【8.17-18直播】长期回放+更新+指导！零基础写毕业论文，送2011-2020年CHARLS清洗后的数据+代码！

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CHARLS公布了第五期（2020）全国追访数据， 引发了众多学者的浓厚兴趣，他们迫切希望利用这一新的CHARLS数据开展实证研究。然而， CHARLS数据库并非一套标准化的数据集，整体逻辑相对复杂。 初学者刚接触，难免不太了解。 还是会遇到不少问题： CHARLS数据库里的数据变量非常多，利用什么程序进行数据清洗整理的？ 是否有易学且易操作的方法和软件推荐介绍呢？ CHARLS数据库里的缺失值、异常值如何处理呢？ 在处理CHARLS数据库前，是否有必要先筛选一下无效问卷？无效问卷是通过什么方式判断？ 此外，数据清洗通常占据整个工作量的70~80%左右。 为了尽可能减少公共数据库的使用门槛，加快初学者入门学术研究，我们希望建立一套标准化的 CHARLS数据集，以尽可能包含市面上的常用变量。 课程内容与安排 本次课程将以“中国健康与养老追踪调查 ………………………………