2019

有方学员访谈

 

学员介绍

彭同学   ED录取NYU

11年级IBDP成绩：41/4212年级IBDP成绩：42/42

科研课题：Pricing Analytics of the Sharing Economy in Lodging - A Case Study of the Airbnb Online Marketplace。

科研成果：CPCI论文发表

 

恭喜有方学员彭同学收获纽约大学offer！

 

Part Ⅰ 

 

彭同学的兴趣爱好

 

彭同学很喜欢唱歌跳舞，每周都会跳几个小时的舞蹈。平时也喜欢看一些有关于逻辑性的书籍和做一些智力游戏，因为这些可以提高自身的逻辑能力。

彭同学对经济产生兴趣是在九年级下学期的时候，因为参加了一个关于音乐、艺术与商管的联系类型的夏校，虽然和经济的联系可能差一点，但是彭同学就在这时候对经济产生了一些好奇心，好奇于它们到底是什么，好奇于商业和经济有什么区别。

于是彭同学在十年级下学期参加了一个夏校，学了一些关于微观经济学的一些概念，彭同学就发现课程里面的一些策略和行为经济学等这些概念都非常有意思。

彭同学在学校也参加了一些关于创业类型的商管比赛，并融入了一些自己有关经济的想法在里面，然后也参加了有方的科研项目，是关于经济建模，用数学和经济的方法来判断爱彼迎定价的策略。

 

Part Ⅱ 

 

科研项目的先修课程

 

彭同学的科研课题是跟导师一起敲定的，开始时彭同学提了一些要求，因为彭同学想做数据分析方面的项目，再和导师进行沟通后，定出来这样的一个用数学和经济的方法来判断爱彼迎定价的策略的课题。在进行科研项目之前，彭同学先学习了有方关于金融建模的先修课，是对数学还有python语言的学习。彭同学认为先修课程中数学方面的重要性在于这些统计方法在建模的科研当中，是必不可少的。同时尽管科研的结果是用python语言写出来的，但是你只有在学习了先修课中的数学之后，你才能了解最后得出的结果意义是什么，才能明白这个数据有没有偏差，以及你怎样去改进这个数据的准确性。python语言也是非常重要的，因为在科研过程中，导师不可能手把手教你说这块怎么写，所以你自己必须得掌握一些最基本的能力。就像学习这个python先修课，你就会知道这些函数该怎么写，在处理数据的时候如果出现问题的话也可以先进行一些检查，或者一些改造，然后再去联系导师。

 

科研经历中的收获

 

彭同学认为和导师的交流是必不可少的，在做科研项目的时候，中间是有非常多的数据处理，也会有非常多的错误，如果按照本身的理解来做的话会走很多弯路，这时候导师他会及时的来反映一些我的错误，以及指正一些我做的不太好的地方，这样的话就很容易找准研究的方向，节省很多不必要浪费的时间。

对于论文的写作，彭同学在开始时还是非常struggle的，因为是第一次写，也不知道这个introduction和conclusion究竟写一些什么内容。导师在这一方面给了彭同学非常多的帮助，他先是给到了之前整个的科研大纲，然后帮彭同学进行一些改正，也把整个论文的大纲给到，引导彭同学每个地方应该怎么写，写什么内容。让彭同学在很短的时间内有了很明显的成长，也是和导师交流的成果吧。

彭同学觉得在做科研中最大的收获就是第一次一对一在一个学术性的导师引导下完成一个科研项目，也是第一次发表专业的论文。

 

科研项目中“美中不足”的地方

 

主要是在数据处理的地方，因为彭同学刚开始进行科研的时候，对数据整理性还不是太了解，所以数据上还有些混乱，做到后面，这种混乱其实会给自己增添很多麻烦。比如说你把不同的数据放在不同的文档里其实整理起来会更方便一点，但彭同学都放在一个文档里，最后构成论文时，不太方便截取不同的部分，而且如果有任何地方出错的话，就需要从头再改一遍，但是如果分到不同文档里，就会方便很多，因此在这块彭同学其实花费了很多的时间。

为此，彭同学也提醒大家，在做科研的过程中，一定要将事情考虑全面，这样才会有更多的时间来将整个的项目做的更深入一些。

 

Part Ⅲ 

 

选择申请纽约大学的原因

 

彭同学是一个非常喜欢在城市中学习的学生，而且纽约大学的教育是很有创造性的，因为彭同学本身就是非常喜欢创造的一个女孩，所以当彭同学在查到纽约大学的时候，就发现纽约大学和自身非常匹配，所以就选择了申请纽约大学。

 

纽约大学的申请

 

彭同学讲到，美本大学的申请是很看重你的科研经历的，因为毕竟一个有过科研项目经历的学生，肯定比只有标化等成绩的学生更容易融入到大学的科研环境当中，所以科研经历成了彭同学申请中的一个亮点。

彭同学在申请纽约大学时，文书中除了科研以外，也写了一些关于夏校的活动以及自己的一些兴趣爱好。比如彭同学对数学也非常感兴趣，所以彭同学组建了一个数学俱乐部，但是只教小学的女生，因为彭同学想消除一些家长们对女生学不好数学的这种歧视，所以在这活动中也体现了彭同学的一些情怀。

 

纽约大学简介

 

纽约大学（New York University）简称NYU，系25所新常春藤名校之一，美国大学协会成员。纽约大学是一所位于纽约州的世界顶尖私立研究型大学，成立于1831年，由18个学院和研究所组成，是全美办学规模最大的私立名校之一，同时还在中国和阿联酋建有上海纽约大学和纽约大学阿布扎比分校。

NYU以丰厚的校友捐赠、研究资金和培育创新才能的教育理念著称，在2019QS毕业生就业能力排名世界第11位，极受雇主认可，全美著名校友总数排名第8位。

 

今天的嘉宾访谈到此结束，导师将前沿的科技和社会生活结合起来，让学生通过科研的方式去解决生活中遇到的现象，让课题源于生活，却高于生活。希望在导师的带领下，有方的学生能斩获更多的国际奖项！

 

你是否想要和彭同学一样拿到心仪的名校offer？

你是否也如彭同学一般对经济有着浓厚的兴趣？

快来看一下有方精选的研究课题吧

名额有限，报完即止~

 

经济金融相关课题推荐 

 

  探究课题  01

 

信用卡欺诈交易预测

导师：哥伦比亚大学 硕士

方向：金融学、统计学、概率统计

内容：本课题旨在利用各类机器学习方法构建预测模型。首先完成对信用卡交易数据集的可视化及分析，提取出有用的特征，并采用SMOTE的数据过采样方法平衡数据集。进行特征工程后，分别使用逻辑回归模型，基于决策树的AdaBoost集成模型，以及神经网络的自编码器方法，实现对信用卡交易类型的预测，判断是否为欺诈交易。

 

探究课题  02

 

网络购物意向实时预测

导师：匹兹堡大学  博士

方向：宏观经济学、市场营销、机器学习

内容：本课题会带你研究如何让大数据为商家服务与解决所面临的问题。了解、学习对于大数据的整理，预处理，可视化，分析等数据挖掘（data mining）的各项步骤，学习市场营销学，宏观经济学理论。搭建可以分类客户群体、预测客户购买意向的模型。通过这一系列的学习和研究，最终提出又有效的商务建议。

 

探究课题  03

 

基于机器学习与组合理论的量化投资

导师：杜克大学 硕士

方向：数据科学、量化金融、投资组合内容：随着现代数据科学的发展与机器学习算法的普及，统计因子模型被更广泛的应用于算法交易之中。其基本思路是运用无监督机器学习法，根据数据本身特征而非理论模型提取出风险因子，进而对投资标的定价并寻求超额收益。

 

探究课题  04

 

电影评分与票房的大数据分析

导师：匹兹堡大学  博士

方向：计量经济学、数据抓取与分析内容：本课题旨在通过数据抓取技术和数据分析方法探求电影评分及其票房之间的关系，并由此出发利用计量经济学中的时间序列、空间维度、统计回归等方法探究观众对于电影偏好的分歧程度、电影偏好的地域性特征等更具社会意义的问题，力求由此获得对文化经济发展更深入的理解。

 

探究课题  05

 

机器学习预测网络借贷风险

导师：匹兹堡大学  博士

方向：网络贷款、金融工程、数据挖掘内容：本课题目的在于先利用数据科学和机器学习手段对该网站过往借贷及还款记录进行发掘分析，探究借款人个人基本信用记录信息与还款记录关联，并有机器学习算法给与每笔借贷进行评级，选择推荐借贷供投资人选择，已达到使投资人盈利的目的。 

探究课题  06

 

量化金融最优解-动态投资组合管理

导师：康奈尔大学 博士

方向：金融工程、应用数学内容：金融工程是一个将金融理论、工程方法、数学工具以及编程实践结合起来的交叉学科。它主要研究用量化的方法和数理模型来解决金融问题，如衍生品定价，投资组合管理，风险管理以及高频交易等。本课题是数学，计算机，金融的综合研究。研究者将获得使用计算机进行科学计算的技能，和对建模的过程有一个完整的体验。

 

 

 

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