如果你也在 怎样代写数据可视化Data 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Data visualization(data viz或info viz)是一个跨学科的领域,处理数据和信息的图形表示。当数据或信息数量众多时,它是一种特别有效的交流方式,例如时间序列。
数据可视化Data visualization领域是 “从人机交互、计算机科学、图形学、视觉设计、心理学和商业方法的研究中产生的。它越来越多地被用作科学研究、数字图书馆、数据挖掘、金融数据分析、市场研究、制造业生产控制和药物发现的一个重要组成部分”。
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我们提供的数据可视化Data visualization 及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:
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Data visualization is a powerful tool for exploring data to more easily identify patterns, recognize anomalies or irregularities in the data, and better understand the relationships between variables. Our ability to spot these types of characteristics of data is much stronger and quicker when we look at a visual display of the data rather than a simple listing.
As an example of data visualization for exploration, let us consider the zoo attendance data shown in Table $1.1$ and Figure 1.1. These data on monthly attendance to a zoo can be found in the file Zoo. Comparing Table $1.1$ and Figure 1.1, observe that the pattern in the data is more detectable in the column chart of Figure $1.1$ than in a table of numbers. A column chart shows numerical data by the height of the column for a variety of categories or time periods. In the case of Figure 1.1, the time periods are the different months of the year.
Our intuition and experience tells us that we would expect zoo attendance to be highest in the summer months when many school-aged children are out of school for summer break. Figure $1.1$ confirms this, as the attendance at the zoo is highest in the summer months of June, July, and August. Furthermore, we see that attendance increases gradually each month from February through May as the average temperature increases, and attendance gradually decreases each month from September through November as the average temperature decreases. But why does the zoo attendance in December and January not follow these patterns? It turns out that the zoo has an event known as the “Festival of Lights” that runs from the end of November through early January. Children are out of school during the last half of December and early January for the holiday season, and this leads to increased attendance in the evenings at the zoo despite the colder winter temperatures.
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Data visualization is also important for explaining relationships found in data and for explaining the results of predictive and prescriptive models. More generally, data visualization is helpful in communicating with your audience and ensuring that your audience understands and focuses on your intended message.
Let us consider the article, “Check Out the Culture Before a New Job,” which appeared in The Wall Street Journal. ${ }^{3}$ The article discusses the importance of finding a good cultural fit when seeking a new job. Difficulty in understanding a corporate culture or misalignment with that culture can lead to job dissatisfaction. Figure $1.3$ is a re-creation of a bar chart that appeared in this article. A bar chart shows a summary of categorical data using the length of horizontal bars to display the magnitude of a quantitative variable.
The chart shown in Figure $1.3$ shows the percentage of the 10,002 survey respondents who listed a factor as the most important in seeking a job. Notice that our attention is drawn to the dark blue bar, which is “Company culture” (the focus of the article). We immediately see that only “Salary and bonus” is more frequently cited than “Company culture.” When you first glance at the chart, the message that is communicated is that corporate culture is the second most important factor cited by job seekers. And as a reader, based on that message, you then decide whether the article is worth reading.
数据可视化代写
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数据可视化是一种强大的工具,用于探索数据以更轻松地识别模式、识别数据中的异常或不规则性以及更好地理解变量之间的关系。当我们查看数据的可视化显示而不是简单的列表时,我们发现这些类型的数据特征的能力要强得多、更快。
作为探索的数据可视化示例,让我们考虑表中所示的动物园出勤数据1.1图 1.1。这些关于动物园每月出勤人数的数据可以在文件 Zoo 中找到。比较表1.1和图1.1,观察数据中的模式在图的柱形图中更容易察觉1.1比在数字表中。柱形图按柱高显示各种类别或时间段的数值数据。在图 1.1 的情况下,时间段是一年中的不同月份。
我们的直觉和经验告诉我们,当许多学龄儿童放暑假时,我们预计动物园的出勤率会在夏季最高。数字1.1证实了这一点,因为动物园的出勤率在 6 月、7 月和 8 月的夏季月份最高。此外,我们看到从 2 月到 5 月,随着平均温度的升高,每个月的出勤率逐渐增加,而从 9 月到 11 月,随着平均温度的降低,出勤率每个月都在逐渐减少。但为什么 12 月和 1 月的动物园出勤率不遵循这些模式?原来,动物园有一个被称为“灯光节”的活动,从 11 月底一直持续到 1 月初。孩子们在 12 月下半月和 1 月初假期期间不上学,这导致尽管冬季气温较低,但动物园晚上的出勤人数有所增加。
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数据可视化对于解释数据中发现的关系以及解释预测和规范模型的结果也很重要。更一般地说,数据可视化有助于与您的受众交流并确保您的受众理解并关注您的预期信息。
让我们考虑一下发表在《华尔街日报》上的文章“在新工作之前检查文化”。3这篇文章讨论了在寻找新工作时找到良好文化契合度的重要性。难以理解企业文化或与该文化不一致会导致工作不满。数字1.3是本文中出现的条形图的重新创建。条形图使用水平条的长度来显示分类数据的摘要,以显示定量变量的大小。
如图所示的图表1.3显示了 10,002 名受访者中将某个因素列为求职最重要因素的百分比。请注意,我们的注意力被吸引到深蓝色条上,即“公司文化”吨H和F○C在s○F吨H和一个r吨一世Cl和. 我们立即看到只有“薪水和奖金”比“公司文化”更频繁地被引用。当您第一眼看到图表时,传达的信息是企业文化是求职者引用的第二个最重要的因素。作为读者,根据该信息,您可以决定这篇文章是否值得一读。
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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。