如果你也在 怎样代写数据可视化Data Visualization CS7295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|Color Schemes and Types of Data
The color scheme is the set of colors (hues, saturations, and luminances) that are to be used in a data visualization or a series of related data visualizations. The color scheme that we select for a visualization should result from strong consideration of the nature of the data we want to represent with color and the message we want to convey to the audience. For example, color can be used in different ways to represent a categorical variable depending on whether its values represent unordered or ordered groups. When considering a quantitative variable, the way to use color depends on whether we want to express the magnitudes of the values or convey how far the values are below or above a predefined reference value (such as $32^{\circ}$ Fahrenheit for temperature). In this section, we consider color strategies for representing categorical variables with unordered groups, variables with values that can be ordered, and quantitative variables for which we want to show deviations from a reference value.
数据科学代写|数据可视化代写Data Visualization代考|Categorical Color Schemes
Because the values of a categorical variable represent discrete groups, displays of a categorical variable are generally used to communicate information about the absolute or relative frequency for each group. When the groups of the categorical variable have no inherent ascending or descending order, the variable is well suited for representation by a distinct color for each of its unique groups. This type of color scheme is referred to as a categorical color scheme or a qualitative color scheme.
Because the color assigned to each unique group must appear distinct to the audience, we generally limit the categorical color scheme to six or fewer colors. When we exceed six colors, the audience may find distinguishing between groups by the associated color to be challenging. Figure $4.7$ shows examples of categorical color palettes available in Excel.
We can use color to add information on categorical variables to many types of charts. Consider the data shown in Figure 4.8. The data are zoo attendance by month in two categories, children and adults. We display these data using a stacked column chart as shown in Figure 4.9.
The following steps maybe used to create this chart.
Step 1. Select cells A1:C13
Click the Insert tab on the Ribbon
Step 2. Click the Insert Column or Bar Chart button $\Pi \square \vee$ in the Charts group
Step 3. When the list of column and bar charts subtypes appears, click the Stacked Column button
After some editing, the stacked column chart is as appears in Figure 4.9. The first palette shown in Figure $4.7 \square \quad \square$ was used by default and uses blue and orange, two complementary colors, to clearly distinguish between the two categories of adult and children attendance. To change to another row of the Colorful palette shown in Figure 4.7, click the chart, click the Chart Design tab and select Change Colors if in the Chart Styles group, and choose the desired palette.
As we see in Figure 4.9, total zoo attendance is highest in the summer months of June, July, and August. There is a rather large increase in attendance from November to December, which is composed of more adults than children. The zoo has its Festival of Lights in December, which caters to an adult audience.
数据可视化代写
数据科学代写|数据可视化代写Data Visualization代考|Color Schemes and Types of Data
颜色方案是要在数据可视化或一系列相关数据可视化中使用的一组颜色（色调、饱和度和亮度）。我们为可视化选择的配色方案应该源于对我们想要用颜色表示的数据的性质以及我们想要传达给观众的信息的强烈考虑。例如，颜色可以以不同的方式用于表示分类变量，具体取决于它的值是表示无序组还是有序组。在考虑定量变量时，使用颜色的方式取决于我们是要表达值的大小还是要传达值低于或高于预定义参考值的程度（例如32∘华氏温度）。在本节中，我们将考虑使用颜色策略来表示具有无序组的分类变量、具有可排序值的变量以及我们想要显示与参考值的偏差的定量变量。
数据科学代写|数据可视化代写Data Visualization代考|Categorical Color Schemes
因为分类变量的值代表离散组，所以分类变量的显示通常用于传达有关每个组的绝对或相对频率的信息。当分类变量的组没有固有的升序或降序时，该变量非常适合通过其每个独特组的不同颜色表示。这种类型的配色方案被称为分类配色方案或定性配色方案。
因为分配给每个唯一组的颜色必须对观众显得不同，所以我们通常将分类配色方案限制为六种或更少的颜色。当我们超过六种颜色时，观众可能会发现通过相关颜色区分组具有挑战性。数字4.7显示 Excel 中可用的分类调色板示例。
我们可以使用颜色将分类变量的信息添加到许多类型的图表中。考虑图 4.8 所示的数据。数据是按月划分的动物园出勤人数，分为儿童和成人两类。我们使用堆积柱形图显示这些数据，如图 4.9 所示。
以下步骤可用于创建此图表。
步骤 1. 选择单元格 A1:C13
单击功能区上的插入选项卡
步骤 2. 单击插入列或条形图按钮圆周率∨在 Charts 组中
步骤 3. 当柱形图和条形图子类型列表出现时，单击 Stacked Column 按钮
经过一些编辑，堆积柱形图如图 4.9 所示。如图所示的第一个调色板4.7默认使用蓝色和橙色，两种互补色，清晰区分成人和儿童出勤两类。要更改为图 4.7 中所示的彩色调色板的另一行，请单击图表，单击图表设计选项卡并在图表样式组中选择更改颜色，然后选择所需的调色板。
正如我们在图 4.9 中看到的，动物园的总游客人数在 6 月、7 月和 8 月的夏季月份最高。从 11 月到 12 月，出席人数有相当大的增加，其中成人多于儿童。动物园在 12 月举办灯光节，迎合成年观众。
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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。