支持開票 | Python實證指標(biāo)構(gòu)建與文本分析:滾動
在科學(xué)研究中,數(shù)據(jù)的獲取及分析是最重要的也是最棘手的兩個環(huán)節(jié)!
在前大數(shù)據(jù)時代,一般使用實驗法、調(diào)查問卷、訪談或者二手?jǐn)?shù)據(jù)等方式,將數(shù)據(jù)整理為結(jié)構(gòu)化的表格數(shù)據(jù),之后再使用各種計量分析方法,對這些表格數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。但大數(shù)據(jù)時代,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)成為各方學(xué)者亟待挖掘的潛在寶藏,大量商業(yè)信息、社會信息以文本等非結(jié)構(gòu)化、異構(gòu)型數(shù)據(jù)格式存儲于海量的網(wǎng)頁中。那么對于經(jīng)管為代表的人文社科類專業(yè)科研工作者而言,通過Python可以幫助學(xué)者解決使用Web數(shù)據(jù)進(jìn)行科研面臨的兩個問題:
(資料圖片僅供參考)
網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)解決 如何從網(wǎng)絡(luò)世界中高效地采集數(shù)據(jù)?文本分析技術(shù)解決 如何從雜亂的文本數(shù)據(jù)中 抽取文本指標(biāo)(變量)?一、Python語法入門Python跟英語一樣是一門語言
數(shù)據(jù)類型之字符串
數(shù)據(jù)類型之列表元組集合
數(shù)據(jù)類型之字典
數(shù)據(jù)類型之布爾值、None
邏輯語句(if&for&tryexcept)
列表推導(dǎo)式
理解函數(shù)
常用的內(nèi)置函數(shù)
內(nèi)置庫文件路徑pathlib庫
內(nèi)置庫csv文件庫
內(nèi)置庫正則表達(dá)式re庫
初學(xué)python常出錯誤匯總
二、數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)爬蟲原理
網(wǎng)絡(luò)訪問requests庫
網(wǎng)頁解析pyquery庫
案例豆瓣讀書
案例Boss直聘
如何解析json數(shù)據(jù)
案例豆瓣電影
案例京東商城
案例用爬蟲下載文檔及多媒體文件
案例上市公司定期報告pdf批量下載
案例上交所招股說明pdf批量下載
案例深交所招股說明pdf批量下載
爬蟲知識點總結(jié)
三、初識文本分析從編碼/解碼視角重新理解文本
讀取不同格式文件中的數(shù)據(jù)
如何將多個txt文件整理到一個excel中
案例中文分詞及數(shù)據(jù)清洗
案例詞頻統(tǒng)計&詞云圖
案例共現(xiàn)法擴(kuò)展情感詞典(領(lǐng)域詞典)
案例詞向量word2vec擴(kuò)展領(lǐng)域詞典
案例中文情感分析(詞典法)
cntext庫 情感分析代碼操作
案例對excel中的文本進(jìn)行情感分析 91
案例 語言具體性與心理距離 | 以JCR2021論文為例
案例 使用MD&A數(shù)據(jù)測量企業(yè)數(shù)字化| 以管理世界2021、財經(jīng)研究2022論文為例
四、機(jī)器學(xué)習(xí)與文本分析了解機(jī)器學(xué)習(xí)ML
使用機(jī)器學(xué)習(xí)做文本分析的流程
scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)庫簡介
文本特征抽取(特征工程)
案例在線評論文本分類
使用標(biāo)注工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注
案例計算文本情感分析(有權(quán)重)
案例 文本相似性計算
案例 使用文本相似性識別變化(政策連續(xù)性)
案例 Kmeans聚類算法
案例 LDA話題模型
使用機(jī)器學(xué)習(xí)從圖片中提取文本信息
五、詞嵌入與認(rèn)知詞嵌入原理及應(yīng)用概述
案例 豆瓣影評-訓(xùn)練詞向量&使用詞向量
案例 使用詞向量做話題建模
案例 認(rèn)知指標(biāo)(態(tài)度、偏見等)的測量
總結(jié)-文本分析在社科(經(jīng)管)領(lǐng)域中的應(yīng)用
相關(guān)文獻(xiàn)在這里我把技術(shù)細(xì)分為詞頻、詞袋、w2v建詞典、w2v認(rèn)知變遷四個維度,整理了經(jīng)管7篇論文。大家可以閱讀這7篇論文,掌握文本分析的應(yīng)用場景。
[1]沈艷,陳赟,&黃卓.(2019).文本大數(shù)據(jù)分析在經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融學(xué)中的應(yīng)用:一個文獻(xiàn)綜述.經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊),18(4),1153-1186.[2]王偉,陳偉,祝效國,王洪偉.眾籌融資成功率與語言風(fēng)格的說服性-基于Kickstarter的實證研究.*管理世界*.2016;5:81-98.[3]胡楠,薛付婧,王昊楠.管理者短視主義影響企業(yè)長期投資嗎?——基于文本分析和機(jī)器學(xué)習(xí)[J].管理世界,2021,37(05):139-156+11+19-21.[4]KaiLi,FengMai,RuiShen,XinyanYan,MeasuringCorporateCultureUsingMachineLearning,*TheReviewofFinancialStudies*,2020[5]LoughranT,McDonaldB.Textualanalysisinaccountingandfinance:Asurvey[J].*JournalofAccountingResearch*,2016,54(4):1187-1230.AuthorlinksopenoverlaypanelComputationalsocioeconomics[6]Berger,Jonah,AshleeHumphreys,StephanLudwig,WendyW.Moe,OdedNetzer,andDavidA.Schweidel."Unitingthetribes:Usingtextformarketinginsight."*JournalofMarketing*84,no.1(2020):1-25.[7]Cohen,Lauren,ChristopherMalloy,andQuocNguyen."Lazyprices."*TheJournalofFinance*75,no.3(2020):1371-1415.[8]孟慶斌,楊俊華,魯冰.管理層討論與分析披露的信息含量與股價崩盤風(fēng)險——基于文本向量化方法的研究[J].*中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)*,2017(12):132-150.[9]Wang,Quan,BeibeiLi,andParamVirSingh."Copycatsvs.OriginalMobileApps:AMachineLearningCopycat-DetectionMethodandEmpiricalAnalysis."*InformationSystemsResearch*29.2(2018):273-291.[10]Packard,Grant,andJonahBerger.“Howconcretelanguageshapescustomersatisfaction.”_JournalofConsumerResearch_47,no.5(2021):787-806.[11]冉雅璇,李志強(qiáng),劉佳妮,張逸石.大數(shù)據(jù)時代下社會科學(xué)研究方法的拓展——基于詞嵌入技術(shù)的文本分析的應(yīng)用[J].南開管理評論:1-27.[12]曾慶生,周波,張程,陳信元.年報語調(diào)與內(nèi)部人交易:“表里如一”還是“口是心非”?[J].管理世界,2018,34(09):143-160.[13]彭紅楓,&林川.(2018).言之有物:網(wǎng)絡(luò)借貸中語言有用嗎?——來自人人貸借款描述的經(jīng)驗證據(jù)[J].金融研究,461(11),133-153.[14]吳非,胡慧芷,林慧妍,and任曉怡.“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場表現(xiàn)——來自股票流動性的經(jīng)驗證據(jù)[J].”管理世界(2021).免費(fèi)公開資料-社會科學(xué)文本挖掘資料匯總
公眾號和博客積累了大量社會科學(xué)文本挖掘資料,涵蓋文本分析概念、技術(shù)、代碼、數(shù)據(jù)等。全部理清楚感興趣的可以關(guān)注收藏。
https://hidadeng.github.io/blog/the_text_analysis_list_about_ms/
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數(shù)據(jù)集YelpDaset | 酒店管理類數(shù)據(jù)集10+G
70G上交所年報數(shù)據(jù)集
14G數(shù)據(jù)集 | 2007-2021年A股上市公司年度報告(txt文件)
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1850萬條 | 世界地圖POI興趣點數(shù)據(jù)集
1.5G數(shù)據(jù)集 | 200萬條Indiegogo眾籌項目信息
12G數(shù)據(jù)集 | 23w條Kickstarter項目信息
中文語義常用詞典 | ChineseSemanticKB
中文詞向量資源匯總 & 使用方法
NLP資源 | 汽車、金融等9大領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練詞向量模型下載資源
Google Books Ngram Viewer顯示英文詞匯歷史使用趨勢
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