本文作者：王宇新 河南大学经济学院
本文编辑：崔雨晨
技术总编：马梦杰
Stata and Python 数据分析
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ssc install reclinkreclink varlist using filename, idmaster(varname) idusing(varname) gen(newvarname)varlist
这是主数据集（也就是当前打开的数据集中）中用于匹配的变量列表。这些变量将作为与外部文件（通过using指定）中记录进行匹配的依据。例如，如果处理的是关于人员信息的数据，varlist可能包含姓名、出生日期、地址等变量。这些变量的内容会和外部文件中的对应变量进行比较，以确定记录是否匹配。using filename
using是 Stata 中用于指定外部数据文件的关键字。filename是要使用的外部文件的名称。这个外部文件包含了要与主数据集进行匹配的记录。文件格式可以是 Stata 能够识别的格式，如.dta 格式（Stata 数据集格式）等。例如，如果外部文件名为external_data.dta，那么using external_data.dta表示将这个外部数据集用于匹配。idmaster(varname)
这是在主数据集中指定唯一标识符变量的选项。varname是主数据集中的一个变量名称，这个变量用于唯一标识每个记录。例如，在一个包含学生信息的主数据集中，idmaster(student_id)表示使用student_id变量作为主数据集的唯一标识符。在匹配过程中，这个变量可以帮助确保记录的正确匹配和关联，避免混淆不同的个体记录。idusing(varname)
与idmaster相对应，这是在外部（using）数据集中指定唯一标识符变量的选项。varname是外部数据集中的一个变量名称。例如，如果外部数据集也是关于学生信息的，idusing(external_student_id)表示使用external_student_id变量作为外部数据集的唯一标识符。在匹配过程中，通过主数据集和外部数据集的唯一标识符来准确地关联记录。gen(newvarname)
这个选项用于在主数据集中生成一个新变量。newvarname是要生成的新变量的名称。这个新变量将用于记录匹配的结果，可以用来表示记录是否匹配、匹配的程度等信息。例如，gen(match_result)会在主数据集中创建一个名为match_result的新变量，根据匹配操作的结果为这个变量赋值，如 0 表示不匹配，1 表示完全匹配等。[options]
这是一系列可选的参数，用于进一步定制匹配操作。一些常见的选项包括：
权重选项：如wmatch(match weight list)选项用于为匹配成功的变量指定权重，用于调整不同变量在匹配过程中的重要性。权重越高，表示该变量在匹配过程中的重要性越大。当你认为某些变量在匹配过程中比其他变量更重要时，可以通过wmatch选项为这些变量赋予更高的权重。例如，如果你在匹配公司名称时，认为城市名称比公司名称的其他部分更重要，可以为城市名称赋予更高的权重。
阈值设置选项：如minscore(#)，其中#是一个数值。这个选项用于设置匹配的相似度阈值。例如，minscore (0.8)表示匹配的相似度得分需要达到 0.8 及以上才认为是匹配成功。这个阈值的选择取决于数据的特点和匹配的严格程度要求。如果数据质量较高，可能需要设置较高的阈值；如果数据存在较多噪声或误差，可能需要降低阈值。
主数据集（master data）为：
操作步骤：
首先，在Stata中加载旧的客户数据库：
use old.dta, clear然后，使用reclink命令进行数据匹配和整合：
reclink customer_name phone_number email_address using new.dta, idmaster(id_old) idusing(id_new) gen(match_score) minscore(0.7)reclink进行模糊匹配，使用customer_name、phone_number和email_address作为匹配变量。
idmaster(id_old) 和 idusing(id_new)为指定主数据集和从数据集中的唯一标识符。
gen(match_score)为生成一个新变量match_score来存储匹配得分。
minscore(0.7)设置匹配的最小得分阈值为0.7。这里将匹配阈值设置为 0.7，是因为客户信息可能存在一些小的变化，如电话号码的格式调整或名字、电子邮件地址的拼写错误等。
生成的结果：
根据新生成的变量match_score的得分来看，“Jerry”的得分为0.9963，“David”的得分为0.9985其余观测值的得分均为1。也就是说，除了Jerry和David的记录外，其他记录在两个数据集中都完全匹配。对于Jerry和David，尽管存在轻微的拼写差异，但匹配得分仍然非常高，表明这些记录很可能是同一客户。在实际应用中，可能需要进一步的人工检查来确认这些匹配是否准确。
using data中第6个观测值没有被匹配进来，是因为其customer_name、phone_number、email_address，包括唯一标识码id_new和master data的所有观测值都不相似。
_merge表示匹配的结果，值为 1表示观测值仅来自master data，在合并操作中，没有找到与之匹配的using data中的观测值。值为 2表示观测值仅来自从数据集，在合并操作中，没有找到与之匹配的主数据集中的观测值。值为 3表示观测值在主数据集和从数据集中都有匹配，是成功匹配的观测值。由于该结果_merge的值均为3，表示master data中的所有观测值都在using data中能够找到匹配的观测值。
此外，在使用reclink命令时，还有一些小技巧值得注意。当处理大规模数据集时，匹配过程可能耗时较长，可以合理利用 Stata 的后台运行功能，让电脑在空闲时段默默完成任务，避免占用过多即时操作时间。同时，若遇到匹配结果不理想的情况，不要急于调整阈值，先仔细检查数据的质量，查看是否存在录入错误、格式不一致等问题，有时候，简单的数据清洗就能大幅提升匹配效果。
总之，reclink命令为Stata用户打开了高效数据匹配整合的大门，快在自己的项目里试试，解锁更多数据分析潜能！要是在使用过程中有疑问，欢迎交流探讨哦!
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