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。它也是研究抽象数据的视觉表现以加强人类的认知。抽象数据包括数字和非数字数据，如文本和地理信息。它与信息图表和科学可视化有关。
数据可视化Data Visualization是工业界所有应用研究和问题解决中不可缺少的一部分。最基本的数据分析方法是可视化（直方图、散点图、表面图、树状图、平行坐标图等）、统计学（假设检验、回归、PCA等）、数据挖掘（关联挖掘等）和机器学习方法（聚类、分类、决策树等）。在这些方法中，信息可视化，或视觉数据分析，是最依赖人类分析师的认知技能的，并允许发现非结构化的可操作的见解，这些见解只受限于人类的想象力和创造力。分析师不需要学习任何复杂的方法就能够解释数据的可视化。信息可视化也是一种假设生成方案，它可以是，而且通常是在更多的分析或正式分析之后，如统计假设测试。
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数据科学代写|数据可视化代写Data Visualization代考|Relative Frequency and Percent Frequency
A frequency distribution, such as the one in Figure $5.4$, shows the number (count) of items in each of several nonoverlapping bins. However, we are often interested in the proportion, or percentage, of items in each bin. The relative frequency of a bin equals the fraction or proportion of items belonging to a class. For a data set with $n$ observations, the relative frequency of each bin can be determined as follows:
$$
\text { Relative frequency of a bin }=\frac{\text { Frequency of the bin }}{n}
$$
Often a relative frequency is expressed as a percentage. The percent frequency of a bin is the relative frequency multiplied by 100 . To obtain a percent frequency distribution for the data in the Pop file, we continue from the PivotTable in Figure $5.4$ with the following steps:
Step 1. Select any cell in the Count of Soft Drink Purchase column of the PivotTable (any cell in range B3:B8)
Step 2. When the PivotTable Fields task pane appears:
In the Values area, select the triangle to the right of Count of Soft Drink
Purchase Count of Soft Drink Purchase
Select Value Field Settings… from the list of options.
Step 3. When the Value Field Settings dialog box appears:
Click the Show Values As tab and in the box below Show values as select $\%$ of Grand Total
Figure $5.6$ shows the result of the preceding steps. The percent frequency for Coca-Cola is $190 / 500=0.38=38 \%$, the percent frequency for Pepsi is $130 / 500=0.26=16 \%$, and so on. We can also note that $38 \%+26 \%+16 \%=80 \%$ of the purchases were the top three soft drinks.
A percent frequency distribution can be used to provide estimates of the relative likelihoods of different values for a random variable. So, by constructing a percent frequency distribution from observations of a random variable, we can estimate the probability distribution that characterizes its variability. For example, suppose that a concession stand has determined it will procure a total of 12,000 ounces of soft drinks for an upcoming concert, but it is uncertain how to divide this total over the individual soft drink types. However, if the data in the Pop file are representative of the concession stand’s customer population, the manager can use this information to determine appropriate volumes of each type of soft drink. For example, the data suggest that the manager should procure $12,000 \times 0.38=4,560$ ounces of Coca-Cola.
数据科学代写|数据可视化代写Data Visualization代考|Visualizing Distributions of Quantitative Data
As with categorical data, we can create frequency distributions for quantitative data, but we must be more careful in defining the nonoverlapping bins to be used in the frequency distribution. Recall that for categorical data, a frequency distribution’s bins are based on the different categories. For quantitative data, each bin in the frequency distribution is based on the range of values that the bin contains.
To create a frequency distribution for quantitative data, three features need to be defined:
- The number of nonoverlapping bins
- The width (numerical range) of each bin
- The range spanned by the set of bins
Excel possesses functionality that automatically defines each of these features. To demonstrate, consider a data set that contains the age at death for 700 individuals. Figure $5.8$ displays a portion of this data, contained in the file Death. The following steps construct the histogram in Figure $5.9$ illustrating the distribution of the ages at death.
Step 1. Select cells A1:A701
Step 2. Click the Insert tab on the Ribbon
Step 3. Click the Insert Statistic Chart button $\mathbb{l l}^{\vee} \vee$ in the Charts group
When the list of statistic charts appears, select Histogram 1 Hh
数据可视化代写
数据科学代写数据可视化代写Data Visualization代考|Relative Frequency and Percent Frequency
频率分布，如图中的那个 $5.4$ ，显示几个不重覃的 bin 中的每个 bin 中的项目数（计数）。但是，我们通常对每个 bin 中项目的比 例或百分比感六趣。bin 的相对频率等于属于某个羊别的项目的分数或比列。对于一个数据集 $n$ 观察，每个箱的相对频率可以确定 如下:
Relative frequency of a bin $=\frac{\text { Frequency of the bin }}{n}$
相对频率通常以百分比表示。bin 的百分比频率是相对频率乘以 100 。为了获得 Pop 文件中数据的百分比频率分布，我们从图5.4
步骤 1. 选择数据透枧表的软饮料购买计数列中的任何单元格 (范围 B3:B8 中的任何单元格)
在值区域中，选择三角形在软饮料购买计数的右伅软饮料
购买计数
从选项列表中选择值字段设置…。
步骤 3. 当 Value Field Settings 对话框出现时:
单击 Show Values As 选项卡，然后在 Show values as 下面的框中选择\%总计
数字 $5.6$ 显示前面步袤的结果。可口可乐的百分比频率是 $190 / 500=0.38=38 \%$ ，百事可乐的百分比频率是
$130 / 500=0.26=16 \%$ ，等等。我们还可以住意到 $38 \%+26 \%+16 \%=80 \%$ 购买量中排名前三的软饩料。
百分比频率分布可用于提供随机变量的不同值的相对可能生的估计。因此，通过从随机变量的观䕓中构建百分比频率分布，我们可 以估计表征其可变性的概率分布。例如，假设牡许婎位已确定将为即将举行的音乐会籹购总计 12,000 蓝司的软饮料，但不确定如 何将这一总数分配给各个软饮料矢型。但是，如果 Pop 文件中的数据代表特许婎位的顾宥群体，经理可以使用此信息来确定每种 软饮料的适当数量。例如，数据表明经理应采购 $12,000 \times 0.38=4,560$ 盉司可口可乐。
数据科学代写|数据可视化代写Data Visualization代考|Visualizing Distributions of Quantitative Data
分坣数据，频率分布的 bin 基于不同的类别。对于定量数据，频率分布中的每个 bin 都基于 bin 包含的值的范围。
要为定量数据创建陟率分布，需要定义三个特征:
- 非重腚 bin 的数量
- 每个 bin 的宽度（数值范围）
- 由一组 bin 跨越的范围
Excel 具有自动定义这些特征中的每一个的功能。为了演示，考虑一个包含 700 个人的死亡年龄的数据集。数字 $5.8$ 显示该 数据的一部分，包含在文件 Death 中。下面的步骙构建了图中的直方图 $5.9$ 说明死亡年齡的分布。
步骤 1. 选择单元格 Al:A701
步骤 2. 单击功能区上的揷入选项卡
步骤 3. 单击揷入统计图表㧍铒 $\vee \vee \vee$ 在图表组
中出现统计图表列表时，选译直方图 $1 \mathrm{Hh}$
数据科学代写|数据可视化代写Data Visualization代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。
