Gino Chin老师 (Python,R,SAS,数据分析与建模) 11月30日在线访谈

资料狂人 发表于 2016-11-29 10:50
坛友blackgcm：
想请教Gino老师在大数据的学习和工作过程中一路上容易有挫折感的地方，而这些地方有哪些是 ...

在大数据的学习和工作过程中主要有2个地方容易有挫折感：1.模型算法代码的撰写，有的算法和模型要用计算机语言一句句写出来是不容易的；2.建模公式的推导（掌握原理之路）。这2个方面应该是从事数据科学一直需要掌握和精进的，是必须要迈过的坎，虽然难，但要咬牙坚持，就像是攀登高山一样。科学和技术的探索没有钻牛角尖的地方，钻牛角尖更多的会在生活中发生，和性格有关。在科学和技术中宜追求完美，在生活中宜追求舒适、适度的“中庸之道”。

pujka 发表于 2016-11-29 10:53
Gino老师：
您好，非常希望可以参加您12月初的Python现场班，不知Python方面的基础比较薄弱可以参加吗？

可以参加的，从基础编程讲起，课程追求用通俗的语言表达深刻的数据分析思想。以前的学员有比较偏文科的专业，比如英语、法律，也能学有所获。

吴一 发表于 2016-11-30 12:33
请问老师机器学习在经济学中可能会有什么应用呢？

只要有预测的地方，就可以应用机器学习，无疑经济学中是充满预测的，比如对宏观经济走势的预测很多机构或个人都非常关心。机器学习无处不在，经济学无处不在。

低语飞旋 发表于 2016-11-30 14:18
Gino老师：
您好！请问SAS在国内的商业应用多吗？如果有，主要是那些公司，用于那些方面呢？

国内排名世界500强的公司，包括外资合资公司大部分使用SAS进行数据清洗、统计分析和建模，在银行、保险、制药、市场研究等行业用的比较多。R和Python作为免费软件也在一些使用SAS的公司里使用，且增速较快。

wuhui1018 发表于 2016-11-30 15:11
现在大数据技术很火热，在金融行业，现阶段银行在风险管理中还是靠人工，靠风险经理，想请教一下老师，银行 ...

1.首先对于每个银行来说，把其面临的风险细分类，整体的风险把控是通过细节的风险把控来完成的，银行人员多半清晰地知道他们面临的绝大部分风险；
2.对于关键的流动风险、信用风险，市场风险或操作风险，仍然可以用以前的工具比如Var蒙特卡罗模拟，情景分析，压力测试等进行较好的风险管控。个人觉得信用风险，其中特别是贷款风险，对于我国银行来说需要良好管控，这方面的数据挖掘模型应用都比较多了；
3.风险管理本质上还是管人。需要我们加强征信工作，善于较好地利用外部数据，比如构建较好的客户画像、社交网络体系；对建立员工的操作风险预警模型、建立心理风险的预警模型等等，这些数据可以从各种方式获得，也可以通过建立信息系统（传感器）不断累积新增数据的方式获得等。
4.我目前关于这方面没有什么纸质资料，也没有pdf等电子版资料，都是和银行一线工作人员在实际工作中反复讨论，力争把风险管控和大数据很好的结合起来，对于每一个银行的风险管理的特点发挥管控作用，在项目模型实践中探索风险管控之路。

statslife 发表于 2016-11-30 15:26
在大数据的学习和工作过程中主要有2个地方容易有挫折感：1.模型算法代码的撰写，有的算法和模型要用计算机 ...

建模公式的推导确实是一大难关，请问老师您是怎么克服过来的呢，或者说您在数据挖掘之路上是怎样突破瓶颈的？

虽然删了我的回复，我还是对这个问题比较感兴趣。大数据是我很反感的一个话题，动不动就大数据，可是我想问一问，这帮子搞大数据的，有多少人认真静下心来研究大数据的基本内涵。别给我说没必要，大数据是国外传过来的，我们必须尊重它的原始内涵。就好比马克思主义，很多所谓的创新，真是创新吗？

最近python和R语言都比较火，到底该选择学哪个呢

Gino老师：

您好！请问R在空间计量经济学方面的应用多吗？有没有相应的程序段可以参考？谢谢您！

飞天玄舞6 发表于 2016-11-30 16:59
建模公式的推导确实是一大难关，请问老师您是怎么克服过来的呢，或者说您在数据挖掘之路上是怎样突破瓶颈 ...

我本科是数学专业的，当年学习数学的时候，就是一个个公式抠，请教牛人，反复思考，一个个弄懂为止，锻炼出了一点数学思维方式。想不明白的东西，就总是想它，忽然有一天就会“开窍”的，我想每个人都能是这样。我讲课的时候，总是喜欢说任何复杂深奥的理论都能用通俗的大白话讲清楚，所以要有信心突破任何数据挖掘的瓶颈。