messenger_logo
Liên hệ qua Messenger
SciEco

[KHOÁ HỌC R] Phân tích dữ liệu và Lập báo cáo phân tích với ngôn ngữ R (R Programming)

Đn
Đội ngũ SciEco
Ngày viết: 19/09/2024

Khoá học "Lập báo cáo và phân tích dữ liệu với ngôn ngữ R" là một khóa học thực tế và chuyên sâu nhằm giúp bạn nắm vững kỹ năng sử dụng ngôn ngữ lập trình R để thực hiện phân tích dữ liệu và tạo báo cáo chất lượng cao.

Trong khoá học này, bạn sẽ được hướng dẫn từ cơ bản đến nâng cao về cách sử dụng R để xử lý và biểu diễn dữ liệu một cách hiệu quả. Bằng cách áp dụng các kỹ thuật thống kê và phân tích dữ liệu trong R, bạn sẽ có khả năng hiểu rõ hơn về các biến thể trong dữ liệu và đưa ra những phân tích chính xác.

Không chỉ giúp bạn nắm vững kỹ năng kỹ thuật, khoá học cũng tập trung vào việc tạo ra báo cáo chuyên nghiệp và ấn tượng bằng cách sử dụng RMarkdown và Quarto. Bạn sẽ học cách tùy chỉnh và tối ưu hóa báo cáo để trình bày kết quả phân tích một cách rõ ràng và dễ hiểu.

Dù bạn là một sinh viên, nhà nghiên cứu hay chuyên gia trong lĩnh vực dữ liệu, khoá học này sẽ giúp bạn trở thành một người chuyên nghiệp có khả năng sử dụng R để thực hiện phân tích dữ liệu và làm việc với dữ liệu một cách mạnh mẽ và hiệu quả

Hình thức học

Khoá tiêu chuẩn và Khoá cao cấp

Khoá R tiêu chuẩn (standard): học viên được truy cập và học các nội dung trong video và trao đổi thắc mắc với giảng viên qua kênh hỗ trợ online
Khoá R cao cấp (premium): Bao gồm khoá R tiêu chuẩn, ngoài ra cuối khoá sẽ có buổi tư vấn trực tiếp của học viên với PSG.TS. Lê Thanh Hà và đội ngũ giảng viên để giải đáp thắc mắc hoặc định hướng phát triển trong tương lai

Đối tượng

Mục tiêu khoá học

Lợi ích tham gia khoá học

Buổi 1: Giới thiệu chung

Buổi 2: Giới thiệu dplyr và tidyr

Buổi 3: Xử lý số liệu thô (Missing Data)

Buổi 4: Xử lý số liệu thô (Dữ liệu đột xuất và dữ liệu nhiễu)

Buổi 5: Trực quan hóa số liệu

Buổi 6: Hồi quy OLS

Buổi 7: Hồi quy OLS (phần 2)

Buổi 8: Mô hình FE, RE

Buổi 9 + 10: Thực hành tạo báo cáo phân tích từ dữ liệu thực tế


Bài viết khác
Lệnh margins là một công cụ mạnh mẽ trong phần mềm Stata giúp chúng ta tính toán các giá trị dự báo, sai số cận biên và tác động cận biên. Điểm đặc biệt là lệnh này có thể xử lý hầu như mọi dạng hàm của các tham số ước lượng thông qua tùy chọn expression. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách xác định mức thay đổi tỷ lệ của biến kết quả khi các biến độc lập thay đổi, sử dụng cả hai phương pháp cho mô hình tuyến tính và phi tuyến tính. Mô hình tuyến tính với biến nhị phân Sau khi ước lượng một mô hình hồi quy tuyến tính với kỳ vọng của y khi biết x bằng a cộng b nhân x, chúng ta có thể ước lượng mức thay đổi tỷ lệ của các giá trị dự báo đối với sự thay đổi của x, hay còn gọi là bán co giãn, bằng lệnh margins kèm tùy chọn eydx. Công thức tính bán co giãn sẽ khác nhau tùy thuộc vào việc x là biến liên tục hay biến rời rạc. Nếu x là biến liên tục, trị số eydx được tính bằng đạo hàm của logarith tự nhiên của y dự báo theo x, bằng đạo hàm của y theo x nhân với một phần y dự báo, và bằng hệ số b chia cho y dự báo.
Mô hình hồi quy tự vectơ cấu trúc là một công cụ mạnh mẽ trong kinh tế lượng vĩ mô, giúp chúng ta nhận diện các cú sốc kinh tế và đánh giá tác động của chúng qua thời gian. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách thiết lập các ràng buộc dài hạn trong mô hình này bằng cách tái hiện lại nghiên cứu kinh điển của hai tác giả Blanchard và Quah năm 1989 trên phần mềm Stata. Khung Lý Thuyết Cơ Bản Trong các nghiên cứu trước đây về hồi quy tự vectơ cấu trúc, việc nhận diện các tham số thường dựa trên các ràng buộc ngắn hạn, tức là cách các cú sốc tác động ngay lập tức lên các biến nội sinh tại thời điểm xảy ra cú sốc. Ngược lại, Blanchard và Quah đạt được sự nhận diện bằng cách áp dụng các ràng buộc lên tác động dài hạn của các cú sốc, tức là phản ứng giới hạn của một biến nội sinh khi thời gian tiến về vô hạn. Trong một hệ hồi quy tự vectơ dừng, phản ứng của mỗi biến đối với từng cú sốc phải tiến về không trong dài hạn. Blanchard và Quah phân tích một hệ thống gồm tổng sản phẩm quốc gia thực tế GNP và tỷ lệ thất nghiệp, trong đó tốc độ tăng trưởng GNP và mức thất nghiệp được giả định là các chuỗi dừng. Hệ thống này có hai cú sốc là cú sốc cung và cú sốc cầu. Phản ứng dài hạn của tăng trưởng GNP và thất nghiệp đối với các cú sốc này phải bằng không vì các biến này là dừng.
SciEco
Science for Economics
Định hướng đào tạo phân tích dữ liệu, xây dựng chính sách, tối ưu hoá danh mục tài chính cá nhân và dự báo thị trường.
Liên hệ
Địa chỉ: Số 60, ngõ 41, Phố Thái Hà, Trung Liệt, Đống Đa, Hà Nội (Google Map)
Email: science.for.economics@gmail.com
Hotline: 03.57.94.7680 (Mrs. Hà)
Mạng xã hội