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| 編輯推薦： |
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本书以数据分析特别是大数据的整理、清洗、分析以及建模为主线，从基础入门到进阶分析再到实践应用，层层递进。主要内容包括软件介绍、数据重整、数据可视化、Stata软件编程基础以及不同场景下的应用。本书的特色在于软件介绍详细全面、结合教学和科研一线实际需求，教材案例内容丰富，理论与实践性较强。本书的读者以高年级本科生、研究生为主，博士生和科研工作者均可作为参考书。本书的读者以高年级本科生、研究生为主，博士生和科研工作者均可作为参考书。
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| 內容簡介： |
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本书以数据分析特别是大数据的整理、清洗、分析以及建模为主线，从基础入门到进阶分析再到实践应用，层层递进。主要内容包括软件介绍、数据重整、数据可视化、Stata软件编程基础以及不同场景下的应用。本书的特色在于软件介绍详细全面、结合教学和科研一线实际需求，教材案例内容丰富，理论与实践性较强。本书的读者以高年级本科生、研究生为主，博士生和科研工作者均可作为参考书。本书的读者以高年级本科生、研究生为主，博士生和科研工作者均可作为参考书。
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| 關於作者： |
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曹启龙，常州大学吴敬琏经济学院教授、硕士生导师。主要研究方向：公司金融、数字金融以及公司金融等领域。主持江苏省社科基金项目2项。在《Applied Economics》、《Current Psychology》、《中国软科学》、《管理科学》等SSCI/CSSCI期刊发表相关领域发表高水平论文30余篇。主要讲授统计学、计量经济学等本科与研究生课程。
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| 目錄：
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第1章Stata的环境设置
1.1Stata的界面与参数设定
1.1.1Stata的界面概述
1.1.2Stata的界面调整
1.1.3系统参数的查看与设定
1.1.4Stata的基本语法
1.2工作路径设置与文件操作
1.2.1工作路径设置命令
1.2.2文件/文件夹操作命令
1.2.3列印与显示
1.2.4清空命令
1.3命令的安装与更新
1.3.1命令的安装
1.3.2命令的更新
1.4帮助命令与相关资源
1.4.1帮助文档
1.4.2官方资源
1.4.3国内资源
1.5do文档及其注释
1.6系统文件路径与profile设置
1.6.1系统文件路径
1.6.2profile设置
1.7日志命令
习题
第2章数据导入导出与基本分析
2.1手动导入数据
2.2dta格式文件的导入与导出
2.2.1sysuse和webuse命令
2.2.2use命令
2.3文本文件的导入与导出
2.3.1字符分隔文本的导入
2.3.2固定格式文本的导入
2.3.3文本文件的导出
2.4Excel文件的导入与导出
2.4.1Excel文件的导入
2.4.2Excel文件的导出
2.4.3labone命令与nrow命令
2.4.4xls2dta命令
2.5数据检查与数据校对
2.5.1describe命令
2.5.2codebook命令
2.5.3summarize命令
2.5.4sumup命令
2.5.5inspect命令
2.5.6count命令
2.5.7distinct命令
2.5.8tab与fre命令
2.5.9center命令
2.5.10assert命令
2.5.11unique命令
2.5.12lookfor命令
2.5.13list命令
2.5.14levelsof命令
2.6统计报表与统计分析
2.6.1tabstat命令
2.6.2table命令
2.6.3tabulate命令
2.6.4分位数命令
2.6.5相关性分析
2.6.6点估计与区间估计
2.6.7假设检验
2.6.8方差分析
2.6.9正态分布检验
2.6.10线性回归分析
习题
第3章变量的生成与设定
3.1运算符
3.1.1算术运算
3.1.2比较运算
3.1.3逻辑运算
3.2标量及操作
3.3变量的命名
3.3.1变量命名的基本规则
3.3.2_n与_N
3.3.3Stata文档中的变量符号
3.4gen、replace与egen命令
3.5变量操作
3.5.1变量的保留与删除
3.5.2变量值的提取
3.5.3变量顺序的调整与观测值的排序
3.6变量重命名与变量标签
3.6.1变量的重命名
3.6.2变量标签的设定
3.7生成分组变量
3.7.1利用gen与replace生成分组变量
3.7.2利用cond()函数生成分组变量
3.7.3利用recode命令生成分组变量
3.7.4inlist()、inrange()函数与inlist2命令
3.7.5利用mod()函数实现顺序分组
3.7.6利用egen命令与group()函数实现交叉分组
习题
第4章变量的类型与操作转化
4.1变量类型转化
4.1.1变量类型转化的命令
4.1.2变量类型转化的函数
4.2特殊数据的处理
4.2.1重复值的处理
4.2.2缺失值的处理
4.2.3离群值
4.3变量格式的设定
4.3.1format命令简介
4.3.2format设定格式的常见类型
4.4时间序列变量操作符
4.5因子变量操作符
习题
第5章数据重构
5.1数据拆分
5.1.1横向拆分数据
5.1.2纵向拆分数据集
5.2数据合并
5.2.1纵向合并数据
5.2.2横向合并与匹配
5.2.3交叉合并
5.3数据长宽转化
5.3.1reshape命令
5.3.2spread命令与gather命令
5.4数据转置
5.4.1数值型变量转置
5.4.2字符型变量转置
5.5变列操作
5.5.1一列变多列
5.5.2多列变一列
习题
第6章函数
6.1日期函数
6.1.1日期数据的形式与格式设定
6.1.2字符型日期的提取
6.1.3数值型日期的提取与合并
6.2数学函数
6.3统计函数
6.3.1分布函数与概率密度函数
6.3.2正态分布
6.3.3t分布
6.3.4卡方分布
6.3.5F分布
6.3.6快速呈现常用分布的临界值表
6.4随机数函数
6.5字符串函数
6.5.1字符与数值转换函数
6.5.2字符串的缩写与扩展
6.5.3字符示性函数
6.5.4替换函数
6.5.5截取函数
6.5.6匹配函数
6.5.7字符统计类函数
6.5.8删除字符串中的空格
6.5.9字符大小写转化
6.5.10转码函数
习题
第7章矩阵
7.1矩阵的生成
7.1.1矩阵的定义
7.1.2生成特定格式矩阵
7.1.3矩阵行和列的命名
7.1.4矩阵和变量的转化
7.2矩阵元素的提取
7.3矩阵的运算
7.4矩阵中的函数
习题
第8章宏与返回值
8.1local与global
8.1.1局部宏local
8.1.2全局宏global
8.2宏扩展函数dir的用法
8.3临时文件的创建与恢复
8.4标量scalar
8.4.1标量的定义
8.4.2local与scalar的区别
8.5Stata命令的返回值
8.5.1r类返回值
8.5.2e类返回值
8.5.3c类返回值
8.5.4s类命令
习题
第9章Stata循环与判断语句
9.1while语句
9.2forvalues语句
9.3foreach语句
9.4continue与break语句
9.5嵌套循环与if语句
习题
第10章Stata程序编写
10.1程序文件do与ado
10.2程序的定义program
10.3程序的参数输入
10.4在程序中定义语法
10.5confirm语句
10.6capture语句
10.7marksample
10.8tokenize
10.9综合案例
习题
第11章数据分析应用专题
11.1字符串变量处理
11.1.1字符串变量处理常用命令
11.1.2正则表达式
11.2滚动窗口
11.2.1移动平均与滚动平均
11.2.2移动平均的简单命令
11.2.3滚动窗口统计
11.2.4滚动窗口回归
11.3分组计算
11.3.1组内元素个数统计
11.3.2分组统计与回归分析
11.3.3按类别求除自身之外的平均值
11.3.4HHI类指数的计算
11.3.5分组回归提取残差
11.4地理计算与近邻地区匹配
11.4.1基于经纬度的地理距离计算
11.4.2相邻地区匹配与计算
习题
第12章数据可视化
12.1图形的类型
12.2图形管理
12.3graph twoway系列命令介绍
12.4graph twoway的graph region选项
12.4.1scheme(schemename)
12.4.2title_options
12.4.3legend_options
12.4.4axis_options
12.4.5added_line_options
12.4.6added_text_options
12.4.7by(varlist，…)
12.4.8scale(#)
12.4.9region_options
12.4.10aspect_options
12.4.11name(name，…)
12.4.12saving(filename，…)
12.5graph twoway的plot region选项
12.5.1散点图
12.5.2线图
12.5.3条形图
12.5.4直方图
12.5.5函数图
12.6绘图综合案例
习题
第13章数据分析结果的报告
13.1数据分析结果汇报命令
13.1.1x2docx类命令
13.1.2esttab命令
13.1.3outreg2命令
13.2综合案例
13.2.1案例背景
13.2.2数据介绍
13.2.3研究设计
13.2.4数据分析
13.2.5案例小结
习题
第14章蒙特卡洛模拟与自抽样
14.1抽样的常用命令
14.1.1sample
14.1.2bsample
14.1.3splitsample
14.1.4drawnorm
14.2蒙特卡洛模拟
14.2.1蒙特卡洛模拟简介
14.2.2蒙特卡洛模拟的基本命令
14.2.3蒙特卡洛模拟案例
14.3自抽样
习题
附录AStata发展历程简介
附录Begen中的函数简介
参考文献
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| 內容試閱：
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随着大数据时代的到来，数据科学逐渐成为一门独立的学科。数据科学旨在通过科学的方法和技术，对数据进行收集、处理、分析和解释，以发现数据中的规律和模式，为决策提供支持。在这个背景下，Stata作为一种功能强大的数据管理、分析、统计和计量工具，被广泛应用于经济、商业、医疗、教育以及公共管理等多个相关领域。例如，在经济学研究中，Stata被广泛应用于宏观经济、资本市场、金融科技、风险管理以及公司金融等领域； 在管理学研究中，Stata被用于研究组织行为、战略管理、市场营销等方面； 在医学研究中，Stata被用于临床试验、流行病学、生物统计学等领域； 在公共管理中，Stata被用于政策分析、公共服务管理、城市规划等方面。当前，Stata已经更新到了18.0版本，其强大的数据分析功能、丰富的社区资源以及即时性的模型更新必然能在当前的大数据时代占有一席之地。
写作目的
笔者从事统计、计量和数据分析相关的工作已有十多年，在这个过程中发现系统化的Stata教程十分匮乏。尽管在当前的信息化时代，互联网的学习资源较多，但这些资源都十分分散，而且大多数资源都是Stata某个命令的简单介绍。许多初学者在接触Stata时，往往感到无从下手。哪怕是具有多年Stata应用经验的研究者，在面对Stata海量的外部命令和函数时，也会经常感慨其“杂乱无章”的操作体系。事实上，作为一款优秀的数据分析和统计分析软件，Stata有着完整而又强大的功能生态体系，本书则是对这一功能生态的系统化。本书在章节设计上循序渐进，在章节内容上深入浅出，既囊括了环境设定、数据交互、数据清洗、数据转化、数据重构等基本操作，也囊括了函数应用、宏的调用、循环语句、程序编写以及综合应用等高级操作。同时，本书也设计了数据分析报告专题，详细介绍了表格生成与可视化的相关技术。总体来看，本书试图从学生学习的视角出发，以数据分析的基本环节和流程为主线，在数据科学的框架下为读者详细介绍Stata的数据分析体系，旨在为读者提供一本全面、实用和系统化的Stata教程，帮助他们掌握数据分析和建模的核心技能，希望本书能够给读者带来收获。
目标读者
本书的目标读者主要包括以下三类。
高校学生： 本书可以作为统计学、经济学、管理学、社会学、教育学以及医学等学科的教材或参考书，适用于高年级本科生以及硕士研究生或博士研究生学习和使用。
科研人员： 本书丰富的案例和前沿的应用专题为相关领域的科研人员提供了数据分析和数据建模的实际指导。
实务工作者： 本书对于在企业、政府或非营利组织工作的数据分析师来说，是一本有价值的工具书。
内容安排
本书共14章，整体内容安排可以分为基础章节、进阶章节与应用章节三大块。
基础章节为第1~5章，这部分内容偏重Stata基础的操作与常用命令的介绍和讲解，包括Stata的环境设置(第1章)、数据导入导出与基本分析(第2章)、变量的生成与设定(第3章)、变量的类型与操作转化(第4章)以及数据重构(第5章)等内容。通过这部分内容的学习，读者可基本掌握一般情形下的数据分析流程和数据清洗的命令代码，能够进行日常的数据分析工作。
进阶章节为第6~10章，这部分内容侧重Stata的高级操作，在介绍函数、矩阵以及循环语句的基础之上，讲解Stata的程序编写，进而大幅提高数据分析的效率。这部分内容主要包括Stata中的函数(第6章)、矩阵(第7章)、宏与返回值(第8章)、Stata循环与判断语句(第9章)以及Stata程序编写(第10章)。通过本部分内容的学习，读者能够利用循环和脚本程序高效率处理复杂的数据分析问题。
应用章节为第11~14章，这部分内容侧重数据建模的实际场景操作以及数据分析结果的汇报，其中第11章从字符串变量处理、滚动窗口、分组计算、地理计算与近邻地区匹配四个专题介绍了如何应用Stata进行建模和数据分析； 第12章介绍了Stata的数据可视化功能； 第13章介绍了如何以表格的形式生成Stata数据统计分析的结果，通过本章内容的学习，读者能够进一步掌握Stata在实际场景中的应用及其结果报告形式； 第14章介绍了蒙特卡洛模拟与自抽样的原理和应用场景，为读者在复杂情境下的数据建模和模拟分析提供了思路。
配套资源
本书以Stata 18.0为版本，书中所有示例的数据、程序、教学PPT以及课后习题参考答案可以在清华大学出版社官方网站下载。
关于致谢
本书在写作过程中，得到了所在部门和团队的大力支持与鼓励，在此一并感谢。常州大学吴敬琏经济学院与商学院·刘国钧管理学院的硕士研究生李静蕾、居萌、左文研、赵恬、王芳芳等参与了排版和校对的工作，这里表示感谢。本书获得了常州大学2021年研究生教材建设项目、江苏省“紫金文化人才培养工程”项目、江苏省“青蓝工程”教学团队项目以及常州大学研究生教学改革重点项目的支持，在此一并表示感谢。最后，要特别感谢清华大学出版社的崔彤编辑及其同仁们，为本书的编写提出了许多宝贵的意见，并付出了辛勤的劳动。
关于勘误
虽然编者花了很多的精力和时间去核对书中的文字和代码等内容，但因为时间仓促和水平有限，书中难免会有错误和纰漏。如发现不当之处，欢迎反馈。
其他说明
本书使用和提供的数据，除Stata官方数据，对其他外部数据均经过了脱敏处理，并对相关变量的数值进行了调整和优化，仅做案例使用，不可直接用于学术研究。
编者2025年1月
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