Python, Stata, R软件史上最全快捷键合辑！！！
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前些日，咱们圈子引荐了①“实证研究中用到的200篇文章, 社科学者常备toolkit”、②实证文章写作常用到的50篇名家经验帖, 学者必读系列、③过去10年AER上关于中国主题的Articles专辑、④AEA公布2017-19年度最受关注的十大研究话题, 给你的选题方向，受到各位学者欢迎和热议，很多博士生导师纷纷推荐给指导的学生参阅。
之前，咱们小组引荐了1.Python中的计量回归模块及所有模块概览，2.空间计量软件代码资源集锦(Matlab/R/Python/SAS/Stata), 不再因空间效应而感到孤独，3.回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点（附Python和R实现），4.机器学习第一书, 数据挖掘, 推理和预测，5.从线性回归到机器学习, 一张图帮你文献综述，6.11种与机器学习相关的多元变量分析方法汇总，7.机器学习和大数据计量经济学, 你必须阅读一下这篇，8.机器学习与Econometrics的书籍推荐, 值得拥有的经典，9.机器学习在微观计量的应用最新趋势: 大数据和因果推断，10.机器学习在微观计量的应用最新趋势: 回归模型，11.机器学习对计量经济学的影响, AEA年会独家报道，12.机器学习，可异于数理统计等，受到很多年轻学者的推崇和积极评价。
1.Python基础
2.Jupter Notebook
3.Numpy基础
4.Scipy基础
5.Pandas基础
6.Scikit-Learn基础
7.Matplotlib基础
8.Seaborn基础
9.Boken基础
拓展性阅读
1.Stata16新增功能有哪些? 满满干货拿走不谢，2.Stata资料全分享，快点收藏学习，3.Stata统计功能、数据作图、学习资源等，4.Stata学习的书籍和材料大放送, 以火力全开的势头，5.史上最全Stata绘图技巧, 女生的最爱，6.把Stata结果输出到word, excel的干货方案，7.编程语言中的函数什么鬼？Stata所有函数在此集结，8.世界范围内使用最多的500个Stata程序，9.6张图掌握Stata软件的方方面面, 还有谁, 还有谁?，10.LR检验、Wald检验、LM检验什么鬼？怎么在Stata实现，11.Stata15版新功能，你竟然没有想到，一睹为快，12."高级计量经济学及Stata应用"和"Stata十八讲"配套数据，13.数据管理的Stata程序功夫秘籍，14.非线性面板模型中内生性解决方案以及Stata命令，15.把动态面板命令讲清楚了，对Stata的ado详尽解释，16.半参数估计思想和Stata操作示例，17.Stata最有用的points都在这里,无可替代的材料，18.PSM倾向匹配Stata操作详细步骤和代码，干货十足，19.随机前沿分析和包络数据分析 SFA,DEA 及Stata操作，20.福利大放送, Stata编程技巧和使用Tips大集成，21.使用Stata进行随机前沿分析的经典操作指南，22.Stata, 不可能后悔的10篇文章, 编程code和注解，23.用Stata学习Econometrics的小tips, 第二发礼炮，24.用Stata学习Econometrics的小tips, 第一发礼炮，25.广义合成控制法gsynth, Stata运行程序release，26.多重中介效应的估计与检验, Stata MP15可下载
1.用R语言做Econometrics的书籍推荐, 值得拥有的经典，2.18+1张图掌握R软件的方方面面, 还有谁, 还有谁?，3.用R语言做空间计量, 绝不容错过的简明教程，4.R软件中的时间序列分析程序包纵览，5.R软件画图指南针,摆脱丑图不是梦，6.平滑转移自回归模型(STAR)应用与在R软件的操作，7.用R语言做空间计量, 绝不容错过的简明教程，8.R语言函数最全总结, 机器学习从这里出发，9.R语言ggplot2的小抄, 绘图总结查阅，10.送|R语言全套视频和资料，异常珍贵的材料，11.2卷RDD断点回归使用手册, 含Stata和R软件操作流程
2年，计量经济圈公众号近1000篇文章，
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数据系列：空间矩阵 | 工企数据 | PM2.5 | 市场化指数 | CO2数据 | 夜间灯光 | 官员方言 | 微观数据 |
计量系列：匹配方法 | 内生性 | 工具变量 | DID | 面板数据 | 常用TOOL | 中介调节 | 时间序列 | RDD断点 | 合成控制 |
数据处理：Stata | R | Python | 缺失值 | CHIP/ CHNS/CHARLS/CFPS/CGSS等 |
干货系列：能源环境 | 效率研究 | 空间计量 | 国际经贸 | 计量软件 | 商科研究 | 机器学习 | SSCI | CSSCI | SSCI查询 |
计量经济圈组织了一个计量社群，有如下特征：热情互助最多、前沿趋势最多、社科资料最多、社科数据最多、科研牛人最多、海外名校最多。因此，建议积极进取和有强烈研习激情的中青年学者到社群交流探讨，始终坚信优秀是通过感染优秀而互相成就彼此的。