近期现场/远程培训 Python师资培训-AI辅助机器学习与学术应用 2025new
近期专题培训 跨越传统边界:AI赋能下的财务金融研究与论文发表
讲师介绍:
高文静,杭州师范大学经济学院副教授,硕士生导师。2020年获清华大学经济管理学院应用经济学博士学位。研究方向为公共经济学、劳动经济学和中国经济。主讲课程有《实证分析方法与Stata应用》《微观经济学》《税收学》等。研究成果发表于《经济研究》《经济学(季刊)》《金融研究》和China Economic Review等国内外重要期刊。主持国家自然科学基金项目和浙江省自然科学基金项目。
课程介绍:
本课程结合了 AI 技术与 Stata 软件的强大功能,通过系统化的教学内容和实战案例,帮助学员掌握 CFPS 数据清理的核心技能。
课程内容从 CFPS 数据的基本介绍入手,逐步深入到单数据库清理、多数据库合并以及家庭关系面板数据的重新构造,旨在让学员在 AI 的辅助下,快速提升数据清理效率,确保数据质量,为后续的学术研究或数据分析工作奠定坚实基础。
课程特色:
聚焦 CFPS 数据,针对性强
AI 辅助,提升数据清理效率
实战案例驱动,学以致用
系统化教学,涵盖核心数据清理技能
课程大纲:
模块一:CFPS数据介绍及数据清理原理
1. CFPS数据简介
抽样方法、数据结构、常用变量
2. AI+Stata清理CFPS数据原理
清理数据的步骤和流程
利用AI加速工作流程
模块二:AI+Stata进行单数据库清理
案例:AI辅助清理认知能力、非认知能力变量
1. 提取目标变量
2. 缺失值、异常值识别与处理
3. 变量标准化处理
4. 保存数据
模块三:AI+Stata进行多数据库合并
案例:AI辅助构造个人面板数据
1. 同一个数据库跨年匹配
检查匹配变量,确认合并方式
根据pid和wave进行数据匹配
案例:AI辅助匹配个人数据和家庭数据
2. 同年多个数据库匹配
检查匹配变量,确认合并方式
根据hhid进行数据匹配
模块四:AI+Stata重新构造家庭关系面板数据
案例:AI辅助构造子女面板数据
1. 家庭关系重新定义
提取子女信息,根据子女pid重新定义家庭关系
2. 提取变量
批量处理变量、设置标签
3. 合并数据
在线咨询:
尹老师
电话:13321178792
QQ:42884447
WeChat:JGxueshu