|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/stata-level-1-fundamentals-of-data-analysis/
课程评论：没有评论
**课程名称：** Stata Levels 1 & 2 - Stata 完全课程 **课程概述：** 本课程将带您掌握使用Stata进行数据分析的强大技能。您将学习如何高效地处理和创建数据库，管理变量和信息，合并多个数据源构建数据集。课程涵盖了基本的定量数据分析，并强调通过do-files实现工作可重复性，便于后续分析。您还将学习管理矩阵格式，创建可视化图表展示信息，并通过编程解决实际工作和研究中遇到的常见数据管理问题。 课程采用目标导向的学习方式，每节课都聚焦于解决您在处理定量数据时可能遇到的具体问题或挑战。课程辅以真实的案例练习，以巩固您的理解，且课程单元简短，便于您保持学习的投入和进度。 **重要提示：** * 本课程**不涉及**统计学方法（如回归分析、逻辑回归、方差分析等）。 * **Stata Level 1** 部分适合Stata初学者。 * **Stata Level 2** 部分则为有一定Stata基础的学习者提供进阶内容，特别是如何使用locals和globals进行更复杂的分析，这在金融、国际发展等需要处理大量信息以进行决策的社会科学领域尤为重要。 **学习成果：** 完成本课程后，您将能够： * 熟练运用Do-files创建代码，保证分析的可重复性。 * 进行高效的数据管理和数据清洗。 * 处理多种数据源，并构建综合数据集。 * 创建定制化的图表以直观地展示数据。 * 理解并开始运用locals和globals构建更复杂的分析流程。 * 解决现实世界中的数据管理难题。 **适合人群：** * Stata初学者 * 需要进行定量数据分析的研究人员、学生及专业人士 * 希望提升数据管理和分析技能的金融、国际发展及其他社会科学领域的从业者
In this course, you will learn how to use Stata for data analysis. You will learn how to manipulate and create databases, manage variables and information, construct datasets from several data sources , perform simple quantitative data analysis, reproduce your work for further analysis using do-files, manage matrix formats, create graphs to display information and solve common quantitative problems found in real world scenarios in data management through programming. The course follows a goal-oriented approach. Each lesson is oriented to solve a common problem or challenge you may find in your work or research with quantitative data. The course uses real - world exercises to check your understanding and lessons are short to encourage your learning and commitment. The course doesn't examine statistical methods (regression analysis, logistic regression, ANOVA , etc). The course can be used for begineers (Stata Level 1). People with more experience in Stata can see sections 9 and the next lessons to learn advance commands in Stata. In Stata Level 2, students will learn on how to use locals and globals to conduct much more complex analysis that are common in the real world in finance, international development or other social science that use large quantities of information for taking decisions
