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数学建模、商业分析、量化金融、机器学习、经济管理项目实战8月安排!

数学建模、商业分析、量化金融、机器学习、经济管理项目实战8月安排!

公众号新闻

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数学建模训练营


 

开课时间2023年8月7日

数学建模训练营

训练营以数学建模常用算法为切入点,由指导老师带领学员学习并掌握十余种数模算法的原理及应用,以及MATLAB、STATA、SPSS等工具的使用,并通过“高斯杯”全国大学生数学建模竞赛进行实战演练,熟悉完整数学建模参赛过程。



适合人群

目标专业:申请理工科/商科等方向的同学,适用范围广


希望获得数模知识和技能并进行实践的同学


想要通过数模经历丰富定量研究经历的同学



具体安排

模块一

学与练

配套知识与技能学习

(3-4周)


  • 数学建模基本介绍及参赛注意事项:竞赛介绍,任务安排建议,赛前准备提醒

  • 工具学习:MATLAB,Stata,SPSS

  • 算法精讲:层次分析法,TOPSIS,灰色关联,插值拟合,相关分析,回归分析,蒙特卡罗,数学规划

模块二

完成数模论文与参与竞赛

(2-3周)

  • 完成组队
  • 推进文献阅读,问题分析,算法使用,建模分析等步骤
  • 完成数学建模论文,参加“高斯杯”数模竞赛


你将收获

针对当期竞赛

完成解题代码与论文

(往期数模论文示例)


数学建模竞赛经历

并用于申请

(往期数模经历示例)


数学建模竞赛证书

(往期证书示例)


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商业分析项目实战

 

开课时间2023年8月9日

项目主题:拼多多热销服装低价策略分析

自2022年以来拼多多用户规模超过8亿,领先于淘宝和京东,单从用户规模角度来说,它已经是国内最大电商平台。拼多多以价格为自己的竞争优势,低价一直都是拼多多的准入门槛,很多用户一边吐槽拼多多东西差,一边再重复验证真香定律。


衣食住行是人们的基本需求,本项目收集了拼多多平台上的服装类商品数据,旨在研究低价策略对服装商品销量上的推动作用。通过Python完成数据预处理,进而分析商品销量、价格、介绍、店铺总销量等数据,使用多元回归分析模型和基于百度智能云的情感分析模型,挖掘服装热销影响因素。



适用人群

  • 目标专业:商业分析/市场营销/管理学等相关专业


  • 需要增加商业数据分析经历,实践完整流程,丰富简历的同学


  • 想要快速补充商业分析领域知识,并掌握Python数据处理和建模技能的同学


  • 希望了解并体验业界常规作业模式,提前感知专业与职业兴趣的同学


具体安排

模块一

学与练

配套知识与技能学习

(3-4周)


  • 基础与常用方法:描述性统计,逻辑回归分析,聚类分析,文本分析,回归分析,主成分分析等

  • 工具学习:Python,Numpy,Pandas,Matplotlib,Scipy,Statsmodels,Sklearn等

  • 案例精讲:手机线上销量影响因素分析项目

模块二

代码能力测试


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模块三

具体项目实战与论文报告

(2-3周)

  • 针对项目主题,进行背景调查资料整理
  • 利用相关数据,选择或改进适合方法进行实证分析
  • 完全项目论文报告


你将收获

针对课程完成研究

完成代码与报告

(往期报告示例)



与目标专业匹配的对口经历

并用于申请

(往期项目经历示例)



课程与项目证书

(往期证书示例)


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量化金融项目实战


开课时间2023年8月14日

项目主题:黑天鹅事件下交替期权组合避险价值分析

金融市场的黑天鹅事件是以市场趋势的突变为特征的,即原有的市场趋势会毫无征兆地突然终结,出现对原有趋势强烈反转的单边市。新冠病毒疫情,作为一次百年难遇的黑天鹅事件,对国内外的股票市场都产生了巨大冲击。原理上黑天鹅事件无法预测,只能预防,因此其投资理念就是绝不承担没有下限的风险,同时在波动率巨大的行情中寻觅获利的商机。而实现其投资理念的一款绝佳金融产品,就是期权。虽然国内金融衍生品交易市场的建设起步较晚,但是经过近几年的不断发展,我国已经建立起一批以“ETF期权”为首的市场化期权。


基于此,本项目选取国内市场的期权数据,构建带有强保护能力的对冲交易策略,不仅分析其在新冠疫情环境下的避险价值,更会探究其在长期市场中的盈利能力。


适合人群

· 目标专业:金融工程、金融学、经济学等相关专业


· 想要快速补充实证资产定价等相关知识的同学


· 希望熟练掌握Python数据处理及分析的同学


· 需要增加量化分析经历,实践完整流程的同学



具体安排

模块一

学与练

配套知识与技能学习

(3-4周)


  • 基础与常用方法金融数据获取,处理,财务分析,金融计量常用方法,实证资产定价;

  • 工具学习Choice,Python,Numpy,Pandas,Matplotlib,Scipy,Statsmodels等;

  • 案例精讲大宗交易市场特征分析、三因子模型适用性检验、A股市场多因子模型

模块二

代码能力测试


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模块三

具体项目实战与论文报告

(2-3周)

  • 针对项目主题,进行相关文献梳理
  • 利用相关数据,选择或改进适合方法进行实证分析
  • 完成项目论文报告


你将收获

针对课题完成研究

完成代码与报告

(往期项目报告示例)


与目标专业匹配的对口经历

并用于申请

(往期项目经历示例)


课程与项目证书

(往期证书示例)



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机器学习项目实战


 

开课时间2023年8月16日

项目主题:花旗银行异常交易检测系统

金融犯罪的形式多种多样,包括欺诈性信用卡交易、客户账户盗窃、合成身份、伪造银行支票等,异常检测是为识别和防止异常活动和财务损失而采取的一种主动措施。在长期的银行运营过程中,数据已经成为银行业最宝贵的资产,通过客户历史的交易数据可以构建异常检测模型降低交易风险。


在本次项目中将基于花旗银行客户交易数据来对异常行为进行检测,模拟业界机器学习模型构建流程,完成数据清洗预处理、特征工程构建、多预测模型搭建、模型超参数调优、模型评价及对比等工作。


适合人群

  • 计划申请数据科学/分析学/人工智能/计算机/统计学等专业的同学


  • 需要增加算法应用经历,实践完整流程,丰富简历的同学


  • 想要快速补充数据挖掘算法知识,并提升编程熟练度的同学


  • 希望加深对算法的理解和应用,提前感知专业与职业兴趣的同学



具体安排

模块一

学与练

配套知识与技能补充

(3-4周)


  • 基础与常用方法:缺失值处理、异常值处理、独热编码、包装法、过滤法、逻辑回归、决策树、Kmeans聚类

  • 工具学习:Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等

  • 案例精讲:链家二手房数据处理与分析、鸢尾花分类模型搭建、居民收入水平预测、餐厅年度销售额预测

模块二

代码能力测试


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模块二

具体项目实战与论文报告产出

(2-3周)

  • 针对项目主题,进行思路整理框架搭建
  • 利用相关数据完成预处理、特征工程、模型搭建与评价工作
  • 完成项目论文报告


你将收获

针对课题完成研究

完成代码与报告

(往期项目报告示例)


与目标专业匹配的对口经历

并用于申请

(往期项目经历示例)


课程与项目证书

(往期证书示例)

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经济管理项目实战


 

开课时间2023年8月21日

项目主题:市场竞争程度对企业创新的影响机制研究

企业创新是企业经营过程中最重要的活动之一,近几年我国正处于“大众创业、万众创新”的热潮中,各大企业研发力度不断加大。基于熊彼特1942年的研究,企业创新会导致同行业的模仿行为,而这一模仿会加剧行业竞争,刺激更大规模的创新投资。国内学者已有研究探索了多种可能制约或促进企业创新的因素,然而对市场竞争这一基础性因素如何产生影响仍未得到统一结论。


本研究选择创业板上市公司作为研究样本,考虑较高成长性或高科技型的企业创新如何受到市场竞争程度的影响。希望通过理论分析与实证研究相结合的方法,对中国这样处于市场化进程中的发展中国家在政策方面如何推进全面市场化改革给出建议。研究致力于为降低垄断程度,或进一步引入市场资本以提高市场竞争程度、促进企业创新能力提升做贡献。



适合人群

  • 计划申请经济学/会计学/管理学等专业的同学


  • 需要增加算法应用经历,实践完整流程,丰富简历的同学


  • 想要快速补充经济学、财管基础知识,并掌握数据分析和编程技能的同学


  • 希望了解并体验业界常规作业模式,提前感知专业与职业兴趣的同学



具体安排

模块一

学与练

配套知识与技能学习

(3-4周)


  • 基础与常用方法金融终端数据获取,数据清洗,描述性统计,可视化,显著性检验,相关性,回归分析

  • 工具学习Choice,Python,Numpy,Pandas等

  • 案例精讲上市公司高管薪酬影响因素分析、经济不确定性与企业创新行为研究等

模块二

代码能力测试


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模块三

具体项目实战与论文报告

(2-3周)

针对项目主题,收集经济、公司财务、经营行为相关数据及信息
利用洗后的有效数据,进行指标构建和数据分析,搭建回归模型,进行实证研究
完成项目论文报告


你将收获

针对课题完成研究

完成代码与报告

(往期项目报告示例)


与目标专业匹配的对口经历

并用于申请

(往期项目经历示例)


课程与项目证书

(往期证书示例)


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