“如何挖掘数据背后的有效性为”课程中给到的数据工具是哪三个工具()
A.权重指数
B.后台数据
C.黄氏曲线
D.数据分析
E.二八法则
F.用户盘点
ACE
A.权重指数
B.后台数据
C.黄氏曲线
D.数据分析
E.二八法则
F.用户盘点
ACE
(i)你为什么会把这些数据归类为聚类样本?大致上,你预期能从一个典型学生得到大概多少次观测?
(ii)写出一个类似于教材方程(14.12)那样的模型,用到课率和其他特征去解释期终考试成绩。以s作为学生下标和c作为课程下标,对同一个学生哪个变量是不变的?
(iii)如果你把所有的数据混合起来并使用OLS,那么,对影响成绩和到课率的非观测学生特征,你正在做什么假定呢?SAT和学期前GPA在这方面扮演着什么角色呢?
(iv)如果你认为SAT和学期前GPA不足以刻画学生能力,你如何估计到课率对期终考试成绩的影响呢?
参考答案:
6.利用计量经济软件中的“聚类”选项,便得到教材表14-2中混合OLS估计值充分稳健[即对复合误差(vit:t=1,···,T)中的序列相关和异方差性保持稳健]的标准误为:
(i)这些标准误与非稳健标准误相比一般如何?为什么?
(ii)混合OLS的稳健标准误与RE的标准误相比如何?解释变量是否随时间变化有什么关系吗?
A.数字化是各行各业的趋势,不建立数字化思维,会滞后于行业
B.因为大数据是势在必行,建立数据思维,是为了更好地顺应未来趋势
C.因为产品经理需要挖掘业务数据背后的洞察来进行决策
D.因为数据是产品的根本,产品经理需要根据数据报表来决策
A.在校园网上开设“校长荐读”、“教师荐读”栏目
B.编制会议管理软件,提升会议效率和效益
C.在校园网上设置“有话要说,有花要献”留言板,鼓励教职工为学校发展献言献策
D.利用学业分析软件,挖掘学生成绩背后潜在的有价值的信息
A.数据采集是通过传感器、移动互联网、观测设备等获得种多类型的海量数据
B.数据预处理是数据分析和挖掘的基础,是将接收数据进行抽取、清洗、转换、归约等并最终加载到数据存储中的过程
C.数据存储过程需要将采集到的数据进行存储管理,在大数据场景下,只能使用非关系型数据库进行存储
D.数据分析是指利用相关数学模型以及机器学习算法对数据进行统计、预测和文本分析。数据的主要分析方法有探索性数据分析方法、描述统计法、数据可视化等
A.多看并揣摩政策原文,发掘每个条款制定的背后逻辑,提升政策洞察力
B.填补业务相关联常识的盲区,如社保、税收、劳动法等
C.熟悉相关区域政策区别
D.适当准备些业务相关的实例,给客户以参考和危机的放大