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日期:
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2020-10-23
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主要贡献:
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Helge-Johannes Marahrens
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简介:
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文本数据是社会科学的中心。然而,他们往往需要几个预处理步骤才能用于统计分析。本研讨会介绍一系列Python工具清洁,整理,分析文本数据。其目的是为研究人员新处理文本数据,但熟悉Python或已经完成了介绍Python车间。Python是最好的学习实践。Python包:nltk fuzzywuzzy,再保险,水珠,sklearn,大熊猫,numpy matplotlib
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日期:
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2020-09-18
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主要贡献:
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Helge-Johannes Marahrens,安妮Kavalerchik
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简介:
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近年来,社会科学家已经增加了他们的努力获得新数据集从web或从大型数据库。一个简单的方法来访问这些数据是应用程序编程接口(api)。本研讨会介绍技术处理用Python api来检索数据来源如维基百科或《纽约时报》。它是用于研究人员新使用api,但熟悉Python或已经完成了介绍Python车间。Python是最好的学习实践。与安装侧步任何问题,我们将编码与粘合剂Jupyter笔记本。这意味着参与者能够跟随在他们的机器上,而不需要下载任何提前包或项目。我们建议提前请求国会ProPublica API密匙(https://www.propublica.org/datastore/api/propublica-congress-api)。这允许参与者在他们自己的机器上运行API脚本。Helge-Johannes Marahrens博士生在美国印第安纳大学社会学。雷竞技官方网站下载 He recently earned an MS in Applied Statistics and is currently working toward a PhD in Sociology. His research interests include cultural consumption, stratification, and computational social science with a particular focus on Natural Language Processing (NLP). Anne Kavalerchik is a doctoral student in the departments of Sociology and Informatics at Indiana University. Her research interests are broadly related to inequality, social change, and technology.
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日期:
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2014-09-05
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主要贡献:
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斯蒂芬妮·迪金森
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简介:
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这个车间将概述如何确定使用什么类型的数据分析工具的一个项目,除了基本的“DIY”指令。我们将讨论最常用的分析工具来描述数据和执行意义测试(方差分析、回归、相关、卡方检验等),以及他们如何选择应该基于数据的类型和研究问题的类型。我们将在第一个小时概述时要使用什么分析,第二个小时穿过一个示例数据集在SPSS软件”比较在农贸市场购物的动机,CSA,或没有。“带上你自己的数据也一起开始工作。
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日期:
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2016-10-28
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主要贡献:
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迪金森,斯蒂芬妮
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简介:
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这篇介绍性车间将概述如何确定使用什么类型的数据分析工具的一个项目,除了基本的“DIY”指令。我们将讨论最常用的分析工具来描述数据和执行意义测试(方差分析、回归、相关、卡方检验等),以及他们如何选择应该基于数据的类型和研究问题的类型。这是针对学生或教师开始涉足定量分析的研究数据,或者那些已经存在但想退后一步,得到一个框架如何导航基本的统计方法。