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数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|ISM4547 Creating a Dimensional Logical Data Model

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数据建模Data Modeling可以在各种类型的项目和项目的多个阶段中进行。数据模型是循序渐进的；对于一个企业或应用程序来说，没有所谓的最终数据模型。相反，数据模型应该被认为是一个活的文件，会随着业务的变化而变化。

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数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|ISM4547 Creating a Dimensional Logical Data Model

数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Creating a Dimensional Logical Data Model

Recall the dimensional data model from earlier in this chapter, repeated here in Figure 9.8.
In a dimensional model, each structure is assigned a Table Model type, which is distinguished by an icon displayed in the upper left corner of the entity box. You can further describe the structure in the Table Editor by assigning it a Table Type that displays at the bottom of the entity (e.g., Fixed). The Table Type does not change how the data is handled but provides information to the reader about the data in the structure. It is purely for documentation purposes.

Account Balance is an example of a fact table (on a conceptual and logical data model, this is often called a “meter”). The icon for a meter in ER/Studio is the graph symbol because we are measuring something. A meter is an entity containing a related set of measures. It is not a person, place, event, or thing, as we find on the relational model. Instead, it is a bucket of common measures; in this case, just the measure Account Balance Amount. As a group, common measures address a business process such as Profitability, Employee Satisfaction, or Sales.

A fact table can be further classified into one these four types:

  • Aggregate. Also known as a summarization, an aggregate contains information that is stored at a higher level of granularity than translation level details. Aggregates provide quick access to data and can be very user-friendly structures for users and reporting tools. Account Balance is an aggregate.
  • Atomic. Contains the lowest level of detail available in the business, often the same level of detail that exists in operational systems such as order entry systems. An
    example of an atomic fact in the account balance subject area would be the individual bank account withdrawal and deposit transactions.
  • Cumulative. Also known as accumulating, cumulative captures how long it takes to complete a business process. For example, tracking how long it takes from application through completion of a home mortgage application would be represented in a cumulative fact.
  • Snapshot. Contains time-related information that details specific steps in the life of the entity. For example, snapshot information for a sale could contain information such as when the order was created, confirmed, shipped, delivered, and paid for.

数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Physical Data Model Explanation

The physical data model (PDM) is the logical data model compromised for specific software or hardware. On the CDM, we learn what the terms, business rules, and scope would be for a new order entry system. After understanding the need for an order entry system, we create a LDM representing the business solution. It contains all of the attributes and business rules needed to deliver the system. For example, the conceptual data model will show that a Customer may place one or many Orders. The LDM will capture all of the details behind Customer and Order such as the customer’s name, their address, and the order number. After understanding the business solution, we move on to the technical solution and build the PDM. We may make some modifications to the
Customer and Order structures, for example, for factors such as performance or storage. While building the PDM, we address the issues that have to do with specific hardware or software such as:

  • We have a big data scenario, so how can we process a lot of data very quickly and then afterwards analyze it very quickly?
  • How can we make this information secure?
  • How can we answer this business question in less than two seconds?
    Note that in the early days of data modeling, when storage space was expensive and computers were slow, there were major modifications made to the PDM to make it work efficiently. In some cases, the PDM looked like it was for an entirely different application than the LDM. As technology improved, the PDM started looking more like the LDM. Faster and cheaper processors, cheaper and more generous disc space and system memory, and also specialized hardware have all played their part to make the physical look more like its logical counterpart. However, with big data processing and analytical tools becoming more mainstream, there is now (at least temporarily) a large difference again between physical and logical. Physical big data designs can even be file- or documentbased to allow for fast loading and analyzing of data. So be aware of physical data models that are all in one table (or file); it may be the optimal design depending on the database technology.
数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|ISM4547 Creating a Dimensional Logical Data Model

数据建模代写

数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Creating a Dimensional Logical Data Model

回想本章前面的维度数据模型，在图 9.8 中重复。
在维度模型中，每个结构都分配有一个表模型类型，通过实体框左上角显示的图标进行区分。您可以通过为其分配一个显示在实体底部的表类型（例如，固定）来进一步描述表编辑器中的结构。表类型不会改变数据的处理方式，但会向读者提供有关结构中数据的信息。它纯粹是出于文档目的。

账户余额是事实表的一个例子（在概念和逻辑数据模型上，这通常被称为“计量表”）。ER/Studio 中的仪表图标是图形符号，因为我们正在测量某些东西。仪表是包含一组相关度量的实体。它不是我们在关系模型中发现的人、地点、事件或事物。相反，它是一系列常用措施；在这种情况下，只是衡量账户余额金额。作为一个组，常见的衡量标准涉及诸如盈利能力、员工满意度或销售等业务流程。

事实表可以进一步分为以下四种类型之一：

  • 总计的。也称为摘要，聚合包含存储在比翻译级别详细信息更高粒度级别的信息。聚合提供对数据的快速访问，并且对于用户和报告工具来说是非常用户友好的结构。账户余额是一个汇总。
  • 原子。包含业务中可用的最低级别的详细信息，通常与订单输入系统等操作系统中存在的相同级别的详细信息。账户余额主题领域中的一个基本事实的一个
    例子是个人银行账户的取款和存款交易。
  • 累积。也称为累积，累积捕获完成业务流程所需的时间。例如，跟踪从申请到完成房屋抵押贷款申请所需的时间将在累积事实中表示。
  • 快照。包含与时间相关的信息，详细说明实体生命周期中的特定步骤。例如，销售的快照信息可能包含诸如订单创建、确认、发货、交付和付款等信息。

数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Physical Data Model Explanation

物理数据模型 (PDM) 是针对特定软件或硬件的逻辑数据模型。在 CDM 上，我们了解新订单输入系统的条款、业务规则和范围。在了解了对订单输入系统的需求之后，我们创建了一个代表业务解决方案的 LDM。它包含交付系统所需的所有属性和业务规则。例如，概念数据模型将显示客户可能会下一个或多个订单。LDM 将捕获客户和订单背后的所有详细信息，例如客户的姓名、地址和订单号。在了解了业务解决方案之后，我们转向技术解决方案并构建 PDM。我们可能会做一些修改
客户和订单结构，例如，性能或存储等因素。在构建 PDM 时，我们会解决与特定硬件或软件有关的问题，例如：

  • 我们有一个大数据场景，那么我们如何快速处理大量数据，然后快速分析呢？
  • 我们怎样才能保证这些信息的安全？
  • 我们如何在不到两秒的时间内回答这个业务问题？
    请注意，在数据建模的早期，当存储空间昂贵且计算机运行缓慢时，对 PDM 进行了重大修改以使其高效工作。在某些情况下，PDM 看起来像是用于与 LDM 完全不同的应用程序。随着技术的进步，PDM 开始看起来更像 LDM。更快、更便宜的处理器、更便宜、更宽敞的磁盘空间和系统内存以及专用硬件都发挥了作用，使物理看起来更像它的逻辑对应物。然而，随着大数据处理和分析工具变得越来越主流，现在（至少暂时）物理和逻辑之间再次存在很大差异。物理大数据设计甚至可以是基于文件或文档的，以允许快速加载和分析数据。所以要注意物理数据模型都在一个表（或文件）中；它可能是取决于数据库技术的最佳设计。
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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。

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数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Accy628 Creating a Relational Logical Data Model

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数据建模Data Modeling可以在各种类型的项目和项目的多个阶段中进行。数据模型是循序渐进的；对于一个企业或应用程序来说，没有所谓的最终数据模型。相反，数据模型应该被认为是一个活的文件，会随着业务的变化而变化。

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数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Accy628 Logical Data Model Explanation

数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Creating a Relational Logical Data Model

The two techniques used to build the relational logical data model are normalization and abstraction.
Normalization
When I turned 12, I received a trunk full of baseball cards as a birthday present from my parents. I was delighted, not just because there may have been a Hank Aaron or Pete Rose buried somewhere in that trunk, but because I loved to organize the cards. I categorized each card according to year and team. Organizing the cards in this way gave me a deep understanding of the players and their teams. To this day, I can answer many baseball card trivia questions.

Normalization, in general, is the process of applying a set of rules with the goal of organizing something. I was normalizing the baseball cards according to year and team. We can also apply a set of rules and normalize the attributes within our organizations. Just as those baseball cards lay unsorted in that trunk, our companies have huge numbers of attributes spread throughout departments and applications. The rules applied to normalizing the baseball cards entailed first sorting by year and then by team within a year. The rules for normalizing our attributes can be boiled down to a single sentence:
Make sure every attribute is single-valued and provides a fact completely and only about its primary key.
The underlined terms require more of an explanation.

数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Abstraction

Notice the extra flexibility we gain with abstraction. By abstracting Employee into the Party Role concept, we can accommodate additional roles without changes to our model and most likely without changes to our application. Roles such as Contractor and Consumer can be added gracefully without updates to our model. However, this extra flexibility does come with a price. Actually, three high prices:

  • Loss of communication. The concepts we abstract are no longer represented explicitly on the model. That is, when we abstract, we often convert column names to entity instances. For example, Employee is no longer an explicit entity but is instead an entity instance of Party Role, with a Role Type Code value of 03 for Employee. One of the main reasons we model is to aid communication, but abstracting can definitely hinder communication.
  • Loss of business rules. When we abstract, we can also lose business rules. To be more specific, the rules we enforced on the data model before abstraction now need to be enforced through other means such as through programming code. If we wanted to enforce that an Employee must have a Start Date, for example, we can no longer enforce this rule through the abstracted data model in Figure 9.7.
  • Additional development complexity. Abstracting requires sophisticated development techniques to turn attributes into values when loading an abstract structure, or to turn values back into attributes when populating a structure from an abstract source. Imagine the work to populate Party Role from the source Employee. It would be much easier for a developer to load data from an entity called Employee into an entity called Employee. The code would be simpler and it would be very fast to load.
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数据建模代写

数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Creating a Relational Logical Data Model

用于构建关系逻辑数据模型的两种技术是规范化和抽象。
规范化
当我 12 岁时，我从父母那里收到了一箱装满棒球卡的生日礼物。我很高兴，不仅因为那个箱子里可能埋着汉克·亚伦或皮特·罗斯，还因为我喜欢整理卡片。我根据年份和团队对每张卡片进行了分类。以这种方式组织卡片让我对球员和他们的球队有了深刻的了解。时至今日，我可以回答许多棒球卡琐事问题。

一般来说，规范化是应用一组规则的过程，目的是组织某些东西。我正在根据年份和球队对棒球卡进行标准化。我们还可以应用一组规则并规范我们组织内的属性。就像那些棒球卡在那个箱子里没有分类一样，我们的公司也有大量的属性分布在各个部门和应用程序中。用于规范棒球卡的规则需要首先按年份排序，然后在一年内按球队排序。将我们的属性规范化的规则可以归结为一句话：
确保每个属性都是单值的，并且完全且仅提供关于其主键的事实。
带下划线的术语需要更多解释。

数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Abstraction

请注意我们通过抽象获得的额外灵活性。通过将 Employee 抽象为 Party Role 概念，我们可以在不改变我们的模型并且很可能不改变我们的应用程序的情况下容纳额外的角色。可以优雅地添加诸如 Contractor 和 Consumer 之类的角色，而无需对我们的模型进行更新。然而，这种额外的灵活性确实是有代价的。其实，三个高价：

  • 失去沟通。我们抽象的概念不再在模型上明确表示。也就是我们在抽象的时候，经常会将列名转换为实体实例。例如，Employee 不再是显式实体，而是 Party Role 的实体实例，Employee 的 Role Type Code 值为 03。我们建模的主要原因之一是帮助沟通，但抽象肯定会阻碍沟通。
  • 业务规则丢失。当我们抽象时，我们也可能会丢失业务规则。更具体地说，我们在抽象之前对数据模型实施的规则现在需要通过其他方式实施，例如通过编程代码。例如，如果我们想强制员工必须有一个开始日期，我们就不能再通过图 9.7 中的抽象数据模型强制执行此规则。
  • 额外的开发复杂性。抽象化需要复杂的开发技术，以便在加载抽象结构时将属性转换为值，或者在从抽象源填充结构时将值转换回属性。想象一下从源 Employee 填充 Party Role 的工作。开发人员将数据从名为 Employee 的实体加载到名为 Employee 的实体中会容易得多。代码会更简单，加载速度会非常快。
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微观经济学代写

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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。

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数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|INFO4707 Conceptual Data Model Explanation

数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Conceptual Data Model Explanation

A concept is a key idea that is both basic and critical to your audience. “Basic” means this term is probably mentioned many times a day in conversations with the people who are the audience for the model. “Critical” means the business would be very different or nonexistent without this concept.

The majority of concepts are easy to identify and include ideas that are common across industries, such as Customer, Employee, and Product. An airline may call a Customer a Passenger, and a hospital may call a Customer a Patient, but in general they are all people who receive goods or services. Each concept will be shown in much more detail at the logical and physical phases of design. For example, the Customer concept might encompass the logical entities Customer, Customer Association, Customer Demographics, Customer Type, and so on.

Many concepts, however, can be more challenging to identify, as they may be concepts to your audience but not to others in the same department, company, or industry. For example, Account would most likely be a concept for a bank and for a manufacturing company. However, the audience for the bank conceptual data model might also require Checking Account and Savings Account to be on their model, whereas the audience for the manufacturing conceptual data model might, instead, require General Ledger Account and Accounts Receivable Account to be on the model.

In our publishing data model, for example, an audience that needs to see the entire company on a conceptual may just require the entity Order, yet in communicating with the sales department, the Sales Conceptual Data Model will have more details, showing not only Order but also Order Line and Order Adjustment.

数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Relational and Dimensional Conceptual Data Models

Recall from this section’s introduction that relational data modeling is the process of capturing how the business works by precisely representing business rules, while dimensional data modeling is the process of capturing how the business is monitored by precisely representing navigation. There are both relational and dimensional conceptual data models.
Relational CDM Example
The relational conceptual model includes concepts, their definitions, and the relationships that capture the business rules binding these concepts. Unlike the logical and physical data models, as we will see, conceptual models may contain many-to-many relationships. For example, Figure $8.2$ contains part of a financial relational CDM.

Business Rules (listed in the order we would typically walk someone through the model):
Each Customer may own one or many Accounts.
Each Account must be owned by one or many Customers.
Each Account may contain one or many Account Balances.
Each Account Balance must belong to one Account.
Notice that in this example definitions were not displayed directly on the diagram as on the model in Figure 8.1. I find that if the data model is small enough (and the definitions are short enough), it can be a valuable communication tool to display the definitions on the diagram. I also choose to display the definitions when I need to highlight poor or lacking definitions or definitions that I know will spur debate.

数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|INFO4707 Conceptual Data Model Explanation

数据建模代写

数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Conceptual Data Model Explanation

概念是对您的受众来说既基本又至关重要的关键思想。“基本”意味着这个词可能每天在与模特观众的对话中被多次提及。“关键”意味着如果没有这个概念，业务将会非常不同或根本不存在。

大多数概念很容易识别，并包含跨行业常见的想法，例如客户、员工和产品。航空公司可能称客户为乘客，医院可能称客户为患者，但总的来说，他们都是接收商品或服务的人。每个概念将在设计的逻辑和物理阶段更详细地显示。例如，客户概念可能包含逻辑实体客户、客户关联、客户人口统计、客户类型等。

然而，许多概念可能更难以识别，因为它们可能是您的受众的概念，而不是同一部门、公司或行业的其他人。例如，帐户很可能是银行和制造公司的概念。但是，银行概念数据模型的受众可能还需要支票账户和储蓄账户在他们的模型上，而制造概念数据模型的受众可能需要总账账户和应收账款账户在模型上.

例如，在我们的发布数据模型中，需要在概念上查看整个公司的受众可能只需要实体 Order，但在与销售部门沟通时，销售概念数据模型将具有更多细节，不仅显示 Order还有订单行和订单调整。

数据科学代写|数据建模代考DATA MODELING代考|Relational and Dimensional Conceptual Data Models

回想一下本节的介绍，关系数据建模是通过精确表示业务规则来捕捉业务如何工作的过程，而维度数据建模是通过精确表示导航来捕捉业务如何被监控的过程。有关系和维度概念数据模型。
关系 CDM 示例
关系概念模型包括概念、它们的定义以及捕获绑定这些概念的业务规则的关系。正如我们将看到的，与逻辑和物理数据模型不同，概念模型可能包含多对多关系。例如，图8.2包含财务关系 CDM 的一部分。

业务规则（按照我们通常会引导某人完成模型的顺序列出）：
每个客户可能拥有一个或多个帐户。
每个帐户必须由一位或多位客户拥有。
每个账户可能包含一个或多个账户余额。
每个账户余额必须属于一个账户。
请注意，在这个示例中，定义没有像图 8.1 中的模型那样直接显示在图表上。我发现如果数据模型足够小（并且定义足够短），它可以成为在图表上显示定义的有价值的交流工具。当我需要强调较差或缺乏定义或我知道会引发辩论的定义时，我也会选择显示定义。

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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。