如果你也在 怎样代写数据可视化Data Visualization BAI405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|Inconsistency across Related Charts
When creating several charts for a single report, a presentation, an ongoing analysis, or a data dashboard, it is critical that color is used consistently. Using different color schemes or using different colors to represent categories on different charts will confuse the audience and dramatically increase its cognitive load.
Consider the zoo attendance data shown in Figure 4.8, shown again here in Figure 4.30. The column chart uses orange and blue, two complementary colors, to distinguish between adult and children. Now suppose as part of a presentation to the Zoo Board, you have Figure $4.30$ on a slide, and it will be followed by a second slide that shows adult versus children December ticket revenue for the last five years. Consistency in the use of color across slides will make it easier for the audience to comprehend. So, rather than use different colors, it is helpful to use the same orange and blue to represent other factors related to adults and children. Figure $4.31$ shows a chart of the December revenue data. The consistency in the use of color will help the audience’s comprehension of the data presented across the series of slides.
数据科学代写|数据可视化代写Data Visualization代考|Neglecting Colorblindness
Consider the monthly mean daily low temperatures for Indianapolis 2010-2019 in Table 4.1. If we had used green to represent temperatures below freezing in the gradient we developed for Figure 4.14, the result would look like the chart in Figure 4.32.
Although green may not be as appealing in this chart because it is not as closely associated with cold as is blue, the audience can still interpret the heat map in Figure $4.29$ with relative ease. That is, unless a member of the audience is red-green colorblind, in which case the resulting heat map may look like the chart in Figure $4.33$.
Some of the blocks representing the cold months of December, January, and February in Figure $4.32$ appear to be identical to some of the blocks representing the hot months June, July, and August for someone who is red-green colorblind, so this chart has little meaning for those members of the audience who have difficulty differentiating red from green.
Colorblindness, or a reduced ability to accurately perceive some colors, occurs when at least one of the three types of cones in a retina is insensitive to the wavelength of light it is responsible for sensing. The most common form of colorblindness is red-green colorblindness, which affects approximately $8 \%$ of all men and approximately $0.5 \%$ of all women. People with red-green colorblindness cannot perceive, to some degree, differences between red and green. Blue-yellow colorblindness is far less common, occurring in approximately $.01 \%$ of the population. These individuals cannot perceive, to some degree, differences between blue and yellow. The $0.003 \%$ of the population that is completely colorblind see only in shades of gray. If you neglect to consider color-blindness when you select colors for your charts, you risk making it more difficult for some members of the audience to understand your message.
数据可视化代写
数据科学代写|数据可视化代写Data Visualization代考|Inconsistency across Related Charts
在为单个报告、演示文稿、正在进行的分析或数据仪表板创建多个图表时，一致地使用颜色至关重要。使用不同的配色方案或使用不同的颜色来表示不同图表上的类别会混淆观众并显着增加其认知负荷。
考虑图 4.8 所示的动物园出勤数据，图 4.30 再次显示。柱形图使用橙色和蓝色这两种互补色来区分成人和儿童。现在假设作为向 Zoo Board 演示的一部分，您有 Figure4.30在一张幻灯片上，然后是第二张幻灯片，显示过去五年中成人与儿童 12 月的门票收入。幻灯片中颜色使用的一致性将使观众更容易理解。因此，与其使用不同的颜色，不如使用相同的橙色和蓝色来表示与成人和儿童相关的其他因素。数字4.31显示了 12 月收入数据的图表。颜色使用的一致性将有助于观众理解一系列幻灯片中呈现的数据。
数据科学代写|数据可视化代写Data Visualization代考|Neglecting Colorblindness
考虑表 4.1 中印第安纳波利斯 2010-2019 年的月平均每日低温。如果我们在为图 4.14 开发的梯度中使用绿色表示低于冰点的温度，结果将类似于图 4.32 中的图表。
虽然绿色在这张图表中可能没有那么吸引人，因为它不像蓝色那样与寒冷密切相关，但观众仍然可以解读图中的热图4.29相对轻松。也就是说，除非观众是红绿色盲，在这种情况下，生成的热图可能看起来像图4.33.
图中部分代表 12 月、1 月和 2 月的寒冷月份4.32对于红绿色盲的人来说，这似乎与代表炎热月份 6 月、7 月和 8 月的某些块相同，因此该图表对于那些难以区分红色和绿色的观众来说意义不大。
当视网膜中三种视锥细胞中的至少一种对其负责感知的光波长不敏感时，就会发生色盲或准确感知某些颜色的能力下降。最常见的色盲形式是红绿色盲，影响大约8%在所有男性中，大约0.5%在所有女性中。患有红绿色盲的人在某种程度上无法感知红色和绿色之间的差异。蓝黄色色盲不太常见，大约发生在.01%的人口。这些人在某种程度上无法感知蓝色和黄色之间的差异。这0.003%完全色盲的人口只能看到灰色阴影。如果您在为图表选择颜色时忽略了色盲，则可能会使某些观众更难理解您的信息。
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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。