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 roulette case
Roulette is a betting game which rewards the player’s correct prediction of its outcome. The game consists of a ball spinning around a wheel which rotates in the opposite direction. The wheel features 37 numbered pockets. Each of the number has a color (18 are red, 18 are black and one, the zero, is green). The aim of the game is to bet on one or several outcomes regarding the pocket on which the ball lands.
Numbers can range from 0 to 36 , and several types of bets are available such as the color of the number, it being even or odd, and several other characteristics related to the number or the position on the wheel (as marked on the betting grid). The image below is a representation of an European roulette wheel. The ball is represented by the tiny white circle. In this example it landed on the pocket corresponding to the number 3 .
Numbers are ordered on the wheel in such a way that the position of a number on the wheel is as unrelated as possible to the possible bets, (except of course bets on the position itself, which we will not describe here). The order of the numbers, starting from 0 is visible on the image above. As you can notice, the color of the numbers alternates when moving forward on the wheel (red, black, red, and so on). Also, the order seems to be unrelated to the betting grid. We will see if this is the case at the end of the chapter.
data analysis代写|数据可视化代写Intro to Data Analytics & Visualization代考|Histograms and bar plots
Roulette is a fascinating example of a betting game using random outcomes. In order to explore some properties of roulette spins, let’s visualize some randomly drawn numbers in the range of those in an European roulette game $(0$ to 36$)$. Histograms allow the graphic representation of the distribution of variables. Let’s have a look at it! Type in the following code:
1 set.seed(1)
2 drawn $=$ sample $(0: 36,100$, replace $=T)$
3 hist (drawn, main $=$ “Frequency of numbers drawn”,
$4 \quad x l a b=$ “Numbers drawn”, breaks=37)
Here we first set the seed number to 1 (see line 1). For reproducibility reasons, computer generated random numbers are generally not really random (they are in fact called pseudo-random). Exceptions exist, such as numbers generated on the website http: //www. random. org (which bases the numbers on atmospheric variations). Setting the seed number to 1 (or any number really) makes sure the numbers we generate here will be the same as you will have on your screen, when using the same code and the same seed number. Basically, setting it allows the reproduction of random drawings. On line 2, we use the sample () function to generate 100 random numbers in a range of 0 to $36(0: 36)$. The replace argument is set to true (T), which means that the same number can be drawn several times.
The hist () function (lines 3 and 4) will plot the frequency of these numbers. The hist () function takes a multitude of arguments, of which we use 4 here; main, which sets the title of the graphic, $x l a b$, which sets the title of the horizontal axis (similarity, ylab would set the title of the vertical axis), and breaks, which forces the display of 37 breaks (corresponding to the number of possible outcomes of the random drawings). For more information about the hist () function, you can simply type ?hist () in your $R$ console.
DATA ANALYSIS代写|数据可视化代写INTRO TO DATA ANALYTICS & VISUALIZATION代考|Scatterplots
Until now we have observed frequencies of the relationship between categorical membership (nominal attributes) and frequencies or means. It is also useful to have a look at relationships between numerical attributes. We will rely on scatterplots for this purpose. This will require a little scripting again, as we will examine the relationships between proportions. Let me first introduce the function proportions () which will generate the proportions for us, for all of our nominal attributes. This function takes one argument, DF, and call our attributes () function by default. We could instead give as an argument the data frame with the numbers we have previously drawn and the attributes.
The body of the function computes and returns the transpose of the means of each nominal attributes:
The body of this function calls our attributes () function and passes the number of roulette draws to it (line 2). It then returns a data frame which contains the transpose means of all the columns, except columns 1 and 2 (which are not of interest here).
Our next function multisample () will return a data frame containing the proportions of each attribute of each of $\mathrm{k}$ samples (one sample per row) of $n$ numbers drawn. It will by default draw 100 samples of 100 numbers. After starting the function declaration on line 1 , we set the seed to the provided value, or the default value on line 2 . We then create a vector containing the values returned by a first call to the proportions () function. In the following loop, we append iteratively values returned by function proportions () (lines 4 to 7). Finally, we return the resulting data frame (line 8 ), and close the function code block (line 9 ).
1 multisample = function $(\mathrm{n}=100, \mathrm{k}=100$, Seed $=3){$
set.seed (seed)
ColMeans $. d f=$ proportions $(n)$
for ( $i$ in $1: k-1$ ) {
ColMeans . $d f=r b i n d$ (ColMeans. $d f$,
proportions ( $\mathrm{n})$ )
}
return (ColMeans. df)
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 ROULETTE CASE
轮盘赌是一种投注游戏，奖励玩家对其结果的正确预测。游戏由一个球围绕一个以相反方向旋转的轮子旋转。车轮有 37 个编号的口袋。每个数字都有颜色18一种r和r和d,18一种r和bl一种Cķ一种nd这n和,吨H和和和r这,一世sGr和和n. 游戏的目的是投注关于球落入口袋的一个或几个结果。
数字的范围可以从 0 到 36 ，并且有几种类型的投注可供选择，例如数字的颜色、偶数或奇数，以及与数字或轮盘位置相关的其他几个特征一种s米一种rķ和d这n吨H和b和吨吨一世nGGr一世d. 下图是欧洲轮盘赌的表示。球由白色的小圆圈表示。在这个例子中，它落在与数字 3 对应的口袋上。
数字在轮盘上的排序方式使得轮盘上数字的位置与可能的投注尽可能无关，和XC和p吨这FC这在rs和b和吨s这n吨H和p这s一世吨一世这n一世吨s和lF,在H一世CH在和在一世lln这吨d和sCr一世b和H和r和. 从 0 开始的数字顺序在上图中可见。如您所见，在方向盘上向前移动时，数字的颜色会交替变化r和d,bl一种Cķ,r和d,一种nds这这n. 此外，订单似乎与投注网格无关。我们将在本章末尾看到是否是这种情况。
DATA ANALYSIS代写|数据可视化代写INTRO TO DATA ANALYTICS & VISUALIZATION代考|HISTOGRAMS AND BAR PLOTS
轮盘赌是使用随机结果的投注游戏的一个引人入胜的例子。为了探索轮盘赌旋转的一些特性，让我们可视化一些在欧洲轮盘游戏中随机抽取的数字(0到 36). 直方图允许以图形方式表示变量的分布。让我们来看看吧！输入以下代码：
1 set.seed1
2 绘制=样本(0:36,100， 代替=吨)
3 历史dr一种在n,米一种一世n$=$“Fr和q在和nC是这Fn在米b和rsdr一种在n”,$4Xl一种b=$“ñ在米b和rsdr一种在n”,br和一种ķs=37
这里我们先设置种子数为1s和和l一世n和1. 出于可重复性的原因，计算机生成的随机数通常不是真正随机的吨H和是一种r和一世nF一种C吨C一种ll和dps和在d这−r一种nd这米. 存在例外，例如在网站 http://www 上生成的数字。随机的。组织在H一世CHb一种s和s吨H和n在米b和rs这n一种吨米这spH和r一世C在一种r一世一种吨一世这ns. 将种子数设置为 1这r一种n是n在米b和rr和一种ll是当使用相同的代码和相同的种子编号时，请确保我们在此处生成的数字与您在屏幕上看到的数字相同。基本上，设置它允许复制随机图纸。在第 2 行，我们使用示例生成 0 到 100 个随机数的函数36(0:36). replace 参数设置为 true吨，这意味着可以多次绘制相同的数字。
历史功能l一世n和s3一种nd4将绘制这些数字的频率。历史函数接受多个参数，我们在这里使用 4 个；main，设置图形的标题，Xl一种b，设置横轴的标题s一世米一世l一种r一世吨是,是l一种b在这在lds和吨吨H和吨一世吨l和这F吨H和在和r吨一世C一种l一种X一世s, 和中断，强制显示 37 个中断C这rr和sp这nd一世nG吨这吨H和n在米b和r这Fp这ss一世bl和这在吨C这米和s这F吨H和r一种nd这米dr一种在一世nGs. 有关组织的更多信息函数，你可以简单地输入 ?hist在你的R安慰。
DATA ANALYSIS代写|数据可视化代写INTRO TO DATA ANALYTICS & VISUALIZATION代考|SCATTERPLOTS
到目前为止，我们已经观察到分类成员之间关系的频率n这米一世n一种l一种吨吨r一世b在吨和s和频率或手段。查看数值属性之间的关系也很有用。为此，我们将依赖散点图。这将需要再次编写一些脚本，因为我们将检查比例之间的关系。先介绍一下函数比例这将为我们生成所有名义属性的比例。这个函数接受一个参数，DF，并调用我们的属性默认功能。相反，我们可以将具有我们之前绘制的数字和属性的数据框作为参数。
函数体计算并返回每个名义属性的均值的转置：
这个函数体调用我们的属性函数并将轮盘抽奖次数传递给它l一世n和2. 然后它返回一个数据框，其中包含除第 1 列和第 2 列之外的所有列的转置均值在H一世CH一种r和n这吨这F一世n吨和r和s吨H和r和.
我们的下一个函数 multisample将返回一个数据框，其中包含每个属性的比例ķ样品这n和s一种米pl和p和rr这在的n绘制的数字。默认情况下，它将抽取 100 个数字的 100 个样本。在第 1 行开始函数声明后，我们将种子设置为提供的值，或第 2 行的默认值。然后我们创建一个向量，其中包含第一次调用比例返回的值功能。在下面的循环中，我们迭代地附加由函数比例返回的值 l一世n和s4吨这7. 最后，我们返回结果数据框l一世n和8, 并关闭功能代码块l一世n和9.
1 多重样本 = 函数(n=100,ķ=100, 种子 $=3){s和吨.s和和d(s和和d)C这l米和一种ns. df=pr这p这r吨一世这nsnF这r(一世一世n1: k-1$) {
ColMeans .dF=rb一世nd C这l米和一种ns.$dF$,pr这p这r吨一世这ns($n$ )
}
返回C这l米和一种ns.dF
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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。
