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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。

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  • (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|Some Charts to Avoid

In this section, we discuss some charts that should be avoided. There are charts that many data visualization experts agree should be avoided. Usually this is because a chart is overly cluttered or takes too much effort for most audiences to interpret the chart quickly and accurately. Here we provide some guidance on charts we believe should be avoided in favor of other types of charts.

As we have already discussed in the data visualization makeover at the beginning of this chapter, many experts suggest that pie charts should be avoided. Instead of a pie chart, consider using a bar chart. This is because science has shown that we are better at assessing differences in length than angle and area. Small differences can be better detected in length than area, especially when sorted by length. Also, using a bar chart simplifies the chart in that there is no longer a need for a different color for each category. Figures $2.1$ and $2.2$ show the difference between the pie chart and the bar chart and illustrate why the latter is preferred.

Another chart to be avoided is a radar chart. A radar chart is a chart that displays multiple quantitative variables on a polar grid with an axis for each variable. The quantitative values on each axis are connected with lines for a given category. Multiple categories can be overlaid on the same radar chart.

Let us consider data on four suppliers of a component needed by Newton Industries. Newton manufactures high-performance desktop computers and has started to vet four possible suppliers of one of the components needed for its computers. Newton’s management needs to select a supplier to provide the component and has collected data on the percentage of late shipments, the percentage of defective components delivered and the cost per unit each supplier would charge. These data are in the file NewtonSuppliers and are shown in Figure 2.35. Figure $2.36$ is the radar chart created from these data.

The radar chart in Figure $2.36$ has three axes corresponding to the three columns of data in Figure 2.35. Luckily the three variables are of roughly the same magnitude. Variables of very different scales can distort a radar chart. The four suppliers each have their own color and their data are connected by lines. Since Newton presumably wants low values for percentage late, percentage of defective components and cost per unit, a dominant supplier’s rectangle would be completely inside its competitors. It appears from Figure $2.36$ that the supplier Foster might be the best choice, but it is difficult to distinguish the cost per unit. Even with this very small data set, the radar chart is quite busy and difficult for an audience to interpret.

CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Preattentive Attributes

The act of “seeing” a chart or table used for data visualization involves a combination of our eyes and brains. Our eyes receive inputs as reflections of light from a visualization that our brains then must differentiate and process. The process through which our brains interpret the reflections of light that enter our eyes is known as visual perception.

The process of visual perception is related to how memory works in our brain. At a very high level, there are three forms of memory that affect visual perception: iconic memory,

short-term memory, and long-term memory. Iconic memory is the most quickly processed form of memory. Information stored in iconic memory is processed automatically, and the information is held there for less than a second. Short-term memory holds information for about a minute, and our minds accomplish this by chunking, or grouping, similar pieces of information together. Estimates vary somewhat, but it is believed that most people can hold about four chunks of visual information in their short-term memories. For instance, most people find it difficult to remember which color represents which category if more than four different colors/categories are used in a bar or column chart. Long-term memory is where we store information for an extended amount of time. Most long-term memories are formed through repetition and rehearsal, but they can also be formed through clever use of storytẻlling.
For most data visualizations, iconic and short-term memory are most important for visual processing. In particular, an understanding of what aspects of a visualization can be processed in iconic memory can be helpful for designing effective visualizations. Preattentive attributes are those features that can be processed by iconic memory. We can use a simple example to illustrate the power of preattentive attributes in data visualization. Examine Figure $3.3$ and count the number of $7 \mathrm{~s}$ in the figure as quickly as you can.

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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|Some Charts to Avoid

在本节中,我们将讨论一些应该避免的图表。许多数据可视化专家认为应该避免使用一些图表。通常这是因为图表过于杂乱,或者大多数观众需要花费太多精力才能快速准确地解释图表。在这里,我们提供了一些关于我们认为应该避免使用其他类型图表的图表的指导。

正如我们在本章开头的数据可视化改造中已经讨论过的,许多专家建议应该避免使用饼图。考虑使用条形图,而不是饼图。这是因为科学表明,我们更擅长评估长度的差异,而不是角度和面积。长度上的细微差异可以比面积更好地检测到,尤其是在按长度排序时。此外,使用条形图可以简化图表,因为不再需要为每个类别使用不同的颜色。数字2.1和2.2显示饼图和条形图之间的区别,并说明为什么首选后者。

另一个要避免的图表是雷达图。雷达图是在极坐标网格上显示多个定量变量的图表,每个变量都有一个轴。每个轴上的定量值与给定类别的线相连。多个类别可以叠加在同一个雷达图上。

让我们考虑一下 Newton Industries 所需组件的四个供应商的数据。Newton 制造高性能台式计算机,并已开始审查其计算机所需组件之一的四家可能供应商。Newton 的管理层需要选择一个供应商来提供组件,并收集了有关延迟发货百分比、交付的缺陷组件百分比以及每个供应商收取的单位成本的数据。这些数据在文件 NewtonSuppliers 中,如图 2.35 所示。数字2.36是根据这些数据创建的雷达图。

雷达图如图2.36有三个轴对应于图 2.35 中的三列数据。幸运的是,这三个变量的大小大致相同。不同尺度的变量会扭曲雷达图。四个供应商都有自己的颜色,他们的数据用线条连接起来。由于牛顿可能希望延迟百分比、缺陷组件百分比和单位成本的值较低,因此占主导地位的供应商的矩形将完全位于其竞争对手之内。从图中可以看出2.36供应商 Foster 可能是最佳选择,但很难区分单位成本。即使使用这个非常小的数据集,雷达图也非常繁忙,观众难以理解。

CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Preattentive Attributes

“看到”用于数据可视化的图表或表格的行为涉及我们的眼睛和大脑的结合。我们的眼睛接收来自可视化的光反射的输入,然后我们的大脑必须区分和处理这些输入。我们的大脑解释进入我们眼睛的光的反射的过程被称为视觉感知。

视觉感知的过程与记忆在我们大脑中的工作方式有关。在非常高的层次上,影响视觉感知的记忆有三种形式:标志性记忆,

短期记忆和长期记忆。标志性记忆是处理速度最快的记忆形式。存储在标志性内存中的信息会被自动处理,并且信息会在那里保存不到一秒钟。短期记忆将信息保存大约一分钟,我们的大脑通过将相似的信息块或分组在一起来实现这一点。估计有所不同,但据信大多数人的短期记忆中可以保存大约四块视觉信息。例如,如果在条形图或柱形图中使用超过四种不同的颜色/类别,大多数人会发现很难记住哪种颜色代表哪个类别。长期记忆是我们长时间存储信息的地方。大多数长期记忆是通过重复和排练形成的,
对于大多数数据可视化,图标和短期记忆对于视觉处理来说是最重要的。特别是,了解可以在图标记忆中处理可视化的哪些方面有助于设计有效的可视化。Preattentive 属性是那些可以被标志性记忆处理的特征。我们可以用一个简单的例子来说明预注意属性在数据可视化中的作用。检查图3.3并计算数量7 s尽快在图中。

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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。

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