如果你也在 怎样代写数据可视化Data visualization BIOF439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”。
avatest.org™数据可视化Data visualization代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。avatest.org™， 最高质量的数据可视化Data visualization作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此数据可视化Data visualization作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
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统计代写|数据可视化代考DATA VISUALIZATION代考|Using Excel Default Settinqs for Charts
Microsoft Excel allows for the creation of a variety of charts and tables to visualize data. However, a common mistake is to use the default output from Excel without considering changes to the design and format of the visualizations it produces. Excel’s default settings are counter to many of the suggestions covered in this chapter (and the rest of this textbook) for creating good data visualizations. Consider Figure 3.34. This column chart, which was produced using Excel, shows revenues for eight retail store locations in Texas. The company is interested in comparing revenues by location, and specifically in examining the relative performance of the store located in Laredo because this store has recently had a change in management.
Figure $3.34$ suffers from several flaws that prevent it from being an effective data visualization. The data-ink ratio for Figure $3.34$ is low, so we should consider ways of decluttering the figure. Examining Figure $3.34$ shows that the chart uses ink in several ways that are not useful in conveying the data. The gridlines used in this chart are not particularly useful, so they can be removed. We see that Excel automatically titles the chart “Annual Revenue” and uses a legend with “Annual Revenue.” This is redundant information, and at least one of these labels should be removed. The following steps can be used to declutter the default chart produced by Excel, increase the data-ink ratio, and make the chart more meaningful to the audience.
Step 1. Click anywhere on the chart in the file RetailRevenueChart
Step 2. Click the Chart Elements button $t$
Deselect the check box for Gridlines
Deselect the check box for Legend
统计代写|数据可视化代考DATA VISUALIZATION代考|Too Many Attributes
In Section 3-1, we discuss the importance of using preattentive attributes in data visualizations to make them easy to understand by the audience. However, using too many preattentive attributes in the same visualization can cause confusion for the audience. Consider again the case of Stanley Consulting Group. The company wants to examine how consultant characteristics such as job title, length of time with the company, and highest educational degree attained are related to the amount of billable hours filed by that consultant. Figure $3.36$ attempts to show this information.
All of the information the company wants to consider is shown in Figure 3.36: the number of billable hours for each consultant (on the vertical axis), the length of time at the company (on the horizontal axis), the consultant’s job title (indicated by the color of the marker in the chart), and the highest degree attained by the consultant (indicated by the shape of the marker in the chart). Figure $3.36$ uses several preattentive attributes from Section 3-1 including spatial positioning, shape, and color. However, because we are using many different preattentive attributes, this chart is difficult for an audience to process. It requires the audience to scan back and forth between the markers in the chart, the legends, and the vertical and horizontal axes. Therefore, this is probably not a particularly useful chart.
A better chart than what is shown in Figure $3.36$ would concentrate on examining fewer relationships and using fewer preattentive attributes. The exact choice of which features to show on the chart depends on the goals of the chart and needs of the audience. If it is more important to examine the relationship between billable hours, length of time at the company, and the job title of the consultant, then a chart such as the one shown in Figure $3.37$ is preferred.
数据可视化代写
统计代写|数据可视化代考DATA VISUALIZATION代考|Using Excel Default Settinqs for Charts
Microsoft Excel 允许创建各种图表和表格来可视化数据。但是，一个常见的错误是使用 Excel 的默认输出，而不考虑对其生成的可视化的设计和格式进行更改。Excel 的默认设置与本章（以及本教科书的其余部分）中关于创建良好数据可视化的许多建议背道而驰。考虑图 3.34。这个使用 Excel 生成的柱形图显示了德克萨斯州八个零售店位置的收入。该公司有兴趣按位置比较收入，特别是检查位于拉雷多的商店的相对业绩，因为这家商店最近发生了管理层变动。
数字3.34它存在几个缺陷，使其无法成为有效的数据可视化。图的数据墨水比3.34低，所以我们应该考虑整理图形的方法。检查图3.34显示图表以多种方式使用墨迹，这些方式在传达数据时无用。此图表中使用的网格线不是特别有用，因此可以将其删除。我们看到 Excel 自动将图表命名为“年收入”，并使用带有“年收入”的图例。这是多余的信息，至少应该删除这些标签中的一个。以下步骤可用于整理 Excel 生成的默认图表，增加数据墨比，并使图表对受众更有意义。
步骤 1. 单击文件 RetailRevenueChart 中图表上的任意位置
步骤 2. 单击图表元素按钮吨
取消选中网格线复选框
取消选中图例复选框
统计代写|数据可视化代考DATA VISUALIZATION代考|Too Many Attributes
在第 3-1 节中，我们讨论了在数据可视化中使用 preattentive 属性以使其易于被观众理解的重要性。但是，在同一个可视化中使用过多的 preattentive 属性可能会导致观众混淆。再次考虑斯坦利咨询集团的案例。公司想要检查顾问特征（例如职位、在公司工作的时间长度和获得的最高教育程度）与该顾问提交的计费小时数之间的关系。数字3.36试图显示此信息。
公司想要考虑的所有信息如图 3.36 所示：每位顾问的计费小时数（纵轴）、在公司的时间长度（横轴）、顾问的职位（标由图表中标记的颜色）和顾问达到的最高程度（由图表中标记的形状表示）。数字3.36使用第 3-1 节中的几个 preattentive 属性，包括空间定位、形状和颜色。但是，由于我们使用了许多不同的预注意属性，因此该图表很难让观众处理。它要求观众在图表中的标记、图例以及垂直和水平轴之间来回扫描。因此，这可能不是一个特别有用的图表。
比图中显示的更好的图表3.36将专注于检查更少的关系并使用更少的前注意属性。在图表上显示哪些功能的确切选择取决于图表的目标和观众的需求。如果更重要的是检查计费时间、公司工作时间和顾问职位之间的关系，那么如图所示的图表3.37是首选。
统计代写|数据可视化代考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。