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论文先跑数据权威发布_ai智能论文(2024年12月精准访谈)

内容来源：合毅科技所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

论文先跑数据

如何写一篇经管类实证论文？大家好，今天我想和大家聊聊如何写一篇经管类的实证论文。这个过程其实并不复杂，但需要你花点时间和精力。下面是我个人的步骤，希望能帮到大家。确定主题 𐟎斥…ˆ，你需要确定你要研究的主题。这个主题最好和你的导师讨论，看看他有没有什么建议。如果你还没有导师，也不用担心，可以去看看最近的期刊，找找那些热门的主题，比如投资效率、管理者薪酬、公司治理等等。另外，也可以关注一些热点话题，比如ESG（环境、社会和治理）。搭建框架 𐟏—️ 接下来是搭建论文的框架。大致的步骤包括：摘要、引言（背景、意义、文献综述、贡献）、理论分析和假设、实证分析（回归分析、异质性分析、稳健性检验、内生性检验）、结论（实证结果、建议）。在这里，你需要先确定你的假设，这样你才能知道接下来要做什么。其他的部分可以暂时放一放。找数据和跑实证 𐟓ˆ 找到数据是关键的一步。如果你有导师，可以问问他有没有特定的数据来源。很多老师都有自己整理的数据。如果没有导师，可以去学校的网络图书馆，很多学校都会买一些数据库。如果学校没有买，可以问问熟识的老师有没有账号。在实证方面，用Stata进行数据清洗和跑数据是比较简单的。调节控制变量也不是特别难，你可以从网上找一些教程自学一下。模型的建立和控制变量的选取可以参考权威期刊的同主题论文。完善论文 𐟓 最后一步是完善论文的整体部分。创新点和建议可以从异质性出发，比如发现某个地区落后，或者某类企业表现不佳。如果结论和大部分论文不一样，可以试着调整控制变量或者换一种模型。前提是多搜集同主题的权威文献！希望这些步骤能帮到你，写论文其实并不难，只要你有耐心和毅力，一定能写出一篇不错的实证论文！加油！𐟒ꀀ

实证论文：先写理论还是先跑数据？𐟤” 在开始写实证论文之前，我们经常会面临一个问题：是先写理论部分还是先进行数据实证？𐟤𗢀♂️ 𐟓Š 观点一：先跑数据再写理论这个观点认为，先进行数据实证，看看实验结果是否显著。如果显著了，再根据数据结果来构建理论框架，填充文字来解释数据。这种方法有一定的道理，因为它强调了实证结果的重要性。 𐟓š 观点二：先学习理论再跑数据另一种观点是，先深入学习理论，研究出大致的框架，再根据理论框架来设计实验和收集数据。这种方法更受导师推崇，尤其对那些对论文要求较高的学生来说非常实用。一位C刊主编曾说过，他们审稿时更看重文章的价值和创新点，即使统计方法有瑕疵也在所不惜。 𐟒ᠤ𘪤𚺥𛺨𜚧𛓥ˆ两种方法我认为，最好的方法是将两种观点结合起来。可以先跑一部分数据，看看主回归是否显著。如果显著了，再根据数据结果来学习理论，构建框架。这样，即使主回归显著，后续还有很大的操作空间，比如进行稳健性检验、异质性分析等。总之，选择先写理论还是先跑数据，取决于你的个人情况和论文要求。希望这些观点能对你有所帮助！𐟓

10天搞定70+毕业论文的时间安排首先，我要强调的是，这篇经验并不是鼓励大家拖延。其实我是因为7、8月份都在备考CPA，所以论文只能等到考完试再写。幸运的是，最终结果还不错，所以决定分享一下我的经验。第一阶段：找文献（D1-D3）从9月1日开始，我花了三天时间找来了大约40篇相关文献，然后从中挑选了5篇左右作为重点参考。接着，我开始精读这些重点文献，略读其他文献。同时，我也开始构思自己的论文框架，比如分成几个大部分，每个部分要写哪些小标题，每个标题下写几个段落，每个段落的主要内容是什么。这个阶段大概细化到段落就可以了。此外，我还列出了需要的数据，但由于时间紧迫，这部分我是让别人帮忙查的。第二阶段：写LR和Methodology（D4-D5）接下来的两天，我先写了不需要数据分析的文献综述（LR）和方法论（Methodology）。具体的方法就是不断细化，对比参考文献，看每段写几句话，每句话包括哪些内容。我是直接写英文，然后用翻译软件查一下语法。如果觉得有困难，可以先大概写一下中文再翻译。第三阶段：跑数据和写结果（D6-D8）接下来的三天，我开始跑数据，并根据结果写results部分。一般来说，论文里会有3个以上的模型，按模型顺序写数据结果，不写原因不解释，单纯描述结果，每个写一段就行。然后是discussion部分，也是按前面结果里顺序写解释结果出现的原因，与前人研究的异同，出现不同的原因等。第四阶段：写intro和conclusion（D9-D10）最后两天，我写了intro和conclusion部分。最后一天用来补充表格，调整格式，过两遍Grammarly查语法和查重。小贴士多看看百度里各位分享的框架，清楚每部分要包括的内容。重点参考文献怎么写我也就大概怎么写。觉得脑子里一团浆糊不知道从哪里开始的时候，不断去细化每段的每句话，一边看文献一边组织自己的逻辑，不要只看不写。没有自制力的话，记得加个学习小组。总的来说，我觉得比较重要的操作就是这些了。希望我的经验能对大家有所帮助！

好莱坞明星的逆龄秘诀：黑科技还是智商税？在这个信息爆炸的时代，很多外行人和利益集团常常在科普中掺杂一些“水分”，让我们一不小心就交了“智商税”。为了保护大家的钱包，我特意查阅了100多篇论文，还亲自去了一趟泰国，调查了一家在基因抗衰领域深耕了20年的医院。经过一番研究，我总结了一些容易被忽视的坑点，给大家提供一些避雷指南。 NAD+与NMN：谁才是抗衰界的真司机？𐟚— NAD+就像是满载能量的“送货卡车”，而NAD+的前体就像是给卡车装货的“燃料包”。常见的前体有yxa（NAM）、NMN、yxn核糖（NR）。这些前体各有千秋，但你知道吗？经过我深入咨询专家和翻阅论文，发现NADH才是那个在同样油量下，跑得最远、效果最棒的“超级燃料”！论文数据显示，在相同的剂量下，与NRH和NMN相比，NADH增加NAD+的效果更好！在顶级期刊中，NADH等前体均能显著提高肾脏NAD+含量，其中NADH的作用最强，达到350%！在肝脏中，NADH使NAD+的浓度增加了680%，而NRH和NMN则分别增加500%和170%。而且在氧化应激环境中，NADH对细胞的保护效果更好。补充NAD+？先验血，再决定！𐟔 很多营销号会忽悠，今天告诉大家一个扎心的事实：不论是为了留住时光还是缓和其他的不适，都需要血液检查再下结论。为了避免跑空，你可以先发2个月内的报告给医生看。 NAD+的副作用𐟒Š 关于NAD+的副作用，众说纷纭，基本都是小鼠实验的结果。我查到的跟人有关的副作用只有男性NAD+水平跟精子质量呈反比关系！不过别慌，精子质量≠性能力。但备孕的姐妹们，记得提醒另一半悠着点~ 如何选择医院？𐟏劊不差钱的可以去欧美，像我一样追求性价比的可以看下泰国拥有ISO9001医疗认证的机构。我选的这家全泰国最大，再生医疗中心。再生医疗技术世界领先，引进了500名再生人才，还拥有自己的生物实验室——aceso，这是亚洲唯一一家与德国闻名的伊迪丝利伯格尔德研究所合作的实验室。难得的是有帕拉塞尔苏斯玫瑰奖，这个奖是比利时欧洲医学协会EMA颁发，候选者是博士从业25年以上，在行业中有重大贡献。基因抗衰比美容更复杂，一定要有中文沟通无障碍的医生。口服补充剂𐟒Š 口服补充剂也是容易被收割的重灾区！推荐大家试试NMN、NR或NADH，再搭配紫檀芪、木犀草素这些能抑制NAD降解的小帮手。希望这些信息能帮到大家，避免踩坑，保持年轻和健康！

一觉醒来，全球地质学倒退，我却进阶了！早上醒来，准备去上课，结果一到博士的课程，老师竟然在讲岩石的三大类：岩浆岩、沉积岩和变质岩。我听得一头雾水，打开电脑继续写我的论文。旁边的同学突然看到我的论文，震惊地大喊：“你在写什么！这个地质图你怎么画的！这些数据图你是怎么想到的！” 后面的同学看到我的电脑，引起了一阵骚动。老师跑过来看了一眼，惊呼：“同学，你的导师是谁？！这是谁的学生！这简直是天才啊！”老师也不上课了，赶紧给校长打电话。校长抛开会议，来到教室，看了看说：“其他同学请先离开教室，同学赶紧联系你导师过来，你这个状况可以不用再继续读博了，我们学校直接接收你从教授做起！” 这时，我的导师听说到了消息，跑了过来。他看到我的电脑，眼睛瞪得大大的，震惊的同时又露出一脸骄傲：“天呐你是怎么做到的！这篇文章可以申请诺贝尔奖啦！你会做这些怎么不告诉我，我的基金项目直接交给你来负责！” 这个巨大的消息传出去后，校长突然接到一个电话，表情突然凝重：“同学，上头打来电话，你被上头收编了。”

如何一步步复现代码？详细指南来了！嘿，大家好！今天我想和你们分享一下如何复现代码的详细步骤。这个过程其实并不复杂，只要你按照步骤来，基本上都能搞定。下面我就一步一步带你走完这个过程。找到代码 𐟓„ 首先，你得找到你要复代的代码。最理想的情况是直接从论文作者那里拿到源代码。如果是在GitHub上，那就搜一下有没有第三方的高星实现。比如，如果是用Caffe，可以看看有没有第三方的高星实现。运行代码 𐟏ƒ‍♂️ 拿到代码后，先跑通测试demo和简单的训练。如果你有足够的机器，可以找个样例数据集跑一下训练，看看能不能达到论文中的效果。这个步骤很重要，能帮你确认代码的基本功能。分析代码 𐟔 接下来，对代码中的各个模块进行分析。通常包括模型（model）、损失函数（loss）和数据迭代器（data_iterator）等模块。同时，可以使用一些调试工具，比如pdb，来逐条运行代码，看看输出结果。模仿写代码 𐟓 按照上述分析出的结构来改写代码。尽量保证结构一致性（大佬们可以忽略这一点）。重要的函数或者类可以写一些测试样例，来保证输入输出和源代码的函数运行结果是一致的。跑通自己写的代码 𐟏 最后，跑通自己写的代码，逐步调试以达到复现的效果。可以参考一些优秀的代码结构，比如mmdetection，它的代码结构真的很好！希望这篇指南对你有帮助！如果有任何问题，欢迎留言讨论！𐟘Š

闺蜜夜话：恋爱中的那些事儿哎，昨晚从11:30说要早起早睡，结果到现在还在热聊。俩女的，26岁了，难免会聊起以前的选择、不同的人生路径，还有恋爱那些事儿。先说说她的男朋友吧。她的故事简直就是那种大火的小说《大专女逆袭拿下交大计算机高薪男友》的现实版。而我的前男友呢，从金陵中学到美本美硕，一路都是班长、小头目，典型的学霸。我们俩一直到本科，都被鼓动着要天真，简直就是纯弱智。真正改变我们的，其实是我们各自的男朋友。所以有时候我在笔记里说不要沾男的，其实也不是那么极端。她在做毕业论文的时候，他帮她写程序、跑数据、处理问卷；她找工作迷茫的时候，他帮她列出各种选项的优缺点，然后安抚她的情绪。他本身的学习习惯和生活习惯都特别好，潜移默化地影响了她很多。在我第一次做讲座之前，前男友一晚上教会我很多presentation的诀窍，直接把我送到了职级晋升；我开始管人的时候，他平时聊天时透出的意识就足够让我理性克制地处理问题；在我被自己回避情感的惯性打碎安全感、哭着跟他说害怕的时候，他知道怎么安慰我，让我安心。我们最感谢的，是他们给我们带来的一些信息差、资源、习惯和视野。我们俩也各自给对方带来了很多。他的男朋友会在要异地时盯着她流泪，我的前男友在痛苦的时候会坚持写每日随笔。我们在异国分手前的最后一面，他抱着我流眼泪。我非常非常非常感谢他。我特别讨厌把人放在天平上称这件事，同时我也再次强调：学信网上的学历不能做过户。高学历不代表现实中就是个好人，他可能甚至通常会特别自私自利，把很多东西当作理所当然。不过好人有一个必要的条件：底气。凡为我利者，皆为我所用。这还是我的信条。爱无论如何都应该被归进美的范畴，无论何种爱，都同等重要，且爱理应让人变好。爱也是一种奢侈品，双方有任何一方精神上有贫乏都不能成立。用来托底的爱永远不是好爱，因为你把宝全押在了一个你内心深处都不信赖的人身上，换一个个彻夜难眠。爱就是命运把两个人粗暴地怼在一起，在日积月累中慢慢渗透在一起，这样即使撕开了，你们也会形成一个更完整的形状，带着互相的一部分，继续走下去。

经济学研究生必备学术软件推荐 𐟓Š𐟓– 大家好！最近忙着开题报告，终于有时间来分享一下我常用的学术软件啦！这些软件真的是我在研究生期间的好帮手，赶紧来看看吧！ Zotero 这个软件真的是阅读文献和导入参考文献的神器！𐟑𐟏𛊩˜…读文献：刚开学的时候，我都是打印文献或者用iPad阅读，后来室友强烈推荐了Zotero，简直太方便了！创建文件夹：可以按照需要创建文件夹，方便快速找到想要的文献。做笔记：一边阅读一边做笔记，尤其是外文文献，我会在高亮旁边直接注释中文翻译，在右边的笔记栏记录idea（标记相同的颜色，方便查找）。导入参考文献：写本科毕业论文的时候，我是用Word在知网一个一个复制粘贴的参考文献，现在用Zotero方便多了。关闭软件：每次关闭软件后，下次再打开时，上一次打开的文献还在原位，这一点我超喜欢，方便快速回到前一晚的状态。 Stata 这个软件是处理数据和跑回归的必备工具。𐟒𛊥䄧†数据：Stata是经济学、会计学实证类论文的必备软件。刚开始用的时候我一头雾水，但自学了一两个月就熟练了，其实并不难。学习资源：连玉君的课可以大致了解一下Stata的基础知识。 do文件：每一步都在do文件中先写代码再执行（因为Stata没有撤销功能，如果有一步错了没有do文件就很麻烦）。复刻论文：刚开始学的时候可以先试着复刻一篇论文，经历了下载数据、清洗数据、跑回归、导出表格，这时候Stata基本就掌握了。学习大佬代码：《中国工业经济》上的很多文献是提供数据和代码的，可以学习大佬的do文件代码。 Caj 这个软件主要是用来看硕士、博士毕业论文的。𐟓š 阅读期刊论文：我一般是看期刊论文比较多，不过写毕业论文的时候就不能只看期刊论文啦，这个时候就需要用到caj软件了。 Visio 这个软件主要用于画流程图和技术路线图。𐟖Œ️ 画图工具：只有在画流程图的时候我才会用到，由于小论文我没有画图，所以只有毕业论文和开题的时候用一两次就可以了。希望这些软件能对大家有所帮助！如果你有其他好用的学术软件，欢迎在评论区分享哦！

𐟒ᤸ€对一指导：轻松复现代码的秘诀𐟓– 不会复现代码？其实并不难！下面我来一步步教你如何轻松搞定代码复现。找到代码：首先，最靠谱的方法是直接参考论文作者提供的源代码。如果是用Caffe这类框架，可以在GitHub上找找有没有高星的第三方实现。运行代码：拿到代码后，先试试跑通测试demo和简单的训练。如果条件允许，可以用样例数据集跑一下训练，看看能不能达到论文中的效果。分析代码：接下来，对代码中的各个模块进行分析，比如model、loss、data iterator等。可以用一些调试工具，比如pdb，逐条运行代码并查看输出。模仿写代码：按照分析出的结构来改写代码。尽量保证结构一致性（大佬们可以忽略这一点）。重要的函数或类可以写一些测试样例，确保输入输出和源代码的运行结果一致。跑通自己写的代码：最后，跑通自己写的代码，然后逐步调试以达到复现效果。可以参考mmdetection的代码结构，真的很好！如果你需要更专业的辅导，比如代码复现、文章复现、MATLAB、Python、算法复现、模型复现等，我可以提供一对一的指导服务。保证中英文均可，不成功不收费！

Python+你的专业，职场无敌组合！如果再给我一次读大学的机会，我一定会全力以赴地学Python！先说结论：Python+任何专业都能成为职场上的王炸组合。比如： Python+财务：未来智能财务的发展方向一定是结合财务平台，会Python就能轻松搞定大量财务报表数据处理。 Python+医学：医学数据分析和处理，写论文时都能用到Python。 Python+文科：别以为文科生不需要编程。想象一下，如果你在一群文科生中会Python，那网站爬取、数据分析、报表制作，甚至自动发送邮件这些工作都能轻松搞定，工作效率和涨薪指日可待！ 𐟧᧻™Python小白的一些建议：先别急着找课程或书来看，先把运行环境搭好。从官网下载Pycharm，把“Print("hello world")”这条代码跑通再说。跑代码的软件，Pycharm就不错。虽然有人推荐JuPyter notebook，它的交互性更强，但我觉得不太适合初学者。还有人推荐安装Anaconda，它主要负责包管理，比较臃肿，我是学深度学习时才开始用的，不是必需品。学习过程中一定要多写代码！照着例子打一遍再运行，效果比直接复制好得多。运行中如果遇到报错，可以去CSDN、stackoverflow找答案，一般都能找到。提前规划好学习路线：思维导图中的基础部分都要学，但高阶部分选定一个方向学就好。一边学一边多去leetcode刷题，多在github上找例子运行，反复修改例子看它会跑出什么结果，这样进步会很快。 𐟧ᥭ椹 Python的网站推荐：菜鸟教程：Python基础教程 GitHub：代码开源平台，能找到很多项目 StackOverflow：编程类问题总能在这找到答案 Kaggle：数据分析、深度学习练手 LeetCode：用来刷题 PythonTiP：主要偏向Python基础和一些基础的算法，比较适合作为新手的入门练习题。掌握Python，让你的专业能力如虎添翼！