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数据可视化是将信息转化为视觉背景的做法,如地图或图表,使数据更容易被人脑理解并从中获得洞察力。数据可视化的主要目标是使其更容易在大型数据集中识别模式、趋势和异常值。

assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数据可视化Data visualization方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写数据可视化Data visualization代写方面经验极为丰富,各种代写数据可视化Data visualization相关的作业也就用不着说。

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:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Selecting an Appropriate Chart

How do you choose an appropriate chart? If the goal of your chart is to explain, then the answer to this question depends on the message you wish to convey to your audience. If you are exploring data, the best chart type depends on the question you are asking and hope to answer from the data. Also, the type of data you have may influence your chart selection. A few of the more common goals for charts are to show the following:

  • Composition-Composition is what makes up the whole of an entity under consideration. An example is the bar chart in Figure 2.2.
  • Ranking-Ranking is the relative order of items. Figure $2.2$ is also an example of ranking, because we have sorted the categories by bar length, which is proportional to the amounts allocated.
  • Correlation/Relationship-Correlation is how two variables are related to one another. An example of this is the relationship between average low temperature and average annual snowfall for various cities in the United States.
  • Distribution-Distribution is how items are dispersed. An example of this is the number of calls received by a call center in a day, measured on an hourly basis.
    The type of data you have should also influence your chart selection. For example, a bar or column chart is often an appropriate chart when we are summarizing data about categories. Students’ letter grades in a college course are categories. For summarizing the number of students earning each letter grade, a bar or column chart would be appropriate.
    The relationship between two quantitative variables often makes a scatter chart an appropriate choice. Bar charts, scatter charts, and line charts with the horizontal axis being time, are often the best choice for time series data. If your data have a spatial component, a geographic map might be a good choice.

Creating great data visualizations is a skill that is best learned by doing. Therefore, before getting into more detail on the various types of charts and in what circumstances they are most appropriate, we provide detailed instructions on how to create and edit charts in Excel.

CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Bar Charts

A bar chart shows a summary of categorical data using the length of horizontal bars to display the magnitude of a quantitative variable. That is, a bar chart is a column chart turned on its side. Like column charts, bar charts are useful for comparing categorical variables and are most effective when you do not have too many categories. Figure $2.2$ in the Data Visualization Makeover of the Allocation of Funds in New York City is a good example. As shown in that example, a bar chart can be a good substitute for a pie chart when showing composition. Sorting the data as in Figure $2.2$ makes the rank order of the components by the magnitude of the quantitative variable more obvious. A bar chart is preferred over a column chart if there are lengthy category names because it is easier to display the names horizontally (for improved legibility). However, for time series data, a column chart is better as it is more natural to display the passage of time from left to right horizontally.

A clustered bar chart displays multiple quantitative variables for categories or time pcriods using the length of horizontal bars to denotc the magnitudc of the quantitative variables and separate bars and colors to denote the different variables. Like a stacked column chart, a stacked bar chart is a bar chart that uses color to denote the contribution of each subcategory to the total. As with column charts, clustered and stacked bar charts are available in Excel by clicking on the Insert Column or Bar button in the Charts

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数据可视化代考

CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Selecting an Appropriate Chart

如何选择合适的图表?如果图表的目标是解释,那么这个问题的答案取决于您希望传达给听众的信息。如果您正在探索数据,最佳图表类型取决于您提出的问题并希望从数据中得到答案。此外,您拥有的数据类型可能会影响您的图表选择。图表的一些更常见的目标是显示以下内容:

  • Composition-Composition 构成了所考虑的实体的整体。一个例子是图 2.2 中的条形图。
  • Ranking-Ranking是项目的相对顺序。数字2.2也是排名的一个例子,因为我们已经按照条形长度对类别进行了排序,条形长度与分配的数量成正比。
  • 相关性/关系-相关性是两个变量相互关联的方式。这方面的一个例子是美国各个城市的平均低温和年平均降雪量之间的关系。
  • Distribution-Distribution 是项目的分散方式。这方面的一个例子是呼叫中心在一天内接到的电话数量,按小时计算。
    您拥有的数据类型也应该影响您的图表选择。例如,当我们汇总有关类别的数据时,条形图或柱形图通常是合适的图表。大学课程中学生的字母成绩属于类别。为了总结获得每个字母等级的学生人数,条形图或柱形图将是合适的。
    两个定量变量之间的关系通常使散点图成为合适的选择。横轴为时间的条形图、散点图和折线图通常是时间序列数据的最佳选择。如果您的数据具有空间组件,则地图可能是一个不错的选择。

创建出色的数据可视化是一项最好通过实践来学习的技能。因此,在详细了解各种类型的图表以及它们最适合的情况之前,我们提供了有关如何在 Excel 中创建和编辑图表的详细说明。

CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Bar Charts

条形图显示分类数据的摘要,使用水平条的长度来显示定量变量的大小。也就是说,条形图是侧翻的柱形图。与柱形图一样,条形图对于比较分类变量很有用,并且在您没有太多类别时最有效。数字2.2在纽约市资金分配的数据可视化改造中就是一个很好的例子。如该示例所示,在显示组成时,条形图可以很好地替代饼图。如图所示对数据进行排序2.2使分量按量化变量大小排列的顺序更加明显。如果类别名称很长,则条形图优于柱形图,因为它更容易水平显示名称(以提高易读性)。但是,对于时间序列数据,柱形图更好,因为从左到右水平显示时间流逝更自然。

聚类条形图显示类别或时间周期的多个定量变量,使用水平条的长度来表示定量变量的大小,并使用单独的条和颜色来表示不同的变量。与堆积柱形图一样,堆积条形图是一种条形图,它使用颜色来表示每个子类别对总数的贡献。与柱形图一样,在 Excel 中可以通过单击图表中的插入柱形图或柱形图按钮来使用簇状和堆积柱形图

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

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,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
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SQL代写各种数据建模与可视化代写