请选择 进入手机版 | 继续访问电脑版
楼主: 资料狂人
13450 49

[学科前沿] 经管类学术研究中的文本分析方法丨加量3小时 [推广有奖]

运营管理员

巨擘

0%

还不是VIP/贵宾

-

威望
9
论坛币
975407116 个
通用积分
41009.3704
学术水平
4617 点
热心指数
3402 点
信用等级
3620 点
经验
632451 点
帖子
9544
精华
140
在线时间
18077 小时
注册时间
2010-4-30
最后登录
2024-2-23

初级热心勋章 初级学术勋章 中级学术勋章 中级热心勋章 初级信用勋章 中级信用勋章 高级学术勋章 高级热心勋章 高级信用勋章 特级信用勋章 特级学术勋章

资料狂人 在职认证  发表于 2023-10-17 10:11:24 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信:zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币!

+2 论坛币

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

JG学术培训联合Python实战派麦斯老师重磅推出

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;

JG学术培训老学员九折优惠,

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;

2. 经管之家论坛账号的登录,订单支付(支持支付宝,微信,银联在线),对公转账请联系课程顾问;

3. 确认发票信息后,2个工作日发送至邮箱;

4. 发送课程资料及开通方式。


课程咨询:

尹老师

电话:13321178792

QQ:42884447

WeChat:JGxueshu

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

关键词:学术研究 分析方法 经管类 Python处理 Python编程



资料狂人 在职认证  发表于 2023-10-17 10:12:02 |显示全部楼层 |坛友微信交流群



使用道具

资料狂人 在职认证  发表于 2023-10-17 10:13:09 |显示全部楼层 |坛友微信交流群



使用道具

资料狂人 在职认证  发表于 2023-10-17 10:13:47 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
更多Python师资培训系列课程
https://bbs.pinggu.org/thread-11549253-1-1.html


使用道具

hugosu 发表于 2023-10-17 10:15:15 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

回帖奖励 +3

感谢分享

使用道具

qiuhongfeidu 发表于 2023-10-17 11:07:48 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

回帖奖励 +3

使用道具

512661101 发表于 2023-10-17 11:29:03 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

回帖奖励 +3

谢谢分享!

使用道具

chengganglee 发表于 2023-10-17 11:47:23 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

回帖奖励 +3

支持一下了

使用道具

军旗飞扬 发表于 2023-10-17 11:59:43 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

回帖奖励 +3

使用道具

xujingjun 发表于 2023-10-17 12:12:10 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

回帖奖励 +3

使用道具

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
加好友,备注jltj
拉您入交流群

京ICP备16021002-2号 京B2-20170662号 京公网安备 11010802022788号 论坛法律顾问:王进律师 知识产权保护声明   免责及隐私声明

GMT+8, 2024-2-24 20:08