面板数据分析与Stata应用笔记整理自慕课上浙江大学方红生教授的面板数据分析与Stata应用课程，笔记中部分图片来自课程截图。 笔记内容还参考了陈强教授的《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》一、面板数据的定义面板数据(panel data或longitudinaldata)，指的是在一段时间内跟踪同一组个体(individual)的数据。它既有横截面的维度(n个个体)，又有时间维度(T个时
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2023-08-07 07:48:45
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面板数据分析方法步骤全解 步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验） 按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称
大家好，小编来为大家解答以下问题，用python做数据分析案例，python数据分析案例教程，今天让我们一起来看看吧！ 之前我们学习了使用Python导入数据，数据导入后我们也可以使用Python进行数据分析。Python进行数据分析主要使用pandas库和matplotlib库，我们可以制作数据透视表和折线图等图表python用turtle画简单树形图。Execl制作数据透视图和柱状图我们平时
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2024-08-26 15:21:33
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面板数据分析步骤阅读笔记，1. 单位根检验分析数据的平稳性，避免出现虚假回归或伪回归。李子奈认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。对面板数据绘制时序图，粗略观测时序图中是否含有趋势项和（或）截距项；检验单位根的方法：LLC法：该方法允许不同截距和时间
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2023-08-07 07:48:07
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面板数据分析方法或许我们已经了解许多了，但是到底有没有一个基本的步骤呢？那些步骤是必须的？这些都是我们在研究的过程中需要考虑的，而且又是很实在的问题。面板单位根检验如何进行？协整检验呢？什么情况下要进行模型的修正？面板模型回归形式的选择？如何更有效的进行回归？诸如此类的问题我们应该如何去分析并一一解决？以下是我近期对面板数据研究后做出的一个简要总结，和大家分享一下，也希望大家都进来讨论讨论。步骤一
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2023-08-07 07:48:33
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## 面板数据分析 Python
### 简介
面板数据分析是统计学中的一种方法，用于处理具有时间和个体维度的数据。它可以帮助我们理解在不同时间和不同个体上的变量之间的关系，并进行相应的预测和决策。Python是一种功能强大的编程语言，拥有丰富的数据分析库，可以帮助我们进行面板数据分析。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行面板数据分析，并提供相关代码示例。
### 准备工作
在开始
原创
2023-12-29 04:49:48
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# 面板数据分析之旅：Python 教程
面板数据分析是一种旨在研究多维数据变化的方法。我们将通过使用 Python 完成这一分析流程。本文将带领你了解如何使用 Python 处理和分析面板数据，分步骤详细讲解。
## 流程概述
我们将整个面板数据分析的过程分为如下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载
图是一张典型的FDM原理图。在输入端有一串高速基带数据流，假设速率是100M 符号/秒，那么每个基带符号的持续时间是0.01微秒。假设串并转换器可以将串行数据流转换成10路并行低速数据流，这意味着系统可以一次处理10个基带符号。10个基带符号的持续时间是0.1微秒，这意味着每个低速数据流的速率是10M 符号/秒，即低速数据流上每个符号的持续时间是基带符号的10倍，即0.1微秒。然后，每个低速数据符
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2024-07-12 02:45:33
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在当今时代，大数据分析不再仅仅用于实验目的。许多公司开始通过这种方法获得更多真实的结果，并且他们正在努力围绕更多的数据和模型。它是一个用来描述海量实时流数据的收集、可用性和处理的术语。这三个V只是体积，速度和变化。为了做出更准确的决策，将市场营销、客户数据、销售交易数据、外部数据和股票价格新闻、天气等社交对话结合起来以识别相关性和根源的公司是统计上有效的模型 及时：它可以节省大量时间，因为在
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2024-08-31 19:48:12
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一、分析背景和数据来源分析背景：随着互联网购物的发展，越来越多的人进行网上购物。在所得的数据中，2012年至2015年间用户的购买次数达到29971人次，但复购率较低。为了能够更清楚的知道用户的购买行为倾向，以及商品的销售走势。需要从商品以及用户购买需求的角度进行分析，意图为商家后续的商品销售进行指导，获取更多的客流以及销售量。数据来源：阿里巴巴天池Baby Goods Info Data-数据集
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2023-08-10 16:01:37
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今天和大家分享一下数据分析的一些基本思想，我给它起了个名字叫做用数据说话。内容都是个人的一些心得，比较肤浅!如有不足之处，希望大家谅解!废话不说了，现在咱正式开始。用数据说话，就是用真实的数据说真实的话!真实也可以理解为求真务实。那么，数据分析就是不断地求真，进而持续地务实的过程!用一句话表达就是用数据说话，用真实的数据说话，说真话、说实话、说管用的话。1.用数据说话数据本不会说话，但是面对不同的
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2024-01-04 14:53:05
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随着国家开放二胎政策，婴儿市场规模也在不断的扩大，根据淘宝天猫的婴儿用品购买情况，对产品进行多维度分析，分析市场需求，定位产品方向，从而在满足市场需求的同时，提高销量。1.理解数据数据源来自阿里天池：<https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=45包含两张表，购买商品表和婴儿信息表购买商品表字段信息：用户ID 商品ID 商品二级
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2023-09-14 16:45:18
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大家早上好，本人姓吴，如果觉得文章写得还行的话也可以叫我吴老师。欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界，一起学习！感兴趣的朋友可以关注我或者我的数据分析专栏，里面有许多优质的文章跟大家分享哦。今天给大家分享一个数据分析案例：线下连锁水果店销售数据分析案例，分析过程我也会以类动图的方式呈现给大家，真正意义上做到收藏即学会。 目录1 案例背景2 问题确认与指标拆解题3 问题解决思路4 案例实操4.1 利用
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2023-11-17 19:45:08
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数据挖掘和数据分析核心就是用科学的手段验证两个东西，就是a和b之前是否存在相关性以及因果性。很多报告、甚至研究都只发现了相关性，利用相关性系数就能得出；还要用假设检验来得出因果性关系才算完整。1.分析背景数据集背景介绍政策：2011年11月，中国各地全面实施双独二孩政策；2013年12月，中国实施单独二孩政策；2015年10月，十八届五中全会公报提出实施全面二孩政策。技术：自2012年起，母婴AP
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2023-11-15 22:12:08
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文章目录一、商业数据分析概念1.商业数据分析引入2.什么是商业数据分析？3.所需技能4.基本分析流程和供应链各个环节5.商业理解6.需要用到的工具二、数据特性1.数据粒度2.数据质量与形式3.数据隐性三、数据分析类型、可视化与数据驱动开发团队1.不同类型的分析2.数据可视化3.数据驱动开发团队 一、商业数据分析概念1.商业数据分析引入先列举几个案例： （1）请估计一下2020年八月份在北京卖出有
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2024-01-26 15:36:57
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大家早上好，本人姓吴，如果觉得文章写得还行的话也可以叫我吴老师。欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界，一起学习！本周给大家分享的数据分析案例是泰坦尼克号幸存者预测的项目，没记错的话，这应该是很多朋友写在简历上的项目经历。如果你目前正在找工作，自身缺少项目经历并且想要充实项目经历的话，可以考虑一下这个项目！完整文本介绍、代码以及数据集下载链接放在文末！ 目录泰坦尼克号幸存者预测1 获取数据集1.1 探
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2023-09-14 23:14:22
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数据分析在我们的日常生活中起到的作用越来越重要，应用的场景也越来越多，在各个行业，都有数据分析的身影，数据分析的应用，提高了行业内的竞争力，同时对于消费者而言也是有利的。商家的活动针对性更强，同时节约了成本。下面，我将通过几个案例，举例在各个行业中数据分析的应用，感受数据分析背后的价值。数据分析案例1.医疗行业在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分
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2023-08-10 13:33:29
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完整数据及操作记录数据的下载链接放在文末。 目录项目简介1 数据理解2 数据清洗3 确定思路4 分析过程4.1 年龄4.2 失信状况default4.3 个人资产balance4.4 housing&loan4.5 上次营销结果poutcome5 总结 项目简介利用最近一次的营销活动的信息，分析什么对推销结果的影响最大，如何确定银行定期产品推销中最具价值的客户。PS: 这是最初上传到UCI
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2023-08-07 01:42:16
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我最近发现很多人都走进了这样一个误区：觉得业务数据分析是专业的数据分析岗位的人才需要做的事情，业务人员只需要给他们提需求就可以了。但实际上业务人员一点数据分析都不会就是只会打仗，不会算账，缺乏了统筹决策的必备能力。因此一个优秀的业务人员是需要一定的数据分析的能力的，不需要多精通，但起码要懂基础的内容。今天就通过FineBI来带大家做一个简单的药品销售情况数据分析，帮助大家了解数据分析
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2023-08-13 22:58:36
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上一篇文章我们讨论完了回归的最后一部分内容，非线性回归。这一次我们正式结束回归，开始讨论降维分析。在之前关于相关的内容里，我们就说过，做相关，回归等分析的时候，消除多重共线性是一个很复杂很复杂的问题，一次数据分析的变量多达三四十个是很正常的情况，这个时候调整变量的效果往往微乎其微，因此就需要用到一个有力办法，降维。 现在我们就来谈一谈降维。首先要先明确一个概念，什么是降维。我们知道“维”是一个数
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2024-07-12 15:55:38
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