EC5216 - 经济学和大数据分析

信用点：	3.
年：	2022.
学生贡献乐队：	乐队4.
通过：	商业，法律与治理学院

在大数据的可用性呈指数增加的一天和年龄中，正确分析此类数据的技能的价值相应地增加。该主题展示了一系列经济学模型，可用于询问或挖掘大型数据集以测试理论和想法。该主题侧重于这些模型的应用，了解他们的限制并正确解释其结果。该主题为经济学，金融或任何其他学科的学生提供了宝贵的技能，其中对大数据分析或重要性。

学习成果

• 制定可测试的科学假设，由于对经济理论的连贯理解而展示创造力和倡议;
• 显示一系列模型的高级和综合知识以测试假设以选择适当的计量模型;
• 使用现实生活大数据进行计量计量分析（包括规格测试），并批判性地评估计量计量模型的结果。

主题评估

• 书面>检查（中央施用） - （50％） - 个人
• 书面>测试/测验1 - （20％） - 个人
• 书面>研究报告 - （30％） - 个人。

不允许 主题 组合：

BX3122 BX3022

可用性
Townsville，三个月3，内部
人口普查日期06-101-2022
Coord / Lect：	拉比博士求求。
工作负载预期：	这3个信用点主题的学生工作量约为130小时。 26小时讲座（教学或互动） 12小时教程 12小时讲习班 评估和自我导向学习
三个月3，外部
人口普查日期06-101-2022
Coord / Lect：	拉比博士求求。
工作负载预期：	这3个信用点主题的学生工作量约为130小时。 0个小时 评估和自我导向学习
交货方式：	www - searnjcu.

笔记：由于连续主题质量改进过程，如果评估细节中的次要变化，则可能发生次要变化，主题大纲代表最新的官方信息。