Panel数据/交叉 - 组合时间序列(Panel data/cross-sectional time-series)随机及固定影响之回归、GEE、随机及固定-影响之卜松及负二项分配、随机 - 影响、工具变量回归、AR(1) 干扰回归无母数方法(Nonparametric methods)多变量方法(Multivariate methods)因素分析、多变量回归、 anonical 相关系数模型检定及事后估计量支持分析(Model testing and post-estimation support)Wald检定、LR检定、线性及非线性组合、非线性限制检定、边际影响、修正平均数Hausman检定群集分析(Cluster analysis)加权平均、质量中心及中位数联结、kmeans、kmedians、dendrograms、停止规则、使用者扩充图形(Graphics)直线图、散布图、条状图、圆饼图、 hi-lo 图、回归诊断图…调查方法(Survey methods)抽样权重、丛集抽样、分层、线性变异数估计量、拟 - 概似 估计量、回归、工具变量…网络的安全和数据分析是成正比的。长宁区多功能数据分析工具
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数据分析是一个检查、清理、转换和建模数据的过程,目的是发现有用的信息、提供结论和支持决策。数据分析具有多个方面和方法,包含各种名称下的多种技术,并用于不同的商业、科学和社会科学领域。在当今的商业世界中,数据分析发挥着让决策更科学、帮助企业更有效运营的作用。数据挖掘是一种特殊的数据分析技术,侧重于预测性而非纯粹描述性目的的统计建模和知识发现,而商业智能涵盖严重依赖聚合的数据分析,主要侧重于业务信息。在统计应用中,数据分析可分为描述性统计、探索性数据分析(EDA)和验证性数据分析(CDA)。EDA侧重于发现数据中的新特征,而CDA侧重于确认或证伪现有假设。预测分析侧重于应用统计模型进行预测预测或分类,而文本分析应用统计、语言和结构技术从文本源(一种非结构化数据)中提取和分类信息。以上都是各种数据分析。
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Stata中文讨论专区。目前,国内已有多个专门讨论Stata应用的论坛,包括人大经济论坛Stata专区,公卫人EpiMan等。这些论坛集中了国内外数十万的Stata用户,为交流和解决Stata应用过程中遇到的各种问题和经验提供了很好的平台。相关的书籍自从Hamilton(1990)出版Statistics with Stata后,一系列将计量理论与软件操作结合起来的书籍开始相继面世,而在此之前,人们似乎都认为软件操作是件非常简单的事情。也正因为如此,很多学生在修改完了一个学年的计量经济学课程后,仍然不知道该如何完成OLS估计。为此,我列举的书籍多附有Stata实例(* 表示我的推荐程度),多数书中的范例数据都可通过Stata官方网站下载。一份详细的书单:UCLA提供了的书单 。入门教材:Baum(2006)*、Newton and Cox(2009)、Chen et al.(2005)、Adkins and Hill(2008)*;Wooldridge(2009)*,波士顿大学的网站上提供了该书所有章节的Stata范例,是一套非常好的学习资料。企业的业务涉及到国外也有的。余杭区机电数据分析工具
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1、沃尔玛经典营销案例:啤酒与尿布“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中,沃尔玛的超市管理人员分析 时发现了一个令人难于理解的现象:在某些特定的情况下,“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现同一个购物篮中,这种独特的销售现象引起了管理人员的注意,经过后续调查发现,这种现象出现年轻的父亲身上。 [7]在美国有婴儿的家庭中,一般是母亲在家中照看婴儿,年轻的父亲前去超市购买尿布。长宁区多功能数据分析工具
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