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数学建模训练营
开课时间2023年10月9日
数学建模训练营
训练营以数学建模常用算法为切入点,由指导老师带领学员学习并掌握十余种数模算法的原理及应用,以及MATLAB、STATA、SPSS等工具的使用,并通过“高斯杯”全国大学生数学建模竞赛进行实战演练,熟悉完整数学建模参赛过程。
适合人群
目标专业:申请理工科/商科等方向的同学,适用范围广
希望获得数模知识和技能并进行实践的同学
想要通过数模经历丰富定量研究经历的同学
具体安排
模块一
学与练
配套知识与技能学习
(3-4周)
  • 数学建模基本介绍及参赛注意事项:竞赛介绍,任务安排建议,赛前准备提醒
  • 工具学习:MATLAB,Stata,SPSS
  • 算法精讲:层次分析法,TOPSIS,灰色关联,插值拟合,相关分析,回归分析,蒙特卡罗,数学规划
模块二
完成数模论文与参与竞赛
(2-3周)
  • 完成组队

  • 推进文献阅读,问题分析,算法使用,建模分析等步骤

  • 完成数学建模论文,参加“高斯杯”数模竞赛
你将收获
针对当期竞赛
完成解题代码与论文
(往期数模论文示例)
数学建模竞赛经历
并用于申请
(往期数模经历示例)
数学建模竞赛证书
(往期证书示例)
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商业分析项目实战
开课时间2023年10月11日
项目主题:中国线上宠物商品市场特征分析
近年来,中国的宠物市场规模不断扩大,宠物商品的需求也在不断增加。特别是线上宠物商品市场,由于其便捷性和多样性,吸引了大量消费者。据统计,中国线上宠物商品市场的交易规模在过去几年中呈现出快速增长的趋势。然而,随着市场规模的扩大,线上宠物商品市场也面临着一些挑战,如产品质量参差不齐、消费者权益保护不足等问题。因此,对中国线上宠物商品市场的特征进行分析,对于了解市场现状、把握市场趋势、促进市场健康发展具有重要意义。
本项目收集了淘宝线上宠物商品数据,涵盖了宠物猫、宠物狗和宠物鱼等各类宠物的活体、食品、用品信息。通过对不同分类级别商品的价格、销量、人气等数据综合比较分析,并采用各类数据挖掘算法,分析线上宠物商品特色,主力商品销售特征,优劣店铺的用户口碑,不同产品价值高低,以及为新店开设提供参考建议等。
适用人群
  • 目标专业:商业分析/市场营销/管理学等相关专业
  • 需要增加商业数据分析经历,实践完整流程,丰富简历的同学
  • 想要快速补充商业分析领域知识,并掌握Python数据处理和建模技能的同学
  • 希望了解并体验业界常规作业模式,提前感知专业与职业兴趣的同学
具体安排
模块一
学与练
配套知识与技能学习
(3-4周)
  • 基础与常用方法:描述性统计,逻辑回归分析,聚类分析,文本分析,回归分析,主成分分析等
  • 工具学习:Python,Numpy,Pandas,Matplotlib,Scipy,Statsmodels,Sklearn等
  • 案例精讲:手机线上销量影响因素分析项目
模块二
代码能力测试
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模块三
具体项目实战与论文报告
(2-3周)
  • 针对项目主题,进行背景调查资料整理
  • 利用相关数据,选择或改进适合方法进行实证分析
  • 完全项目论文报告
你将收获
针对课程完成研究
完成代码与报告
(往期报告示例)
与目标专业匹配的对口经历
并用于申请
(往期项目经历示例)
课程与项目证书
(往期证书示例)
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量化金融项目实战
开课时间2023年10月16日
项目主题:牛市行情下的期权组合策略研究
随着我国资本市场日渐成熟,投资者对套利和规避风险的需求越来越大。因此我国在近十年间陆续推出了股指期货、股指期权。股指期权作为现常见金融衍生产品的一种,其对现货市场的波动性既有放大的“杠杆”效果,又有“对冲”的效果。一旦投资判断正确,那么将获得客观的收益,而一旦判断错误,将会有“杠杆”式的损失。同时,金融市场的动荡与全球政治、战争、自然灾害,牵一发而动全身。牛市下市场总体上行所伴随的间接性大跌,会让投资者追涨杀跌,投鼠忌器,最终赚不到钱。同时A股市场散户较多,这类人缺乏专业投资知识并且情绪极易被大盘涨跌所左右,因而我国的牛市总是阶段性的疯牛,而很难走出持续性的慢牛。熊市赚到的钱全亏在牛市里了。很显然,聪明的投资者们都应早日意识到合理且高效的风险管理的重要性。
在本次项目中,我们将尝试捕捉市场的潜在危机,使用真实的市场数据,回测策略在牛市环境下的盈利能力,并探究其在大跌的几个交易日里的避险价值。通过构建标的资产与期权合约的轮动交易组合,构建投资组合。
适合人群
· 目标专业:金融工程、金融学、经济学等相关专业
· 想要快速补充实证资产定价等相关知识的同学
· 希望熟练掌握Python数据处理及分析的同学
· 需要增加量化分析经历,实践完整流程的同学
具体安排
模块一
学与练
配套知识与技能学习
(3-4周)
  • 基础与常用方法金融数据获取,处理,财务分析,金融计量常用方法,实证资产定价;
  • 工具学习Choice,Python,Numpy,Pandas,Matplotlib,Scipy,Statsmodels等;
  • 案例精讲大宗交易市场特征分析、三因子模型适用性检验、A股市场多因子模型
模块二
代码能力测试
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模块三
具体项目实战与论文报告
(2-3周)
  • 针对项目主题,进行相关文献梳理
  • 利用相关数据,选择或改进适合方法进行实证分析
  • 完成项目论文报告
你将收获
针对课题完成研究
完成代码与报告
(往期项目报告示例)
与目标专业匹配的对口经历
并用于申请
(往期项目经历示例)
课程与项目证书
(往期证书示例)
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机器学习项目实战
开课时间2023年10月18日
项目主题:基于机器学习的网络攻击智能检测系统 
在网络安全领域,网络攻击成为越来越严重的问题,给个人、组织和国家的信息安全带来了重大威胁。传统的网络安全防护手段往往是依赖于事后检测和应对,即在攻击发生后才采取措施进行修复和防护。然而,这种被动应对的方式容易导致严重的后果,也无法提前预测和阻止潜在的网络攻击。构建机器学习模型来预测网络攻击,这些模型可以学习并识别出恶意行为的模式和特征,从而实现对网络攻击的实时检测和预警。
在本项目中,我们将利用网络流量数据和其他相关的网络活动数据,通过进行特征工程和数据预处理,构建高效的机器学习算法来进行网络攻击的预测,以提前识别和预测这些攻击的发生,从而采取相应的防护措施,保障网络的安全性。
适合人群
  • 计划申请数据科学/分析学/人工智能/计算机/统计学等专业的同学
  • 需要增加算法应用经历,实践完整流程,丰富简历的同学
  • 想要快速补充数据挖掘算法知识,并提升编程熟练度的同学
  • 希望加深对算法的理解和应用,提前感知专业与职业兴趣的同学
具体安排
模块一
学与练
配套知识与技能补充
(3-4周)
  • 基础与常用方法:缺失值处理、异常值处理、独热编码、包装法、过滤法、逻辑回归、决策树、Kmeans聚类
  • 工具学习:Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等
  • 案例精讲:链家二手房数据处理与分析、鸢尾花分类模型搭建、居民收入水平预测、餐厅年度销售额预测
模块二
代码能力测试
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模块二
具体项目实战与论文报告产出
(2-3周)
  • 针对项目主题,进行思路整理框架搭建
  • 利用相关数据完成预处理、特征工程、模型搭建与评价工作
  • 完成项目论文报告
你将收获
针对课题完成研究
完成代码与报告
(往期项目报告示例)
与目标专业匹配的对口经历
并用于申请
(往期项目经历示例)
课程与项目证书
(往期证书示例)
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经济管理项目实战
开课时间2023年10月23日
项目主题:股权激励对企业融资行为影响的实证研究
股权激励是指企业以自身股票为标的,对企业管理层、高级技术人员以及其他员工进行的长期性奖励。该制度从1950年在美国兴起,于上世纪80年代进入飞速发展阶段。1999年我国部分国有企业最初开始进行尝试探索,近年来随着该制度不断发展与完善,施行股权激励的公司数量飞速增加。
事实上,中国经济进入转型期后市场竞争加剧,关注企业融资问题日益重要。融资方式作为企业的一项重要财务决策,涉及公司的资产配置及流动性风险管理,能够显著影响公司的资本成本及投资。股权激励通过推迟支付激励人员薪酬,为企业提供新的融资渠道,对企业融资行为有着深远影响。因此,研究股权激励对企业融资行为的影响在理解企业融资行为,发展股权激励理论,完善股权激励制度等方面具有重要意义。
本项目以我国A股上市公司为研究样本,从股权激励是一种融资渠道的理论出发,实证考察了股权激励对企业融资行为的影响以及这种影响在不同类型上市公司中的差异。
适合人群
  • 计划申请经济学/会计学/管理学等专业的同学
  • 需要增加算法应用经历,实践完整流程,丰富简历的同学
  • 想要快速补充经济学、财管基础知识,并掌握数据分析和编程技能的同学
  • 希望了解并体验业界常规作业模式,提前感知专业与职业兴趣的同学
具体安排
模块一
学与练
配套知识与技能学习
(3-4周)
  • 基础与常用方法金融终端数据获取,数据清洗,描述性统计,可视化,显著性检验,相关性,回归分析
  • 工具学习Choice,Python,Numpy,Pandas等
  • 案例精讲上市公司高管薪酬影响因素分析、经济不确定性与企业创新行为研究等
模块二
代码能力测试
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模块三
具体项目实战与论文报告
(2-3周)
针对项目主题,收集经济、公司财务、经营行为相关数据及信息
利用洗后的有效数据,进行指标构建和数据分析,搭建回归模型,进行实证研究
完成项目论文报告
你将收获
针对课题完成研究
完成代码与报告
(往期项目报告示例)
与目标专业匹配的对口经历
并用于申请
(往期项目经历示例)
课程与项目证书
(往期证书示例)
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