我精通 R 和 Python 编程语言,能够熟练运用它们进行数据清洗、处理、可视化以及构建复杂的统计模型。我主要在计量经济学领域拥有深厚的理论基础和丰富的实践经验,尤其擅长处理因果推断问题。熟练掌握各项数据处理工具和方法,以及DiD、PSM和RDD等前沿因果识别策略的使用模式,精准评估干预措施的影响。此外,我还具有机器学习基础,能够将其与计量经济学模型结合,解决更广泛的预测和分类任务。我致力于将复杂的统计概念转化为清晰、可操作的业务洞察,并通过严谨的数据分析为客户提供数据驱动的决策支持。
项目一:爬取上市公司办公所在城市。
根据上市公司的办公地址经纬度,使用高德开放平台的地理逆编码批量爬取办公城市及区县。
项目二:评估某项干预措施的效果
在该项目中,我运用双重差分DiD和 合成控制法 (Synthetic Control Method) 评估了某项区域性政策对当地经济增长和产业结构的影响。我负责从原始数据中提取相关指标,进行数据预处理和缺失值处理。通过构建面板数据模型,并结合安慰剂检验和异质性分析,我精确识别了政策的净效应,并对政策实施路径提出了优化建议。此项研究成果已发表于 SSCI 期刊。