數據挖掘和機器學習是近年來備受關注的熱門話題，它們不僅影響著我們的日常生活，也正在深刻改變著各個行業的運作方式。數據挖掘是指利用各種技術和方法從海量數據中提取有用信息和規律的過程，而機器學習則是讓機器通過學習數據來實現智能化的技術。兩者結合，可以為企業和個人帶來更多的商機和發展空間。
在商業領域，數據挖掘和機器學習被廣泛應用于市場營銷、客戶關系管理、風險控制、供應鏈管理等方面。通過分析客戶行為和偏好，企業可以更好地制定營銷策略，提高銷售效率和客戶滿意度。同時，機器學習算法也可以幫助企業預測市場趨勢和風險，降低經營風險，提高盈利能力。
在醫療領域，數據挖掘和機器學習也發揮著重要作用。醫療數據的挖掘分析可以幫助醫生更準確地診斷疾病、預測病情發展趨勢，提高效果。同時，機器學習還可以應用于基因組學領域，幫助科學家發現新的基因與疾病之間的關系，加速藥物研發進程。
在智能交通領域，數據挖掘和機器學習技術的應用也極具前景。通過對交通數據的分析和預測，城市可以更合理地規劃交通路線和優化公共交通資源的分配，減少交通擁堵和事故發生。同時，無人駕駛技術的發展也離不開數據挖掘和機器學習的支持，這將為未來的交通系統帶來全新的變革。
總的來說，數據挖掘和機器學習正在成為推動科技創新和產業變革的重要驅動力。它們不僅在商業領域發揮著重要作用，也在醫療、交通、金融等領域展現出巨大的應用潛力。隨著科技的不斷發展和創新，數據挖掘和機器學習必將成為未來社會發展的重要引擎，為我們的生活帶來更多的便利和可能性。

“社會科學中因果推斷方法”系列課程（時間：2024年8月2日~12日）

課程（一）因果推斷理論與方法

1課程介紹

課程介紹：因果推斷方法已經成為現代社會科學實證研究的基本方法。學習和掌握因果推斷方法很有必要。本課程有特色。

，理論與應用并重，更強調實際應用。在介紹必要理論知識的同時，更強調在實際中如何解決因果推斷問題。

第二，注重案例教學，結合實際問題，采用通俗易懂的方式講解各種因果推斷方法。以及在講解過程中遇到的各種問題，尤其是當前誤用、錯用的問題。

第三，以EViews和Stata軟件為依托，演示操作過程，保證依靠軟件學會因果推斷分析。

2課程安排

課程安排：

上午（張曉峒老師） 下午（白仲林老師）

天 講：隨機化試驗方法

1.1 簡介

1.2 隨機化試驗方法

1.3 潛在結果模型

第二講：回歸不連續分析與雙重差分

2.1 潛在結果模型與回歸的關系

2.2 回歸不連續設計 講：DID/PSM-DID模型及Stata命令

案例1：DID案例——中國農村稅費改革的政策效果：基于雙重差分模型的估計

案例2：PSM-DID案例——時空壓縮下的風險投資———高鐵通車與風險投資區域變化

第二天 2.3 回歸不連續分析典型研究成果

2.4 精確回歸不連續分析案例

2.5 精確回歸不連續分析一般步驟

第三講：雙重差分分析法

3.1 標準雙重差分模型估計原理

3.2 面板數據DID模型

3.4 面板數據多期DID分析

第二講：合成控制方法與回歸合成方法及Stata命令

案例1：SCM案例——資源枯竭型城市的經濟轉型有效嗎？

案例2：HCW案例——CEPA對香港經濟的影響

第三天 第四講：內生性問題分類、檢驗與處理

4.1內生性問題分類

4.2內生性對模型參數估計的影響

4.3內生性檢驗

4.4內生性處理常用方法（IV法、2SLS法，Heckman兩步法等）

第三講：回歸不連續與多期DID分析及Stata命令

案例1：回歸不連續案例——勞務派遣在中國的演進歷程與動力機制

案例2：多期DID案例——技術轉移與企業高質量創新

3主講教師簡介

張曉峒，日本大阪市立大學經濟學博士，中國數量經濟學會副會長。南開大學經濟學院教授，數量經濟學專業原博士生導師，南開大學數量經濟研究所原所長。國內13所大學兼職教授。

白仲林，南開大學經濟學博士，天津市數量經濟學會會長。天津財經大學統計學院教授，數量經濟學專業博士生導師。

會議時間

2024年8月2日—4日

要求學員在學習期間，不得安排其它工作和社交活動

會議時間：

上午：9:00—12:00

下午：2:00—5:00

如有必要加課

晚上：7:00—9:00

會議費用

課程費用：3000元/人

3人報名 2800元/人；5人報名 2600元/人；10人報名 2500元/人；老學員 2500元/人。

繳費方式：

1.按照報名順序排列座位

2.限額50名，為了防止報名不來浪費名額，請提前支付200元定金，等您繳費后，定金退還。支付寶：15101113063 余俊俠

3.對公轉賬：（轉賬時請在摘要欄里注明姓名和手機號）

支付寶(同步微信)：15101113063 余俊俠

對公轉賬：轉賬時請在摘要欄里注明姓名和手機號，學術苑培訓。支持銀行對公轉賬，提供正式增值稅報銷。

公司名稱：北京弘靈文睿教育科技有限公司

開 戶 行：興業銀行北京海淀支行

賬 號：3212 3010 0100 4200 44

特別提示：按照報名先后順序排座位！！！

“社會科學中因果推斷方法”系列課程

課程（二）結構模型估計（8月6日-8日）

1課程介紹

結構模型，是將經濟學模型和計量統計模型結合，用于估計描述現實的深層參數，模擬現實世界，以便合理地評估政策效果的實證工具。在結構式方法中，理論和實證的聯系是緊密的。由于其建模技術的優雅和深刻，不僅是當今經濟政策評估領域的前沿，也是發展經濟理論的有力武器。本課程將以常見的幾類結構模型為例，系統介紹結構模型與結構估計的相關理論知識，并結合具體實例，詳細展示結構估計的研究思路、技術細節和算法。在此基礎上，本課程將進一步介紹結構估計的進階用法，并且可以對研究選題、文獻梳理、模型構建、數據處理、算法編程、結果分析、論文寫作、投稿返修等各方面問題進行個性化答疑。

2課程安排

「Day 1：結構估計入門」

1. 結構模型與結構估計的含義

2. 生命周期模型介紹（用于分析居民行為）

3. 動態公司金融模型介紹（用于分析企業行為）

4. 空間一般均衡模型介紹（用于分析空間經濟行為）

5. 結構估計的應用（包括但不限于反事實模擬、政策分析、最優政策）

6. 結構估計的進展和展望

「Day 2：結構估計實例」

1. 結構估計實例1：居民消費行為分析（研究思路、具體實施步驟、數據處理、算法和MATLAB編程）

2. 結構估計實例2：企業投資行為分析（研究思路、具體實施步驟、數據處理、算法和MATLAB編程）

3. 結構估計習題集解答

「Day 3：結構估計的進階用法與實例」

1. 結構估計與實驗、準實驗方法相結合

2. 結構模型之建模技巧

3. 實證模型的理論依據

4. 補充性的結構估計

5. 結構估計研究經驗分享

課程時間：8月6日-8日

3主講教師簡介

鄒建文，中南財經政法大學收入分配與現代財政研究院講師，研究方向為消費、投資、以及結構估計方法論，研究成果發表于《經濟研究》、《經濟學（季刊）》、《經濟學動態》，主持國家自然科學基金青年項目、教育部人文社會科學研究青年基金項目等多個課題，獲第十八屆張培剛優秀博士論文獎。撰寫國內首個關于結構估計的講義《結構估計講義》，建立個人公眾號“經濟學結構估計前沿”，曾應邀在武漢大學、華中科技大學、上海財經大學、中南財經政法大學、TIDE學會等高校和學會講授結構估計方法論，廣受好評。

會議費用

課程費用：2800元/人；3人報名 2600元/人；5人報名 2500元/人；10人報名 2200元/人；老學員 2500元/人。

暑期課程系列3—數據挖掘與機器學習

Day 1

上午：數據挖掘與機器學習概述、任務和分析方法，數據探索和預處理、特征變換與生成

下午：數據清洗與預處理的R語言和Python語言的實現: 使用dplyr、ggplot2包和numpy、pandas、matplotlib.pyplot包以《消費者報告》中的汽車數據和信用卡客戶貸款數據為例

Day 2

上午：分類模型與學習方法，模型訓練的策略和效果的衡量

下午：監督式學習算法原理與應用：例如用Scikit-learn(Sklearn) 實現最小二乘法和梯度下降法、使用glm函數進行Probit與Logistic模型的訓練，以及模型驗證與預測的實操訓練                                                    

Day 3

上午：神經網絡、決策樹與集成學習、深度學習算法與訓練技巧

下午：以銀行風控業務為案例使用sklearn和pytorch對分類模型和回歸模型進行模型訓練與評估

主講教師介紹

李好，阿姆斯特丹大學金融計量經濟學博士，南開大學經濟學院助理教授。金融風險管理師（FRM）持證超過3年，具有十年以上編程和建模經驗，擅長R語言和Python的編程和教學。

助教：南開大學博士生

會議費用

課程費用：2500元/人。3人報名：2200元/人；5人報名 2000元/人；老學員 2200元/人。

其他要求同前。詳細信息請參閱學術苑公眾號平臺發布的信息。

https://mp.weixin.qq.com/s/ZmV8fLduOs4aiIDjSRSk3Q