讲师介绍：

高文静，杭州师范大学经济学院副教授，硕士生导师。2020年获清华大学经济管理学院应用经济学博士学位。研究方向为公共经济学、劳动经济学和中国经济。主讲课程有《实证分析方法与Stata应用》《微观经济学》《税收学》等。研究成果发表于《经济研究》《经济学（季刊）》《金融研究》和China Economic Review等国内外重要期刊。主持国家自然科学基金项目和浙江省自然科学基金项目。

课程介绍：

本课程结合了 AI 技术与 Stata 软件的强大功能，通过系统化的教学内容和实战案例，帮助学员掌握 CFPS 数据清理的核心技能。

课程内容从 CFPS 数据的基本介绍入手，逐步深入到单数据库清理、多数据库合并以及家庭关系面板数据的重新构造，旨在让学员在 AI 的辅助下，快速提升数据清理效率，确保数据质量，为后续的学术研究或数据分析工作奠定坚实基础。

课程特色：

聚焦 CFPS 数据，针对性强

AI 辅助，提升数据清理效率

实战案例驱动，学以致用

系统化教学，涵盖核心数据清理技能

课程大纲：

模块一：CFPS数据介绍及数据清理原理

1. CFPS数据简介

抽样方法、数据结构、常用变量

2. AI+Stata清理CFPS数据原理

清理数据的步骤和流程

利用AI加速工作流程

模块二：AI+Stata进行单数据库清理

案例：AI辅助清理认知能力、非认知能力变量

1. 提取目标变量

2. 缺失值、异常值识别与处理

3. 变量标准化处理

4. 保存数据

模块三：AI+Stata进行多数据库合并

案例：AI辅助构造个人面板数据

1. 同一个数据库跨年匹配

检查匹配变量，确认合并方式

根据pid和wave进行数据匹配

案例：AI辅助匹配个人数据和家庭数据

2. 同年多个数据库匹配

检查匹配变量，确认合并方式

根据hhid进行数据匹配

模块四：AI+Stata重新构造家庭关系面板数据

案例：AI辅助构造子女面板数据

1. 家庭关系重新定义

提取子女信息，根据子女pid重新定义家庭关系

2. 提取变量

批量处理变量、设置标签

3. 合并数据

在线咨询：

尹老师

电话：13321178792

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