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统计代写|数据可视化代考DATA VISUALIZATION代考|BAN271 Common Mistakes in Data Visualization Design

如果你也在 怎样代写数据可视化Data visualization BAN271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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统计代写|数据可视化代考DATA VISUALIZATION代考|CS7295 Data-Ink Ratio

统计代写|数据可视化代考DATA VISUALIZATION代考|Wrong Type of Visualization

The best type of chart or table to use for data visualization strongly depends on the audience that will view the visualization as well as the insights or story that is to be told through the visualization. Throughout this textbook, we provide best practices for designing effective data visualizations, but many of the decisions related to which chart to use and some aspects of the design will depend on the situation and goal of the visualization. In this section, we use the concepts presented in this chapter to discuss several situations for which one type of visualization is preferred over another. However, we must keep in mind that the most effective visualization depends on the needs of the audience and the message we are trying to convey.
If the goal of the visualization is to convey precise numerical values, then it is often preferable to use a table rather than a chart. Because it is more difficult for an audience to make relative comparisons on the preattentive attribute of shape than on the preattentive attribute of length, bar or column charts are generally preferred over pie charts. However, there are cases for which the most appropriate type of visualization depends on the goal of the visualization and is not always obvious.

Consider the case of Stanley Consulting Group, a company that provides analytics consulting to nonprofit companies. Stanley Consulting Group has offices in Hartford, Stamford, and Providence. Each office has a similar number of consultants and similar performance expectations. Stanley Consulting Group would like to compare the performance of each office. It is mostly interested in comparing each office’s performance relative to the quarterly goal, and in identifying trends over time at each location. Figure $3.28$ uses a clustered column chart to compare the performances of the offices in terms of quarterly booked revenue for the previous six quarters. The chart also compares this performance to the quarterly booked revenue goal of $\$ 600,000$ that applies to each office.

统计代写|数据可视化代考DATA VISUALIZATION代考|Trying to Display Too Much Information

Another common mistake in building effective charts is trying to convey too much information on a single chart, which is a symptom of trying to communicate too many insights to the audience simultaneously.

Consider the case of Keeland Industries, an online company that provides replacement parts for automobiles. It provides both original-equipment manufacturer (OEM) replacement parts and replacement parts made by different manufacturers that are known as aftermarket replacement parts. Because Keeland sells the replacement parts online, it sells parts to customers throughout the United States. For sales tracking and performance measurement purposes, Keeland divides the United States into 12 regions. Keeland’s management team is most interested in comparing the OEM sales across the 12 regions to see which are performing best for OEM sales and in comparing the Aftermarket sales across the 12 regions to see which are performing best for Aftermarket sales.

Figure $3.30$ displays the OEM and Aftermarket sales by region as a clustered column chart. The clustered column chart makes it easy to compare OEM sales to Aftermarket sales in each region. However, if the potential markets for these different types of parts are different in each region, that comparison is not particularly useful.

统计代写|数据可视化代考DATA VISUALIZATION代考|BAN271 Common Mistakes in Data Visualization Design

数据可视化代写

统计代写|数据可视化代考DATA VISUALIZATION代考|Wrong Type of Visualization

用于数据可视化的最佳图表或表格类型在很大程度上取决于将查看可视化的受众以及通过可视化讲述的见解或故事。在这本教科书中,我们提供了设计有效数据可视化的最佳实践,但是与使用哪个图表以及设计的某些方面相关的许多决策将取决于可视化的情况和目标。在本节中,我们使用本章中介绍的概念来讨论几种情况,其中一种可视化类型优于另一种。但是,我们必须记住,最有效的可视化取决于观众的需求和我们试图传达的信息。
如果可视化的目标是传达精确的数值,那么通常最好使用表格而不是图表。因为观众更难对形状的前注意属性进行相对比较,而不是长度的前注意属性,所以条形图或柱形图通常比饼图更受欢迎。但是,在某些情况下,最合适的可视化类型取决于可视化的目标,而且并不总是显而易见的。

以 Stanley Consulting Group 为例,该公司为非营利公司提供分析咨询。斯坦利咨询集团在哈特福德、斯坦福和普罗维登斯设有办事处。每个办公室都有相似数量的顾问和相似的绩效期望。斯坦利咨询集团想比较每个办公室的表现。它最感兴趣的是比较每个办事处相对于季度目标的绩效,并确定每个地点随时间推移的趋势。数字3.28使用聚类柱形图比较办公室在前六个季度的季度预订收入方面的表现。该图表还将这一表现与季度预定收入目标进行了比较$600,000这适用于每个办公室。

统计代写|数据可视化代考DATA VISUALIZATION代考|Trying to Display Too Much Information

建立有效图表的另一个常见错误是试图在单个图表上传达太多信息,这是试图同时向观众传达太多见解的症状。

以 Keeland Industries 为例,这是一家为汽车提供替换零件的在线公司。它提供原始设备制造商 (OEM) 替换零件和由不同制造商制造的替换零件,称为售后替换零件。由于 Keeland 在线销售替换零件,因此它向美国各地的客户销售零件。出于销售跟踪和绩效衡量的目的,Keeland 将美国划分为 12 个地区。Keeland 的管理团队最感兴趣的是比较 12 个地区的 OEM 销售情况,看看哪些地区的 OEM 销售表现最好,并比较 12 个地区的售后市场销售情况,看看哪些地区的售后市场销售表现最好。

数字3.30将按地区划分的 OEM 和售后市场销售额显示为簇状柱形图。簇状柱形图便于比较每个地区的 OEM 销售与售后市场销售。但是,如果这些不同类型零件的潜在市场在每个地区都不同,那么这种比较就不是特别有用。

统计代写|数据可视化代考Data visualization代考

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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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