概览

为何要学Python？

在科学研究中，数据的获取及分析是最重要的也是最棘手的两个环节！

在前大数据时代，一般使用实验法、调查问卷、访谈或者二手数据等方式，将数据整理为结构化的表格数据，之后再使用各种计量分析方法，对这些表格数据进行分析。但大数据时代，网络数据成为各方学者亟待挖掘的潜在宝藏，大量商业信息、社会信息以文本等非结构化、异构型数据格式存储于海量的网页中。那么对于经管为代表的人文社科类专业科研工作者而言，通过Python可以帮助学者解决使用Web数据进行科研面临的两个问题：

  1. 网络爬虫技术 解决 如何从网络世界中高效地 采集数据？
  2. 文本分析技术 解决 如何从杂乱的文本数据中实证指标(情感、态度、刻板印象等)？



课程特色

  • 接地气： 以经管学术需求为导向， 将Python分为语法篇、采集数据篇、文本分析篇、机器学习篇四大部分

  • 好理解： 知识点力求通俗易懂，少了晦涩的计算机术语，多了通俗易懂的使用场景和实战讲解

  • 上手快： 所有知识点均有可重复使用的代码块，犹如一块块的积木，课后您可以根据分析需要，快速搭建出自己的Python代码

  • 技术新： 最新词嵌入，可挖掘文本中的态度、偏见、刻板印象等。



课程安排

一、Python语法入门

  1. 课程介绍

  2. Win中的Anaconda软件配置

  3. Mac中的Anaconda软件配置

  4. Python跟英语一样是一门语言

  5. 数据类型之字符串

  6. 数据类型之列表元组集合

  7. 数据类型之字典

  8. 数据类型之布尔值、None

  9. 逻辑语句(if&for&tryexcept)

  10. 列表推导式

  11. 理解函数

  12. 常用的内置函数

  13. 内置库文件路径pathlib库

  14. 内置库csv文件库

  15. 内置库正则表达式re库

  16. 初学python常出错误汇总


二、网络爬虫(数据采集)

  1. 网络爬虫原理
  2. 网络访问requests库
  3. 网页解析pyquery库
  4. 「案例」 豆瓣读书
  5. 「案例」 Boss直聘
  6. 如何解析json数据
  7. 「案例」 豆瓣电影
  8. 「案例」 京东商城
  9. 「案例」 用爬虫下载文档及多媒体文件
  10. 「案例」 上市公司定期报告pdf批量下载
  11. 「案例」 上交所招股说明pdf批量下载
  12. 「案例」 深交所招股说明pdf批量下载
  13. 爬虫知识点总结

三、Pandas数据操作

  1. Pandas基础知识
  2. 数据去重与缺失值处理
  3. 合并数据
  4. 重塑数据
  5. 选取表中指定记录(行)
  6. 选取表中指定字段(列)
  7. 描述性统计
  8. 在表中创建新字段(列)
  9. 批操作apply与agg
  10. 透视表pivot_table
  11. 数据分组groupby
  12. 时间序列时间点创建
  13. 日期数据的dt属性
  14. 日期行索引操作(选取指定日期的数据)
  15. 时间序列date_range
  16. 时间序列重采样resample
  17. 时间序列时间窗口rolling
  18. 「案例」 Kaggle titanic数据集探索性分析
  19. 「案例」 Boss直聘Python岗位分析

四、初识文本分析

  1. 从编码/解码视角重新理解文本

  2. 读取不同格式文件中的数据

  3. 如何将多个年报整理到一个excel中

  4. 「案例」 中文分词及数据清洗

  5. 「案例」 词频统计&词云图

  6. 「案例」 共现法扩展情感词典(领域词典)

  7. 「案例」 词向量word2vec扩展领域词典

  8. 「案例」 中文情感分析(词典法)

  9. cntext库 情感分析代码操作

  10. 「案例」 对excel中的文本进行情感分析 91

  11. 「案例」: 语言具体性与心理距离 | 以JCR2021论文为例

  12. 「案例」: 使用LM金融词典对年报进行「语调分析」 | 2018管理世界

  13. 「案例」: 使用md&a数据测量企业数字化 | 管理世界、财经研究

  14. 「案例」: 使用md&a数据构建标准信息、信息含量 | 中国工业经济


五、机器学习与文本分析

  1. 了解机器学习ML
  2. 使用机器学习做文本分析的流程
  3. scikit-learn机器学习库简介
  4. 文本特征抽取(特征工程)
  5. 「案例」 在线评论文本分类
  6. 使用标注工具对数据进行标注
  7. 「案例」 计算文本情感分析(有权重)
  8. 「案例」 文本相似性计算
  9. 「案例」 使用文本相似性识别变化(政策连续性)
  10. 「案例」 央行货币政策报告文本相似度计算与可视化 | 金融研究
  11. 「案例」 Kmeans聚类算法
  12. 「案例」 LDA话题模型
  13. 使用机器学习从图片中提取文本信息
  14. 词嵌入原理及应用概述
  15. 「案例」 豆瓣影评-训练词向量&使用词向量
  16. 「案例」 使用词向量做话题建模
  17. 「案例」 认知指标(态度、偏见等)的测量
  18. 总结-文本分析在社科(经管)领域中的应用



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相关文献

在这里我把技术细分为词频、词袋、w2v建词典、w2v认知变迁四个维度，整理了经管7篇论文。大家可以阅读这9篇论文，掌握文本分析的应用场景。

文献 定性 词频 词袋 W2V建词典 W2V认知变迁
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语言具体性如何影响顾客满意度
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Wang, Quan, Beibei Li, and Param Vir Singh. “Copycats vs. original mobile apps: A machine learning copycat-detection method and empirical analysis.” Information Systems Research 29, no. 2 (2018): 273-291. Y
文本相似度
Cohen, L., Malloy, C. and Nguyen, Q., 2020. Lazy prices. The Journal of Finance, 75(3), pp.1371-1415.		 Y
文本相似度
姜富伟,胡逸驰,黄楠.央行货币政策报告文本信息、宏观经济与股票市场[J].金融研究,2021,(06):95-113.		 Y
胡楠, 薛付婧 and 王昊楠, 2021. 管理者短视主义影响企业长期投资吗———基于文本分析和机器学习. 管理世界, 37(5), pp.139-156. Y Y
Kai Li, Feng Mai, Rui Shen, Xinyan Yan, Measuring Corporate Culture Using Machine Learning, The Review of Financial Studies, 2020 Y Y
女性就职高管改变组织内性别偏见
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使用词嵌入技术，量化近百年以来性别和族群的刻板印象
Garg, Nikhil, Londa Schiebinger, Dan Jurafsky, and James Zou. “Word embeddings quantify 100 years of gender and ethnic stereotypes.” Proceedings of the National Academy of Sciences 115, no. 16 (2018): E3635-E3644.		 Y
利用词嵌入技术，通过计算团队的话语多样性衡量团队的认知多样性
Lix, Katharina, Amir Goldberg, Sameer B. Srivastava, and Melissa A. Valentine. “Aligning differences: Discursive diversity and team performance.” Management Science 68, no. 11 (2022): 8430-8448.		 Y 
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[3]冉雅璇,李志强,刘佳妮,张逸石.大数据时代下社会科学研究方法的拓展——基于词嵌入技术的文本分析的应用[J].南开管理评论:1-27.
[4]张楠,黄梅银,罗亚,马宝君.全国政府网站内容数据中的知识发现：从注意力分配到政策层级扩散[J].管理科学学报,2023,26(05):154-173.
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[7]胡楠,薛付婧,王昊楠.管理者短视主义影响企业长期投资吗？——基于文本分析和机器学习[J].管理世界,2021,37(05):139-156+11+19-21.
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