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|The normal distribution
Of course, not all attributes will follow such a distribution (in fact, most do not). Imagine the height of adults; you do not see as many people measuring, say, 140 $\mathrm{cm}, 180 \mathrm{~cm}$, or $200 \mathrm{~cm}$. Some heights are much more common than others, right? The normal distribution is usually applied to attributes such as height. The normal distribution acknowledges that some values of an attribute are much more likely to occur than other; values close to the arithmetic mean. The more a value is distant from the mean, the less likely it is to occur under the normal distribution. In fact, around 68 percent of the observations should have values between the mean minus one standard deviation and the mean plus one standard deviation, and 95 percent of observations should have values between the mean minus two standard deviations and the mean plus two standard deviations. It is important to know that the normal distribution assumes that the entire population is known, but it is widely used to analyze samples with a large number of observations.
The following code plots the shape (the probability density function) of the standard normal distribution (also called the $z$ distribution), which has a mean of 0 and a standard deviation of 1 :
curve (dnorm $(x, 0,1), \quad l w d=2, x l i m=c(-3,3), x l a b=” n, y l a b=” “$,
main = “The standard normal distribution”)
data analysis代写|数据可视化代写Intro to Data Analytics & Visualization代考|The binomial distribution
Now imagine that we want to know the chances that a specific outcome (say, 6 for instance) will have; we will call these successes for a precise number times when throwing a die repeatedly (for example, 100 times). This kind of questioning requires us to draw upon the binomial distribution.
We can compute this as follows: we first obtain the binomial coefficient, which is computed as the factorial of the number of throws of dice, divided by the number of the expected number of successes, minus the difference between the number of throws of dice and the expected number of successes. We multiply this result by the probability of a single success to the power of the expected number of successes multiplied by 1 (the probability of a single success), to the power of the difference between the number of throws of dice and the expected number of outcomes. Sorry, this was a little complicated. In order to show this more practically, let’s use R code to examine the probability that a six exactly appears different number of times (from 0 to 20) in 100 draws. We will rely on the choose () function to compute the binomial coefficient. Here is the code for computing and plotting the probabilities:
\begin{aligned}
&\mathrm{p}=1 / 6 \
&\mathrm{~N}=100 \
&\mathrm{n}=1 \
&\mathrm{v}=\operatorname{rep}(1,40) \
&\text { for }(\mathrm{n} \text { in } 0: 40){ \
&\quad \mathrm{v}[\mathrm{n}]=\text { choose }(\mathrm{N}, \mathrm{n}) *\left(\mathrm{p}^{\wedge} \mathrm{n}\right) *(1-\mathrm{p})^{\wedge}(\mathrm{N}-\mathrm{n}) \
&} \quad \text { plot }\left(\mathrm{v}, \text { type }={ }^{\prime \prime}, \mathrm{xlab}=\text { “Exact number of successes”, } \mathrm{ylab}=\right. \
&\quad \text { “Probability”) }
\end{aligned}
DATA ANALYSIS代写|数据可视化代写INTRO TO DATA ANALYTICS & VISUALIZATION代考|Covariance and correlation
Before going in depth into the topic of this section, let me remind the reader of three mathematical notions that will be used in this chapter: arithmetic mean, variance, and standard deviation. Some have been already discussed in other chapters, but a more formal definition is interesting for the purposes of the chapter.
The arithmetic mean is a measure of central tendency. Considering a sample of observations of an attribute – for instance, the height of individuals – the arithmetic mean is simply the sum of the values of the observations divided by the number of observations. We are interested in computing the mean height of three individuals measuring $160 \mathrm{~cm}, 170 \mathrm{~cm}$, and $180 \mathrm{~cm}$.
The formula for the mean is:
$$
\bar{x}=\frac{\sum_{i=1}^{n} x}{n}
$$
Type the following in the $R$ console to compute the arithmetic mean of this sample:
$$
(160+170+180) / 3
$$
$R$ outputs the following:
[1] 170
Check the solution by typing this:
mean $(c(160,170,180))$
Our computation of the mean was correct $-R$ outputs:
[1] 170
Variance is a measure of dispersion of the data $-$ that is, how different the values are in a sample or population. Considering a sample of observations of an attribute, the variance is computed as the sum of the squared mean subtracted observations (the sum of squares) divided by the number of observations minus 1 (the degrees of freedom). The formula for the variance is:
$$
s^{2}=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x-\bar{x})^{2}}{n-1}
$$
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 NORMAL DISTRIBUTION
当然，并不是所有的属性都会遵循这样的分布一世nF一种C吨,米这s吨d这n这吨. 想象一下成年人的身高；你没有看到很多人测量，比如说，140C米,180 C米， 或者200 C米. 有些高度比其他高度更常见，对吧？正态分布通常应用于身高等属性。正态分布承认属性的某些值比其他值更容易出现；值接近算术平均值。一个值离平均值越远，它在正态分布下出现的可能性就越小。事实上，大约 68% 的观测值应该介于平均值减去 1 个标准差和平均值加上 1 个标准差之间，95% 的观测值应该介于平均值减去 2 个标准差和平均值加上 2 个标准差之间。重要的是要知道正态分布假设整个总体是已知的，但它被广泛用于分析具有大量观察值的样本。
以下代码绘制形状吨H和pr这b一种b一世l一世吨是d和ns一世吨是F在nC吨一世这n标准正态分布一种ls这C一种ll和d吨H和$和$d一世s吨r一世b在吨一世这n，其平均值为 0，标准差为 1：
曲线dn这r米$(X,0,1, \quad lwd=2, xlim=c−3,3, xlab=” n, ylab=” “$,
main = “标准正态分布”)
DATA ANALYSIS代写|数据可视化代写INTRO TO DATA ANALYTICS & VISUALIZATION代考|THE BINOMIAL DISTRIBUTION
现在想象一下，我们想知道特定结果的可能性s一种是,6F这r一世ns吨一种nC和会有；重复掷骰子时，我们将准确地调用这些成功次数F这r和X一种米pl和,100吨一世米和s. 这种质疑要求我们利用二项分布。
我们可以这样计算：我们首先获得二项式系数，它是掷骰子次数的阶乘除以预期成功次数，减去掷骰子次数和掷骰子次数之间的差值。预期的成功次数。我们将此结果乘以单次成功的概率乘以预期成功次数乘以 1 的幂吨H和pr这b一种b一世l一世吨是这F一种s一世nGl和s在CC和ss, 掷骰子次数与预期结果数之差的幂。抱歉，这有点复杂。为了更实际地展示这一点，让我们使用 R 代码来检查 6 恰好出现不同次数的概率Fr这米0吨这20在 100 次平局中。我们将依靠选择计算二项式系数的函数。这是计算和绘制概率的代码：
\begin{aligned}
&\mathrm{p}=1 / 6 \
&\mathrm{~N}=100 \
&\mathrm{n}=1 \
&\mathrm{v}=\operatorname{rep}(1,40) \
&\text { for }(\mathrm{n} \text { in } 0: 40){ \
&\quad \mathrm{v}[\mathrm{n}]=\text { choose }(\mathrm{N}, \mathrm{n}) *\left(\mathrm{p}^{\wedge} \mathrm{n}\right) *(1-\mathrm{p})^{\wedge}(\mathrm{N}-\mathrm{n}) \
&} \quad \text { plot }\left(\mathrm{v}, \text { type }={ }^{\prime \prime}, \mathrm{xlab}=\text { “Exact number of successes”, } \mathrm{ylab}=\right. \
&\quad \text { “Probability”) }
\end{aligned}
DATA ANALYSIS代写|数据可视化代写INTRO TO DATA ANALYTICS & VISUALIZATION代考|COVARIANCE AND CORRELATION
在深入探讨本节的主题之前，让我提醒读者本章将使用的三个数学概念：算术平均值、方差和标准差。有些已经在其他章节中讨论过，但为了本章的目的，更正式的定义是有趣的。
算术平均值是集中趋势的量度。考虑一个属性的观察样本——例如，个体的身高——算术平均值只是观察值的总和除以观察的数量。我们有兴趣计算三个人的平均身高160 C米,170 C米， 和180 C米.
平均值的公式是：
X¯=∑一世=1nXn
在中键入以下内容R控制台计算该样本的算术平均值：
(160+170+180)/3
R输出以下内容：
1170
通过键入以下内容检查解决方案：
mean(C(160,170,180))
我们对平均值的计算是正确的−R输出：
1170
方差是数据分散度的度量−也就是说，样本或总体中的值有多么不同。考虑一个属性的观测样本，方差计算为平方均值减去观测值的总和吨H和s在米这Fsq在一种r和s除以观测数减 1吨H和d和Gr和和s这FFr和和d这米. 方差的公式为：
$$
s^{2}=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x-\bar{x})^{2}}{n-1}
$$
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电磁学代考
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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。
