如果你也在 怎样代写商业统计Business Statistics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。商业统计Business Statistics是一门面对不确定性进行智能决策的科学，被用于许多学科，如财务分析、计量经济学、审计、生产和运营以及营销研究。
商业统计Business Statistics是在生产、审计和计量经济学的大量分析基础上做出决策的科学。在不确定的时候，每个正确的经理人都会代表这些统计数据做出公司的发展决策。为了做出这些决定，个人需要以下技能，如市场研究、预测、质量控制、产品规划、年度报告、人事管理等。
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Every time you make an online purchase, more information is captured than just the details of the purchase itself. What pages did you search to get to your purchase? How much time did you spend looking at each? These recorded values, whether numbers or labels, together with their context are called data. They are recorded and stored electronically, in vast digital repositories called data warehouses. Businesses have always relied on data to make good decisions, but today, more than ever before, companies use data to make decisions about virtually all aspects of their business, from inventory to advertising to website design.
Every swipe of your credit card and every click of your mouse has helped these data warehouses grow. The challenges of collecting, managing, storing, and curating all of this information collectively fall under the term Big Data.
But data alone can’t make good decisions. To start the process of turning data into useful information, you first need to know what decisions you want to make. Without a question, you have no idea what might be interesting about the data. Should you look at the time of transactions, their location, their price, which products were bought, or something else? Your knowledge of the business issues and the questions you want to answer will help guide your search for insights from the data, and help you harness data to make better decisions.
澳洲代考|商业统计代考Business Statistics代考|The Role of Data in Decision Making
When companies try to obtain actionable information from data that may have been collected in the course of doing business (such as records of transactions or a customer database) it is usually called data mining. Sometimes the analysis is called predictive analytics if it focuses on future performance. The more general term, business analytics (or sometimes simply analytics), refers to any use of data and statistical analysis to inform business decisions. Leading companies are embracing analytics to extract value from their data. As Clive Humby, author of Tbe Loyalty Mytb, said, “data is the new oil.” For example, Zillow recently offered $\$ 1,200,000$ to improve the prediction of home sale prices from publicly available data. As of June 2017,791 teams were competing for the prize.
Companies use data to make decisions about nearly every aspect of their business. By studying the past behavior of customers and predicting their responses, they hope to better serve their customers and to compete more effectively.
eBay collected data and used analytics to examine its own use of computer resources. Although not obvious to its own technical people, once they crunched the data they found huge inefficiencies. According to Forbes, eBay was able to “save millions in capital expenditures within the first year.”
Data come in many forms. Some are numerical (consisting only of numbers), others are alphabetic (consisting only of letters), and yet others are alphanumerical (mixed numbers and letters). But data are useless unless we know their context. Newspaper journalists know that the lead paragraph of a good story should establish the “Five W’s”: wbo, what, when, where, and (if possible) wby. Often, we add bow to the list as well. Answering these questions connects the data to the business problem at hand. The answers to the first two questions are essential. If we don’t know who and what, we don’t have any useful information.
商业统计代写
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每次您进行在线购买时，都会捕获更多信息，而不仅仅是购买本身的详细信息。您搜索了哪些页面来进行购买？你花了多少时间看每个？这些记录的值，无论是数字还是标签，连同它们的上下文一起被称为数据。它们以电子方式记录和存储在称为数据仓库的庞大数字存储库中。企业一直依靠数据来做出正确的决策，但如今，公司比以往任何时候都更多地使用数据来对业务的几乎所有方面做出决策，从库存到广告再到网站设计。
每次刷信用卡和每次点击鼠标都帮助这些数据仓库发展壮大。收集、管理、存储和整理所有这些信息的挑战统称为大数据。
但仅靠数据无法做出好的决策。要开始将数据转化为有用信息的过程，您首先需要知道要做出哪些决定。毫无疑问，您不知道数据可能有什么有趣的地方。您是否应该查看交易时间、地点、价格、购买了哪些产品或其他信息？您对业务问题和想要回答的问题的了解将有助于指导您从数据中寻找洞察力，并帮助您利用数据做出更好的决策。
澳洲代考|商业统计代考BUSINESS STATISTICS代考|THE ROLE OF DATA IN DECISION MAKING
当公司试图从可能在经营过程中收集的数据中获取可操作的信息时s在CH一个sr和C○rds○F吨r一个ns一个C吨一世○ns○r一个C在s吨○米和rd一个吨一个b一个s和它通常被称为数据挖掘。有时，如果分析侧重于未来表现，则称为预测分析。更通用的术语，业务分析○rs○米和吨一世米和ss一世米pl是一个n一个l是吨一世Cs, 指任何使用数据和统计分析来为业务决策提供信息。领先的公司正在采用分析技术从他们的数据中提取价值。正如 Tbe Loyalty Mytb 的作者 Clive Humby 所说，“数据就是新的石油。” 例如，Zillow 最近提供$1,200,000从公开数据中改进对房屋销售价格的预测。截至 2017 年 6 月，共有 791 支球队在角逐该奖项。
公司使用数据对其业务的几乎所有方面做出决策。通过研究客户过去的行为并预测他们的反应，他们希望更好地为客户服务并更有效地竞争。
eBay 收集数据并使用分析来检查自己对计算机资源的使用。虽然对自己的技术人员来说并不明显，但一旦他们处理数据，他们就会发现效率非常低下。据福布斯报道，eBay 能够“在第一年节省数百万的资本支出”。
数据有多种形式。有些是数字C○ns一世s吨一世nG○nl是○Fn在米b和rs, 其他是字母C○ns一世s吨一世nG○nl是○Fl和吨吨和rs, 还有一些是字母数字的米一世X和dn在米b和rs一个ndl和吨吨和rs. 但是除非我们知道它们的上下文，否则数据是无用的。报纸记者知道，一篇好故事的开头段落应该建立“五个 W”：wbo、what、when、where 和一世Fp○ss一世bl和wby。通常，我们也会将 bow 添加到列表中。回答这些问题将数据与手头的业务问题联系起来。前两个问题的答案是必不可少的。如果我们不知道谁和什么，我们就没有任何有用的信息。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。
