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yiwang1
为什么stata输出的时候是所有变量都做效应分解的？没放进durbin（）中的x3也依然会做效应分解？
请教一下：我用“xsmle Y x1 x2 x3, wmat(W) model(sdm) fe effects robust” 然后发现仅仅x1 x2具有空间溢出效应，于是用“xsmle Y x1 x2 x3, wmat(W) model(sdm) durbin(x1 x2) fe effects robus”，但是为什么stata输出的时候是所有变量都做效应分解的？没放进durbin（）中的x3
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yiwang1
我利用Arcgis提取出了30个省份的图层数据，生成了dbf文件。但是没有30个省份的shp文件，还是用34个省份的shp文件，这样做会有影响吗？如果有影响的话，30个省份的shp怎样生成？
我利用Arcgis提取出了30个省份的图层数据，生成了dbf文件。但是没有30个省份的shp文件，还是用34个省份的shp文件，这样做会有影响吗？如果有影响的话，30个省份的shp怎样生成？
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巴老师
请问课程的do文档中，基于空间SDM模型的SDID模型 就是糖生产那篇文章中的SDEM模型吗
问题-1: 老师您好 请问课程的do文档中，基于空间SDM模型的SDID模型 就是糖生产那篇文章中的SDEM模型吗问题-2: 不好意思崔老师 我在C4_SDID的do文档中看到有SAR SEM和SDM模型的代码，但是我看到糖生产那篇文章结果部分展示了SDEM的结果，请问SDEM模型代码和SDM一样吗 我在do文档中没有找到问题-3: 老师，请问基于SDM的SDID模型，Wx一列的did、WttD和
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巴老师
请问在做psm did的时候，用近邻匹配后做pstest发现
老师好，请问在做psm did的时候，用近邻匹配后做pstest发现，其他所以控制变量的bias都在15%以内。但是只有一个变量的bias略高于20%，为23%。请问这种匹配后数据算理想么？可以继续往下操作么？
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巴老师
请问用stata自带的命令diff做psm-did方法后，怎么检验这个结果的可靠性呢
问题-1: 老师好！请问用stata自带的命令diff做psm-did方法后，怎么检验这个结果的可靠性呢，有直接的命令可以操作吗？除了检验协变量的平衡性以外，还有其他方法吗问题-2: 老师，就是分别对两年数据做psm 然后将数据合并在作did吗问题-3: option选项写test common吗
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巴老师
第一个问题: k为负7就是2003年，k为负6就是2004年吗？ 第二个问题: d_8---d_2这些是treat*yearxx吗？
老师，还是那个问题，我还是不太明白，还是example1，这些交互项的意思是都是treat*yearxx吗？第一个问题: k为负7就是2003年，k为负6就是2004年吗？第二个问题: d_8---d_2这些是treat*yearxx吗？比如说gen d_7=treat*year03（其中year03为在2003年的计为1，不是则计为0）这个模型是求积的符号，还是不懂这里连乘是什么意思，还是exa
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CyanLeo
统计学-数据类型
0. 数学体系：不同类型的数据一定要用不同的方法进行分析。1.1 离散/连续角度1.1.1 离散型数据离散随机变量：一个只取有限个或可数无限个数值的随机变量。通常用古典概型描述。1.1.2 连续型数据连续随机变量：一个取任何实数的概率都为零的变量。通常用几何概型来描述。1.2 时间/空间角度1.2.1 横截面数据在单个时间点对多个受试者（实体，例如不同的个人或群体）的观察（行为）的集合。观察结果没
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CDA助教老师
如何使用Sqoop将Hive中的标签数据迁移到MySQL中?
Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互迁移 的 工 具 。 它 可 以 将 一 个 关 系 型 数 据 库 （ 如 MySQL 、 Oracle 、 PostgreSQL等）中的数据导入Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS 中的数据导入关系型数据库中。 下面通过一个案例来讲解如何使用Sqoop将Hive中的标签数据迁移到MySQL中。 电商、保险、金融等公司的客服部门的
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CDA助教老师
元数据管理时多使用那种数据库？
元数据管理 Hive适合于大数据量的批处理作业，对于量级较小的元数据， MySQL具有更快的读写速度。Web端产品读写MySQL数据库会有更快的速度，方便标签的定义、管理。对于元数据的录入和查询功能，可将相应的元数据存储在MySQL中实现。这里给出平台标签视图（如图3-11所示）和元数据管理页面（如图3-12所示）。图3-11 平台标签视图 图3-12 标签编辑管理 平台标签视图中的标签元数据可以
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CDA助教老师
ID-MAP是什么？
ID-MAP 开发用户标签的时候，有项非常重要的内容——ID-MApping，即把用户不同来源的身份标识通过数据手段识别为同一个主体。用户的属性、行为相关数据分散在不同的数据来源中，通过ID-MApping能够 把用户在不同场景下的行为串联起来，消除数据孤岛。图3-7展示了用 户与设备间的多对多关系。图3-8展示了同一用户在不同平台间的行为 示意图。 图3-7 用户和设备间的多对多关系图3-8 串
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CyanLeo
Excel常用函数
记录一些容易忘记或者略复杂的操作1. 条件格式可以通过公式自定义。2. 函数可以通过查看文档理解工作原理进行自主学习。3. 常用查询函数：MATCH函数：在数组或单元格区域搜索指定项，然后返回该项的相对位置。OFFSET函数：返回相对参考单元格n行m列的区域的值。INDEX函数：返回参考区域的值。可以组合使用实现反向查询。4. NETWORKDAYS函数：返回两个日期之间的完整工作日数。
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CDA助教老师
用户标签的分区存储与汇聚是什么？
分区存储 如果将用户标签开发成一张大的宽表，在这张宽表下放几十种类型标签，那么每天该用户画像宽表的ETL作业将会花费很长时间，而且不便于向这张宽表中新增标签类型。 要解决这种ETL花费时间较长的问题，可以从以下几个方面着手： ·将数据分区存储，分别执行作业；·标签脚本性能调优；·基于一些标签共同的数据来源开发中间表。 下面介绍一种用户标签分表、分区存储的解决方案。 根据标签指标体系的人口属性、行为
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CyanLeo
认识数据分析
1.1 什么是数据分析根据方法论的指导，使用数据分析软件实现数据价值发现；数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。它的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息，集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。1.2 为什么需要数据分析？记录业务轨迹，为未来业务决策提供参考及思考。1.3 职位划分纯数据数
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CDA116563
day3
指标设计、体系、可视化分析报表与分析报告方法——考勤评估案例笔记day3.docx
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CDA助教老师
用户画像用的Hive数据仓库是什么样的？
建立用户画像首先需要建立数据仓库，用于存储用户标签数据。 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，依赖于HDFS存储数据，提供的 SQL语言可以查询存储在HDFS中的数据。开发时一般使用Hive作为数据仓库，存储标签和用户特征库等相关数据。 “ 数 据 仓 库 之 父 ”W.H.Inmon 在 《 Building the Data Warehouse》一书中定义数据仓库是“一个面向主题的、集成
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CDA助教老师
​标签命名方式有什么参考规则?
标签命名方式有什么参考规则? 为了便于对诸多标签进行集中管理，需要对每个标签对应的标签 id 进 行 命 名 。 例 如 ， 对 性 别 为 “ 男 ” 的 用 户 打 上 标 签 “ATTRITUBE_U_01_001” ， 性 别 为 “ 女 ” 的 用 户 打 上 标 签“ATTRITUBE_U_01_002”。下面我们详细介绍如何建立起这套标签命名方式。 对于一个标签，可以从标签主题、刻画
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申宗康
excel课堂笔记！
sumif函数的参数如下：第一个参数：Range为条件区域，用于条件判断的单元格区域。第二个参数：Criteria是求和条件，由数字、逻辑表达式等组成的判定条件。第三个参数：Sum_range 为实际求和区域，需要求和的单元格、区域或引用。当省略第三个参数时，则条件区域就是实际求和区域。SUMIFS(sum_range, criteria_range1, criteria1, [criteria_
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CDA117556
笔记更新
第一天 岗位介绍及需要掌握技能、数据结构、数据格式、Excel函数、值显示方式、一、岗位分类介绍1、纯数据：数据维护：数据准确性，偏工具，数据库重要；实时生产产生的数据。数据治理：数据架构理解，需要经验。帮业务人快速找到需要的数据。数据梳理。撰写政策。需要对业务理解强。数据分析师：Bi开发工程师：可视化看板BI工具，搭建平台展现出信息，执行数据更新，保证数据能够准确完整呈现，底层逻辑数据开发工
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CDA117556
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第一天 岗位介绍及需要掌握技能、数据结构、数据格式、Excel函数、值显示方式、一、岗位分类介绍1、纯数据：数据维护：数据准确性，偏工具，数据库重要；实时生产产生的数据。数据治理：数据架构理解，需要经验。帮业务人快速找到需要的数据。数据梳理。撰写政策。需要对业务理解强。数据分析师：Bi开发工程师：可视化看板BI工具，搭建平台展现出信息，执行数据更新，保证数据能够准确完整呈现，底层逻辑数据开发工
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CDA助教老师
​社交属性维度是什么？
社交属性维度是什么？ 社交属性用于了解用户的家庭成员、社交关系、社交偏好、社交活跃程度等方面，通过这些信息可以更好地为用户提供个性化服务。 表2-5是常用的社交属性维度标签示例。在日常使用社交软件时，我们可以发现社交软件中的信息流广告会结合我们的社交特征进行个性化推送。如图2-2所示，结合我所在城 市、经常活跃地段及近期收藏的电脑相关文章，在微信朋友圈给我推送了相关电脑营销的广告。如图2-3所示，
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