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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
徐映梅 高一铭
研究目标:基于互联网大数据构建CPI舆情指数辅助预测CPI。研究方法:提出了一种构建CPI低频与高频舆情指数的统计方法,并通过选用2006年6月至2015年12月的数据验证了该方法的有效性。研究发现:相关关键词的搜索热度指标具有领先CPI的预测作用,依此建立的CPI舆情指数有助于改进CPI预测精度。研究创新:揭示了基于相关关键词的搜索热度指标与CPI的非线性关系,提出了一种基于门限回归的CPI低频舆情指数构建方法;使用动态因子模型估计出了CPI高频舆情指数。研究价值:预测CPI时可辅助利用基于大数据构建的
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
徐映梅 高一铭
研究目标:基于互联网大数据构建CPI舆情指数辅助预测CPI。研究方法:提出了一种构建CPI低频与高频舆情指数的统计方法,并通过选用2006年6月至2015年12月的数据验证了该方法的有效性。研究发现:相关关键词的搜索热度指标具有领先CPI的预测作用,依此建立的CPI舆情指数有助于改进CPI预测精度。研究创新:揭示了基于相关关键词的搜索热度指标与CPI的非线性关系,提出了一种基于门限回归的CPI低频舆情指数构建方法;使用动态因子模型估计出了CPI高频舆情指数。研究价值:预测CPI时可辅助利用基于大数据构建的CPI低频与高频舆情指数信息。
[期刊] 征信
[作者]
毛通 谢朝德
提出基于大数据的信用舆情监测指数,以实现信用舆情的跨领域、跨区域、多维度动态监测。通过改进选词方法和指数合成模型,将695个信用相关百度关键词,按照不同领域、不同维度分类加权合成舆情指数。研究发现,2011年至2018年全社会各领域对信用的关注度普遍提高,信用舆情持续升温;不同阶段、不同领域、不同区域、多个维度不同程度呈现结构性信用舆情特征。研究认为,基于百度大数据的信用舆情指数,能够及时捕捉并准确揭示各个领域信用舆情的变化特征,客观反映社会整体信用舆情态势,具有较好的应用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
裴椰惠 刘洋
文章以互联网大数据为基础，分别构建了低频与高频的，并选用CPI舆情指数体系，形成了一套用于预测CPI指数变动的舆情分析系统2008年6月至证果表明，所构建的舆情指数体系能够较准确地7年领先12月的预测CPI数据对模型的有效性和稳健性加以验。研究结201CPI指数，并且显著改进了CPI的预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
曾洁华 钟若愚
文章结合2013年1月1日至2020年6月30日的百度指数这一高频互联网大数据，利用主成分分析法构建高频居民消费搜索指数。在此基础上，将高频搜索指数拓展进ADL-MIDAS混频模型，对居民消费情况展开实证分析和预测。研究发现：所构建的消费搜索指数能较好捕捉居民在双十一、春节、新冠肺炎疫情期间的潜在消费行为变动情况，总体上，居民对消费相关事件的网络关注度变化会对居民消费水平产生显著影响，消费存在显著的耐久效应，收入增长对消费的促进作用明显。此外，引入高频消费搜索指数的混频模型，对比基准模型，在多步向前动态预测和实时预测上都呈现较高的预测精度和较好的稳定性。
[期刊] 情报科学
[作者]
王康 李含伟
【目的/意义】本文重点考察50家上市公司对舆情事件的干预措施对百度指数变化的影响。【方法/过程】以百度指数和"东方财富"网的"股吧"模块作为数据搜集平台,利用stata固定效应模型将舆情指数的变化与干预方式、干预时机、干预频率合在一起的回归分析。【结果/结论】研究发现,越及早、越主动频繁的干预,舆情变化指数越小,也就是舆情所带来的冲击对公司的影响越小。
关键词：
舆情管理 企业干预 应对策略
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐子茜 王琳
网络舆情往往更能真实反映出某种复杂而深刻的社会存在,网络心态是现实心态的聚集、放大。文章通过对互联网某地区百姓论坛中约10 000条主题帖进行调查和内容分析,对其反映出的我国三线城市市民的社会心态状况行了探讨,并针对现状提出社会心态调适机制。
关键词：
网络舆情 社会心态 调适机制
[期刊] 调研世界
[作者]
张应剑 张伟琴 郑娟
本文尝试以陕西互联网产业为例,利用网络求职搜索数据构造就业需求指数,反映陕西互联网产业的就业需求情况及变化趋势,进而建立就业需求指数的时间序列变点模型,预测效果较好,实现了对陕西互联网产业就业市场需求变化的动态预测。文章基于网络搜索数据构造就业需求指数的方法和动态预测方式的可推广性较强,对加强就业市场和宏观经济走势的统计监测和趋势预判、补充和丰富现有就业统计体系具有一定的意义。
[期刊] 调研世界
[作者]
张应剑 张伟琴 郑娟
本文尝试以陕西互联网产业为例,利用网络求职搜索数据构造就业需求指数,反映陕西互联网产业的就业需求情况及变化趋势,进而建立就业需求指数的时间序列变点模型,预测效果较好,实现了对陕西互联网产业就业市场需求变化的动态预测。文章基于网络搜索数据构造就业需求指数的方法和动态预测方式的可推广性较强,对加强就业市场和宏观经济走势的统计监测和趋势预判、补充和丰富现有就业统计体系具有一定的意义。
[期刊] 调研世界
[作者]
"大数据在政府统计中的应用研究"课题组 鲜祖德 董倩 姜澍
近几年,互联网变得越来越"无所不在",由此而产生的数据越来越多,互联网大数据逐渐发展成为一门新学科、一套新学说以及一种分析与解决问题的新方法和新手段。本文以互联网大数据为背景,结合政府统计工作的特点,提出了互联网大数据在政府统计中的应用路径,并以互联网搜索数据在房价统计方面的应用进行了案例研究,提出了互联网大数据在政府统计应用中的展望。
关键词：
互联网大数据 政府统计 应用路径
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
康书生 曹荣
近年来互联网金融蓬勃发展,互联网大数据技术在融资领域的应用模式主要有以阿里金融为代表的电商融资平台、以美国的Kabbage为代表的第三方电商融资平台、以中国建设银行善融商务为代表的自建电商金融服务平台等。商业银行应当通过自建电商平台、与电商平台合作、拓展互联网大数据来源、研究大数据挖掘技术、招聘培养专业人才以及倡导互联网精神等方面应对互联网金融挑战。
关键词：
互联网金融 大数据 商业银行
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
沈淑琳 张文龙
在数字经济时代的背景下，高效地从大数据中提取有用信息用于预测，具有重要的理论意义和现实意义。基于高维宏观经济数据和百度搜索指数构建监督因子模型，分别利用缩放主成分分析（s-PCA）和偏最小二乘（PLS）提取因子预测我国的CPI。在此基础上，进一步利用LASSO筛选变量，对因子估计施加“双重监督”，考察“双重监督”因子模型的信息提取效率。实证结果表明：相比于无监督因子模型，监督因子模型对CPI及其“拐点”具有更强的预测能力；采用LASSO筛选变量的“双重监督”因子模型具有更高的信息提取效率，变量筛选能有效提升监督因子的预测能力；百度搜索指数对CPI具有显著的预测能力，可作为信息补充源为CPI预测提供额外的信息。
[期刊] 职业技术教育
[作者]
彭仁孚 秦祖泽 周哲民
社会公众对职业教育的重视程度体现着职业教育的社会地位。借助大数据库百度指数平台,以职业教育为搜索关键词,采取定性和定量研究方法,分析社会公众对职业教育的关注度和重视程度。研究发现:社会公众关注度不高,职业教育吸引力不足;全国各省市职业教育社会关注度的空间分布并非完全是随机的,而是表现出相似值之间的空间集聚性;中青年群体是关注职业教育的主流,在地域上呈现不均衡分布状况;社会舆论影响力不足,需加强职业教育的宣传引导。
[期刊] 中国软科学
[作者]
杜洪涛 孟庆国 王君泽
虽然互联网数据对于舆情研判工作具有重大价值,但由于互联网数据的海量、多源、异构等特性,以及数据噪声的存在,使目前的互联网数据处理技术表现出了一定的局限性,影响了互联网数据效用的发挥。大数据分析和计算实验技术能够提升互联网数据在舆情研判中的效用,在实际操作中应注重人的主导作用与技术辅助功能的互动耦合。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
周倩伊 王亚民 王闯
【目的】基于现有的脱敏技术,改进匿名组的划分效果,得到较优的脱敏模型及算法。【方法】基于k-匿名技术,改进维度划分标准,以KD树作为存储结构,构造新算法。利用Python实现程序,比较所产生的匿名组数量、NCP百分比,验证算法的可行性与有效性。【结果】新算法能够使得脱敏后整个数据集所生成的匿名组个数达到最大。且NCP百分比低于同类算法。【局限】对于有某一属性离散程度显著的数据集,循环计算划分维度较为繁琐。【结论】新算法相比于传统算法增加了匿名组个数,相比于同类算法,信息损失较低。
关键词：
数据脱敏 k-匿名模型 取整划分
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文献计量分析
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