随着大数据时代的到来，非结构化、高频、多源、多模态数据已经成为社科实证数据的趋势，国内外顶刊发表的论文指标来源日渐丰富，掌握高效的数据处理方法，是研究者必备的基础技能，为解决研究者在处理数据时常遇到的问题及更好的匹配优质期刊的要求，特开发本课程：
1.1课程目标：掌握Python语法、利用Python构建各类实证指标、数据采集的基础知识点和数据处理思路
1.2 适合对象：适合Python 0基础以及期望数据进阶的硕博学生及高校研究者以及从事数据分析相关人士。
易理解：以社科学术实证需求为导向， 知识点力求通俗易懂，10个案例场景和实战讲解。
可复制：提供可重复使用的代码块和案例数据（案例中各类上市公司数据、百度指数数据），利用代码进行调整即可满足大部分科研需求。
长期回放：采取腾讯会议直播形式，录播会上线“皮皮侠学院”供学员查看（至少2月，理论上是不限时回放）
01.环境配置与Anaconda Markdown语法
07.循环语句和异常处理（for & while & try except）
03.Case1 表格信息：获取A股上市公司财务信息
05.Case3 多媒体数据：上市公司定期报告PDF
06.Case4 综合处理：省市公众环境注意力指数2011-2022（百度指数）
04.多重索引、排序、重置数据（stack、melt）
05.分组计算（groupby、transform）
06.计量常用统计量（分组均值、移动平均值、方差、标准差）
09.表格文本数据处理、匹配（extractal）
12.Case1 A股上市公司年龄、距离等指标构建
15.Case4 城市宏观数据匹配上市公司微观数据
16.Case5 全球各国2002-2020年贸易竞争力指数构建
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在课程未开始前，接受“7天无理由退款”，由于是知识付费，一旦课程开始，不接受退款。
可按照实际支付金额开具发票，明目“技术咨询费”、“教育咨询费”等。同时接受高校客户集体报名。
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