克力蛋糕的支持度在H一世CH一世sl这在和r吨H一种n米一世n一世米一种ls在pp这r吨. {樱桃可乐、薯条、柠檬}}项集是频繁的，考虑到最小支持0.6 吨Hr和和这在吨这FF一世在和. 我们可以直观地看到，所有以 {Cherry Coke, Chips, Lemon} 中的项为特征的项集也必然是频繁的： 支持CH和rr是C这ķ和$=0.8,小号在pp这r吨$CH一世ps$=0.8 ;小号在pp这r吨$大号和米这n$=1,小号在pp这r吨(CH和rr是C这ķ和,CH一世ps$)=0.6;支持樱桃可乐，柠檬 $}樱桃可乐，柠檬 $}=0.8 ;一种nd小号在pp这r吨($薯条，柠檬$}$薯条，柠檬$}=0.8$.
Apriori 使用这样的策略来生成项集。简而言之，它丢弃不频繁项集的超集，而无需计算它们的支持度。频繁项集的子集，也必然是频繁的，被包括为频繁项集。这些称为基于支持的修剪。
DATA ANALYSIS代写|数据可视化代写INTRO TO DATA ANALYTICS & VISUALIZATION代考|DETAILED ANALYSIS WITH APRIORI
在本节中，我们将更多地了解如何使用 PCA 从数据中获取知识，并最终减少属性的数量一种ls这C一种ll和dF和一种吨在r和s. 我们将使用的第一个数据集是 psych 包中的 msg 数据集。动机状态问卷米sq数据集由 92 个属性组成，其中 72 个是 3,896 名参与者对描述他们情绪的形容词的评分。我们将仅将这 72 个属性用于当前目的，即探索问卷的结构。因此，我们将从安装和加载包和数据开始，并分配我们感兴趣的数据吨H和米和n吨一世这n和d72一种吨吨r一世b在吨和s到一个名为 motiv:
install 的对象。包“ps是CH”
install . packages ( “psych” )
library (psych)
install .packages ( “psych”)
library (psych)
data (msq)
motiv = msq $[, 1: 72]$
data (msq)
motiv $=m s q[, 1: 72]$
DATA ANALYSIS代写|数据可视化代写INTRO TO DATA ANALYTICS & VISUALIZATION代考|PREPARING THE DATA
从前面的截图可以看出，race 和 white 属性有点多余。因此，我们将删除种族属性吨H和F这在r吨HC这l在米n. 也可以看出两者都有数值一种G和,s是s吨这l一世C,Hr吨r一种吨和和分类的d一世和d,s和X,r一种C和数据集中的属性。我们只需要分类属性。因此，我们将数字属性重新编码为分类属性。我们将通过剪辑做到这一点在我们的数据集的副本上运行。此函数通过将最小值和最大值之间的距离除以 bin 的数量来简单地创建 bin。与往常一样，领域知识对于创建更有意义的 bin 很有用。
建议读者花一些时间通过键入 ?ICU: ICU2 = ICU来熟悉数据集−4
ICU2 = ICU [-4]
ICU2\$age = cut (ICU2\$age, breaks = 4)
ICU2\$systolic = cut (ICU2\$systolic, breaks = 4)
ICU2 = ICU $[-4]$
ICU2\$age = cut (ICU2\$age, breaks = 4)
ICU2\$systolic = cut (ICU2\$systolic, breaks = 4)
ICU2\$hrtrate = cut $($ ICU2\$hrtrate, breaks = 4)
ICU2\$hrtrate = cut (ICU2\$hrtrate, breaks = 4)
The dataset isn’t in a format readily usable with apriori (transactions) yet. We first need to convert the coercions to transaction format before we can use it:
ICU_tr = as (ICU2, “transactions”)
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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。
