Computing Skills for Economists

Computing Skills for Economists pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:John Wiley & Sons
作者:Guy Judge
出品人:
页数:294
译者:
出版时间:2000-06-15
价格:USD 65.00
装帧:Paperback
isbn号码:9780471988069
丛书系列:
图书标签:
  • 经济学
  • 计算技能
  • 计量经济学
  • 数据分析
  • R语言
  • Python
  • Excel
  • 统计学
  • 数学建模
  • 经济计量模型
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具体描述

Today's students are expected to use computers and familiarise themselves with word-processing and spreadsheet packages in their work. They are also expected to be able to use the Internet for e-mail and accessing information on the Web. In fact, some lecturers use the Web to provide course notes or even deliver parts of the course interactively. Most available computer books are too general and often miss out features that would be particularly helpful to economists. In fact, they don't show how such tools can be used in economics. This textbook fills a need for a computing and IT book aimed specifically at undergraduate economics students. It bridges the gap between IT literacy and the use of hardware, software and other resources in learning and doing economics. The main focus is on the tools and the resources that are particularly relevant to economists with examples of their use and suggestions of how to apply and exploit them in applications in economics. FEATURES Assumes no previous computing background - the book will adopt a practical and applied approach with emphasis on the software used by economists and how they use it. Use of examples and applications will allow readers to learn by doing and develop their computing skills. The book will be written in a concise and informal style with the use of screen grabs and text boxes. www.wiley.co.uk/judge - a Website containing solutions to exercises, PowerPoint slides and other supplementary material for instructors. The site will also have an archive for data used in the book and be a means of updating information. CONTENTS: Introduction: Tools, Tasks, Resources and Skills; Beginning to Work with Computers in Economics; Building on the Basics: Skills Development; Spreadsheets for Economists; The Internet for Economists; Statistics and Econometrics Software for Economists; More Advanced Computing Skills for Economists.

洞悉经济世界:数据驱动的决策艺术 本书并非一本关于技术工具的详尽手册,也非一份枯燥的代码集锦。相反,它是一次深入的探索,旨在赋能经济学家,使其能够驾驭日益复杂的数据洪流,并在此基础上做出更明智、更具洞察力的决策。我们相信,真正的经济学力量源自对现实世界的深刻理解,而数据则是揭示这些现实背后机制的钥匙。 为何需要超越传统? 经济学的范畴早已超越了纯粹的理论模型和宏观数字。在当今时代,微观层面的行为、个体决策的细微之处、市场动态的瞬息万变,以及全球化背景下的复杂互动,都要求我们具备更强大的分析工具。传统的统计方法和手工计算虽然在过去发挥了重要作用,但面对海量、多维度、非结构化的数据时,其局限性日益凸显。我们正处在一个数据爆炸的时代,每一次交易、每一次点击、每一次互动都在生成宝贵的信息。能否有效地提取、清洗、分析和解释这些数据,将直接影响我们对经济现象的理解深度和预测能力。 本书的核心理念:数据驱动的经济分析 本书将引导您走上一条以数据为中心、以问题为导向的经济分析之旅。我们并非要将您训练成一名专业的程序员或数据科学家,而是要培养您成为一名能够自信地运用现代分析工具来解答经济学问题的“问题解决者”。我们将重点关注以下几个关键领域: 数据的获取与理解: 经济分析的起点是可靠的数据。您将学习如何识别不同类型的数据源(例如,宏观经济指标、金融市场数据、调查数据、网络抓取数据、社交媒体数据等),理解其潜在的偏差和局限性。更重要的是,您将掌握评估数据质量、进行初步探索性数据分析(EDA)的方法,从而建立对数据的直观认识。这包括可视化技术,它们能帮助您快速发现数据的模式、趋势和异常值。 数据的清洗与预处理: 真实世界的数据往往是“脏”的,充斥着缺失值、异常值、不一致的格式或重复项。这些问题如果不加以解决,将严重扭曲分析结果。本书将系统地介绍处理这些常见数据问题的策略和技术,例如插值、删除、异常值检测与处理,以及数据格式的统一。您将理解为何高质量的数据预处理是整个分析流程中最耗时但又至关重要的一环。 探索性数据分析(EDA)的艺术: 在深入建模之前,充分的EDA是必不可少的。我们将探讨如何通过各种统计摘要和可视化手段(如直方图、散点图、箱线图、热力图等)来揭示数据的分布特征、变量之间的关系以及潜在的模式。EDA不仅有助于发现数据中的有趣现象,还能为后续的模型选择提供重要的线索,避免盲目套用公式。 统计建模与推断: 经济学研究的核心在于理解变量之间的因果关系和相关性。本书将介绍一系列常用的统计建模技术,从基础的线性回归到更复杂的模型,重点在于理解模型背后的经济学解释以及如何正确解读模型输出。我们将强调模型假设的检验,以及如何评估模型的拟合优度。此外,您将学习如何运用统计推断来对模型结果进行概括,并得出具有统计学意义的结论。 时间序列分析的实践: 许多经济现象具有时间维度,例如GDP增长、通货膨胀、股票价格等。本书将深入探讨时间序列数据的特性,包括趋势、季节性、周期性以及自相关性。您将学习如何识别和处理这些特性,并掌握ARIMA、SARIMA等经典时间序列模型,以及如何利用它们进行短期预测和趋势分析。理解时间序列数据的动态特性对于把握经济周期的变化和预测未来走势至关重要。 计量经济学的应用挑战: 计量经济学是经济学分析的基石,本书将引导您将计量经济学理论付诸实践。您将学习如何运用统计软件来实现回归分析、面板数据分析、工具变量法等计量经济学技术,并重点关注在实际应用中可能遇到的挑战,例如多重共线性、异方差、序列相关等问题,以及相应的诊断和处理方法。 非参数与机器学习方法的入门: 随着数据复杂性的增加,传统的参数模型有时难以捕捉数据中非线性的、复杂的模式。本书将为您打开非参数方法和基础机器学习方法的大门。您将接触到诸如决策树、随机森林、支持向量机(SVM)等算法,并理解它们在经济预测、风险评估、客户细分等领域的应用潜力。重点在于理解这些方法的核心思想,以及如何将其作为经济学分析的补充工具,而不是取代传统方法。 数据可视化与结果呈现: 有了精彩的分析,也需要清晰的呈现。本书将强调数据可视化在沟通分析结果中的重要性。您将学习如何选择最适合展示数据洞察的可视化图表,并掌握制作高质量、信息量丰富的图表的技巧,从而有效地将复杂的经济分析结果传达给不同的受众,无论是同行专家还是非专业人士。 利用软件工具提高效率: 虽然本书不以详尽的软件教程为重点,但我们将引导您了解并选择适合您需求的统计分析软件或编程语言。这些工具是实现上述所有分析步骤的强大载体,学会合理利用它们可以极大地提高您的工作效率和分析的深度。我们将侧重于指导您如何将理论知识转化为实际操作,而避免陷入特定软件的繁琐细节。 面向谁? 本书的设计面向广泛的经济学从业者和学习者,包括但不限于: 在校的经济学、金融学、管理学等专业的学生: 为您打下坚实的数据分析基础,让您在学术研究和未来的职业生涯中脱颖而出。 初入职场的经济分析师: 帮助您快速掌握实用的数据分析技能,提升工作效率和报告质量。 有经验的经济学家和研究人员: 为您提供更新的分析视角和技术工具,拓展您的研究边界。 任何对数据驱动的经济洞察感兴趣的专业人士: 无论您来自哪个行业,只要您希望利用数据更好地理解经济现象,本书都将为您提供宝贵的启示。 我们的目标:培养批判性思维和解决问题的能力 本书的最终目标是培养您成为一名具有批判性思维和强大问题解决能力的经济学家。我们鼓励您在学习过程中不断提问,质疑假设,并尝试将所学知识应用于真实世界的经济问题。我们相信,掌握了数据分析的艺术,您将能够更深入地理解经济运行的规律,更准确地预测未来的趋势,并最终做出更具影响力的决策,为社会和您的职业生涯贡献更大的价值。 让我们一起踏上这段激动人心的旅程,解锁数据背后的经济智慧。

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读后感

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用户评价

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从我个人的学习习惯来看,我更偏爱那种能够快速建立信心、鼓励动手实践的书籍。这本书的排版设计似乎也深谙此道。大量的图表、清晰的步骤指南以及穿插其中的“陷阱提示”(Troubleshooting Notes),都表明作者非常清楚初学者在跨学科学习中可能遇到的痛点。例如,在环境配置和常用库的安装部分,我看到它似乎考虑到了不同操作系统用户可能遇到的兼容性问题,这显示出极大的同理心。这种对细节的关注,使得技术学习的门槛大大降低了。我希望它能帮助我攻克对编程环境搭建的恐惧,真正将编程语言从一个“工具”提升为思考经济问题的“思维框架”。如果它能真正做到让一个对编程不自信的经济学家也能享受到数据探索的乐趣,那么它就是一本革命性的著作。

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这本书的封面设计确实是吸引眼球,那种深沉的蓝色和现代感的字体搭配,让人一眼就能感受到它在信息技术和经济学交叉领域的专业性。我拿到手的时候,首先就被它厚实的质感和精良的印刷所打动,显然这不仅仅是一本普通的教材,更像是一本值得收藏的工具书。内容上,虽然我还没有完全深入阅读,但快速翻阅目录,我注意到它对R语言和Python在经济数据处理中的应用覆盖得相当全面,这对于我们这些传统经济学背景的学者来说,无疑是一个巨大的福音。特别是对于计量经济学模型的构建与可视化部分,我预感它会提供非常详尽的、手把手的指导。我期待它能帮我解决那些困扰已久的、关于大数据集处理效率低下的问题,并能将复杂的模型结果用更直观的方式呈现给非技术背景的同事。我对它在机器学习算法在经济预测中的应用部分的介绍尤为期待,希望它能打破我原有的思维定势,引入更多前沿的分析视角。

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作为一名在宏观经济政策分析领域摸爬滚打了十几年的人士,我深知在信息爆炸的时代,如何高效地从海量数据中提炼出有价值的洞察力是多么关键。这本书的标题,与其说是对技术能力的强调,不如说是对时代要求的精准回应。我初步浏览了其中关于时间序列分析和面板数据处理的章节结构,感觉作者在内容编排上花了大量的心思,力求做到既有理论深度,又不失实践操作性。我特别欣赏它在案例选择上的独到眼光,似乎引用了许多近期国际前沿的经济研究实例,而不是停留在教科书式的陈旧例子上。这种与时俱进的教学方法,对于培养能够迅速适应市场变化的经济人才至关重要。希望这本书能成为我未来进行复杂政策模拟和压力测试时的“瑞士军刀”,让我能够游刃有余地应对各种突发的经济情景分析任务。

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我收到这本书时,正值我准备申报一个需要大量计量模型的跨国合作项目。坦白讲,这个项目的技术要求是我职业生涯中遇到的最大挑战之一。这本书的出现,无异于雪中送炭。我从目录上推断,它对贝叶斯方法和非参数估计在经济学中的应用一定有独到的见解,因为这些内容是当前计量前沿中应用最广泛,但又最难精通的部分。我特别关注了其对大数据集处理的扩展性讨论,这对于处理未来的全球贸易和金融数据至关重要。这本书给我的整体感觉是,它不仅教会你使用现有的工具,更重要的是,它激发你思考如何利用计算能力去设计和验证全新的经济理论模型。它所承载的,不仅仅是技术手册的职能,更像是一本面向未来经济分析师的“能力养成指南”。

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说实话,我对这类偏技术的书籍通常抱有一种戒备心理,因为很多技术书籍要么过于理论化,晦涩难懂,要么就是堆砌代码示例,缺乏必要的经济学语境支撑。然而,这本书给我的第一印象是它找到了一个绝佳的平衡点。它的章节过渡非常自然,从基础的数据清洗到高级的因果推断方法,每一步都仿佛有位经验丰富的导师在旁边耐心讲解,告诉你“为什么”要这样做,而不仅仅是“怎么”做。我尤其留意到其中关于可视化表达(Data Storytelling)的部分,这在经济报告的撰写中是决定成败的一环。如果它能真正教会我如何用图形语言清晰地讲述数据背后的经济故事,那么这本书的价值就远超其价格本身了。我已经迫不及待地想在下一次部门周会上,用它教我的新技巧来展示我的研究发现,希望能让报告更具穿透力和说服力。

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