数学建模

开课时间2024年1月29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

用

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）

商业分析项目实战

开课时间2024年1月31日

项目主题：京东数码产品大数据分析

京东商城,作为中国领先的电子商务平台之一,其数码商品类别广泛而深入,从平板电脑到摄影摄像设备,从智能穿戴到娱乐影音产品,应有尽有。这些数码产品不仅代表着科技的最新发展,而且极大地丰富和便利了人们的生活。在京东,消费者可以轻松找到适合自己的产品,无论是专业的摄影器材、沉浸式的AR游戏机,还是健康监测的智能穿戴设备。通过细致的功能介绍、用户评价和销售数据,京东为消费者提供了一个全面了解和购买数码产品的理想平台。

本项目在京东商城上收集了平板电脑、摄影摄像、智能数码和娱乐影音等各类数码产品信息,通过分析其功能、品牌、价格、销量等各维度的数据,解读数码产品的行业现状和销售特征,挖掘影响数码产品销量和受欢迎程度的主要因素,探究最具价值的数码产品。

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

测

代码能力测试

_模块三

用

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）

量化金融项目实战

开课时间2024年1月22日

项目主题：动态Delta对冲交易策略

Delta 作为ETF期权交易风险衡量的指标之一，通过对Delta的研究，期权投资者可以得知期权成为实值期权的概率，从而更好地进行决策。另一方面，构造一个证券组合，当这个组合的Delta 为零 时，称为Delta中性，通过保持Delta 中性，投资者 可以进行套期保值，从而规避价格波动带来的风险。当股票价格发生变化时，相应的Delta也会发生变化，要更改组合结构，继续保持Delta 中性，称之为动态Delta 中性策略。

本项目通过对ETF 期权Delta 对冲策略的实证研究，分析其中的操作模式及盈利，使用数据处理跟可视化工具去挖掘策略表现背后的逻辑与归因。为投资者提供在上证50ETF期权投资中做风险对冲及资金配置上的帮助。

适合人群

·目标专业：金融学、金融工程、金融科技等相关专业

·需要增加量化分析经历，实践完整流程，丰富简历的同学

·想要快速补充量化投资领域知识，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：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

测

代码能力测试

_模块三

用

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）

机器学习项目实战

开课时间2024年1月24日

项目主题：推特敏感视频智能检测系统

随着社交媒体的快速发展，平台上的信息量急剧膨胀，其中包括了大量的图片和视频内容。虽然这些内容丰富了用户的信息来源，但同时也带来了管理上的挑战，尤其是对于含有不当信息的敏感视频的监管。不适当的视频内容不仅可能涉及色情、暴力、恐怖主义等违反法律法规的信息，还可能含有诸如欺诈、诽谤、侵犯隐私权等潜在危险。

本次项目将基于推特视频中提取的相关数据，对数据进行基本的清洗预处理后，对数据进一步构建特征完成特征工程处理，最终利用决策树、随机森林等机器学习算法完成敏感视频的识别任务，以达到提升社交平台的内容健康度，维护良好网络环境的目的。

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

测

代码能力测试

_模块二

用

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）

经济管理项目实战

开课时间2024年1月26日

项目主题：女性董事与高管薪酬策略研究

近年来,高管"天价薪酬"、"倒挂薪酬"等现象频频发生,企业员工薪酬差距过大的问题随之产生,这严重违反了薪酬契约的有效性,同时也会激发企业财务困境的问题,因此引起社会各界的关注。董事会作为员工薪酬的制定者,直接决定了员工薪酬水平、普通员工薪酬弹性和高管薪酬策略的制定。事实上,随着女性地位的提升,女性董事在黄事会中的参与程度日渐增强。因其迥异于男性的决策偏好与性格特征,女性董事的异质性决策风格引发了国内外学者的探讨。目前对于企业员工薪酬差异的影响因素研究十分精细化,但更多已有文献证实的是女性董事作为调节变量所起到的作用,关于其对薪酬差距制定产生的直接影响的研究相对较少。随着董事会中女性董事参与度的提升,也意味着其参与机会、参与能力以及参与权力的提升,从女性董事风险规避、勤于监督、利企动机更强等特征出发,研究企业中女性董事对员工薪酬策略制定的影响意义重大。

基于上述背景,本项目参考委托代理理论、管理层权力理论以及锦标赛理论等理论依据,采用2010-2022年我国A股上市公司数据为研究样本,剖析女性董事对企业内部薪酬差异的影响机制,以及这种影响在不同类型上市公司中的差异,以期为企业规避财务困境,制定更合理的薪酬策略、女性董事获得公平的工作环境、提高董事会治理效率提供合理化建议。

适合人群

计划申请经济学/会计学/管理学等专业的同学

需要增加经管科研经历，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

测

工具使用能力测试

_模块三

用

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清洗后的有效数据，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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