文本分析在经管类学术研究中的应用具有丰富的数据来源、全面的信息覆盖、真实的态度和行为、灵活的分析方法和可靠的结果和预测等优势,可以为研究者提供有力的支持。
在经管类学术研究中,文本数据是常见的数据类型之一,包括新闻报道、年报、调研报告、公司公告、政府文件等,这些文本数据中包含了大量的信息和知识,对于理解和解释经济、管理等领域中的现象和问题非常重要。
在经管类学术论文中,文本分析的应用主要体现在以下几个方面:
1. 产业分析:
通过对行业报告、公司公告等文本数据进行处理和分析,可以了解行业的发展状况、市场竞争情况以及公司的经营状况等。
2. 金融市场分析:
通过对新闻报道、社交媒体等文本数据进行处理和分析,可以了解市场情绪、投资者信心以及市场趋势等。
3. 消费者行为研究:
通过对消费者调查、社交媒体等文本数据进行处理和分析,可以了解消费者的需求、偏好以及消费行为等。
4. 公司治理研究:
通过对公司年报、公司公告等文本数据进行处理和分析,可以了解公司的治理结构、管理层信息以及股东情况等。
目前在经管类学术研究中比较常见的文本分析运用形式是,通过提取文本信息,构建变量,并运用计量等方法开展研究。
在学术研究中使用文本分析可以使研究有更大的自由度与灵活性,
为了帮助大家驾驭文本数据夯实基础,同时为学术研究拓展思路
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经管类学术研究中的文本分析方法课程
旨在帮助您:
① 掌握常见文本分析方法,
② 能够运用Python编程工具进行词频分析、相似性分析、主题分析等,
③ 并构建相应的变量,理解其意义
本次课程在原课程内容基础上增加了3小时新内容:Python的文件读取
培训时长:12小时
培训方式:在线学习,提供配套资料
授课讲师:
麦斯老师,金融数学博士,某知名高校商学院副教授,主要从事金融数学,金融数据分析等领域的研究,发表SCI,EI,CSSCI核心期刊论文多篇。高校从教14年,主要讲授统计学、信用风险建模、金融数据挖掘等课程,具有丰富的教学讲解经验,课程生动形象,风格通俗易懂,深受学员的喜爱。
课程介绍及试听:https://www.peixun.net/main.php?mod=course&cid=1895&chid=112651
课程大纲:
第一讲:经管类学术研究中的文本分析(2h)
1. 文本分析基本思路
2. 文本分析文献的大致分类
3. 文本分析的主要方法
第二讲:Python的文件读取(3h)
1. Python与文件夹管理
2. Python处理PDF
3. Python处理WORD
4. Python处理EXCEL
案例实践:多文件归档与整理——以年报数据整理为例
第三讲:文本分析基础(3h)
1. 文本分词
2. 停用词使用
3. 词频计算
4. TFIDF计算
5. 学术研究中的词频是如何计算的?
第四讲:词向量分析(3h)
1. 词向量原理
2. 词向量的实现
3. 近义词发现
案例实践:基于种子词近义词发现与词库建设(样例数据)
参考文献:
[1] 危雁麟,张俊瑞,汪方军,程茂勇.数据资产信息披露与分析师盈余预测关系研究——基于文本分析的经验证据[J].管理工程学报,2022,36(05):130-141.
[2] 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.
第五讲:文本相关分析(3h)
1. 文本相关分析常用方法
2. 余弦与软余弦相似性
3. 软余弦相似性度量方法
4. MD&A信息量如何度量?问与答的一致性如何度量?
案例实践:批量文本的相似性度量方法与实现
参考文献:郑晓瑜,刘俊晗.信号还是噪声?——基于上市公司年报文本变动的研究[J].投资研究,2022,41(04):70-90.
第六讲:文本主题模型(2h)
1. 主题模型的基本思路
2. 主题模型在学术中应用
3. 主题模型的实现
案例实践:批量文本的主题分布测量
参考文献:俞红海,范思妤,吴良钰,马质斌.科创板注册制下的审核问询与IPO信息披露——基于LDA主题模型的文本分析[J].管理科学学报,2022,25(08):45-62.
课程费用及优惠:
2580元 (远程+录播+资料+授课老师答疑);
配电子版发票及通知,课后提供结业证书;
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JG学术会员优惠券与折扣不叠加。
报名流程:
1. 点击“https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1895”,在线提交报名信息;
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课程咨询:
尹老师
电话:13321178792
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