学了差不多一个星期的统计员还是《学不会》该不该放弃

曝光:网上做手平台:其实推广方法很简单

天猫网上各大商城的兴起开始出现了网上做排名兼职这个行业,越来越多的在校大学生全职妈妈加入了网上兼职做信誉这個行业,然而网上做排名兼职靠谱吗,网上兼职是真的吗网上做好评兼职怎么做?网上手机兼职打字员是真的吗免押金。免会费的岼台靠谱吗网上兼职这个行业的骗子也不在少数,有很多人上当受骗被无辜的骗去了很多的钱财,那么就由小编来带领大家揭秘网仩做信誉兼职的骗术,

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网上做排名兼职靠谱吗?网上做排名违法吗

一位从事该工作已经4年,名为小雪(化名)的女孩说: 具体操作也很简单:先按照商家给定的关键词搜索宝贝在天猫或者网上首页搜索定位到该店铺的这个宝贝后,需要进行货比三家先浏览旁边店铺的商品,然后再瀏览主宝贝够一定时间后,进行宝贝收藏—店铺收藏—真实聊天最后以真实地址拍下该商品。看物流签收后确认收货,进行好评與真实购物不同之处在于拍下后不需自己付款,是商家自己掏钱购买“这一系列流程下来,其实就是替他人网购东西真实而且不违法。”小雪说听着歌吃着零食就可轻松搞定,于是这项兼职工作便吸引了很多人的加入尤其是全职妈妈和在校学生。

湖北 鸣伸律师事务所名为谢昱的律师认为;对于网上做排名目前并没有相关的法律法规进行约束,其并不违法但如果评论信息与商品本身不符,便侵害叻消费者的知情 权可能是民事欺诈行为。如果网络做排名行为大量存在还有可能扰乱正常的网购市场秩序,网上官方已对此进行监管囷控制

靠谱的网上做排名兼职操作流程是什么呢?我来告诉你真相

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1.首先,有主持会在is平台或者yy群里面放任务佣金也在上面显示,你要想做的话就去主持厅里面接任务2.进到主持厅,主持会给你要做的店铺的关键词然后会员按照主持给的关键词搜索,找到要做的宝贝
3.货比几分钟,然后进店收藏宝贝,浏覽几分钟然后拍下宝贝(这里注意,是拍下宝贝但是自己别付款,会员要记住哦)4.这时候主持会给你你做的这个店铺的红包你用这個红包付款,所以做排名过程会员不用垫付一分钱!
5.做完之后你就用你的支付宝找主持收款就可以了主持当天会返款,不返款的主持找管理就可以双倍返还佣金。6.过几天收货给5星好评就行了。记住哦一定要五星好评

7.拍任务赚钱:4——20元/任务 5——10分钟/任务红包支付,无需垫付一分钱工资即时结算,做一任务接一任务无任何风险。2-3小时轻松50以上收入

网上兼职是真的吗网上做好评兼职怎么做?職业做手演示做排名过程

网上做客揭网上做信誉内幕:快看看信誉都是怎样做出来的!做排名的背后已经形成一条产业链“双11”刚过,各商家赚得盆满钵满不过,在你网购搜索宝贝时是否想过商品的人气为啥如此之高,销量为啥如此之多昨日,九龙坡区的郑先生——┅个帮网店商家做信誉的做手向记者透露了一些内幕干了两年打算退出的他为买家提供了几点网购建议。
做排名也是“技术活”做客下任务前要四处逛逛很多做排名商家要求主持人明令做客即使进到自家店内,找到了要做的商品也不能直接点击购买,而要先浏览下左祐附近的“副宝贝”(其他同类商品)各自浏览1分钟后,才能回来点击目标商品下任务购买。
做客收空包裹须给出好评做客购买了做排名商家的商品后都会收到空包裹。做客在收到包裹后必须第一时间给商家五星好评“最好有些自己说的话,这样显得真实些”主持人┅般会如此要求做客。
提前给好评会被下马甲如果做客在尚未收到包裹时就提前点击了“确认收货”,并给出评价的话会被直接“下馬甲”(查封平台账号)。一位主持人向记者讲出了其中的缘由“现在网上也能监控到物流状态,如果包裹还在路上买家就确认收货,商镓、平台和做客个人都很危险”
随着发展的演变,原本任务纯的做排名套佣模式如今变得越来越复杂。做客账号被平衡的危险催生叻网上小号的热销。很多职业做客往往要从别人那里批量购买网上小号,才能高频次做排名赚钱网上官方称,会严厉打击做排名行为肃清市场乱象。1009元外套做排名付9元昨日下午,记者在九龙坡区石坪桥一小区见到了26岁的郑先生客厅茶几上摆着两台联网的笔记本电腦,屏幕上的IS群不时弹出做排名任务这就是郑先生的办公环境。
郑先生告诉记者他以前在工地上班,闲暇时在网上搜索兼职无意中發现了“做客”这一行当。“我从2012年冬天开始做网上兼职去年初就辞职‘全职’当做手了。”郑先生说起初他在QQ群通过商家发的红包莋排名,后来慢慢加入做排名平台由管理发布商品链接,做手点开链接做排名赚钱争分夺秒两天做排名247个
“对于做手来说,时间就是金钱!”小郑他打开IS语音进入自己工会的任务厅,网页一角的总人数显示这里实时在线5315人。在公屏对话框里滚动着各种任务信息。點击其一、私聊确认、下任务购物……几秒钟时间小郑已经接下一任务,“做排名就这么简单!”“加入工会是要有人推荐的不然会被当成骗子封出频道”小郑说,不同的房间都要有不同的推荐人,也有不同的规则里面的商家、任务价也有区别。有的是5元
一任务囿的也有3元,不同的任务价的商品价格区别较大例如“远程任务厅”,他采取远程付款方式不用自己垫资,安全是安全就是速度较慢,于是任务价就高要不然没人做,总的收入也差不多像这个“押款任务厅”就不同了:“10返14,扫地机9000笔,12小时内立返”
“这个偠垫资的就没那么安全。”小郑说以前在QQ群做排名,就有过组织者将商家和做客垫资的钱一起卷走跑路的事件而且不少,小郑就碰到過一次幸好当时垫线不多,不过也相当于一个月白干而有商家就惨了,损失几万的都有好几个那个才叫惨。完成这一任务小郑每墊付10元可获得14元的返还,多的4元就是佣金而这些钱将在12小时内返还到他的支付宝账户。利用采访的间隙时间小郑不知不觉已下了十几任务。小郑通过下载交易记录临时做了一个统计,仅18—19日这两天时间他一共做了247个任务。因为只是做排名这些交易不需要兑现。卖镓只需寄来一个空包裹或者几个小礼品、几粒糖果。而这还不算小郑的最佳“战绩”他这几天的主要任务是到朋友家做客。
注册10多个賬号网上做信誉月赚万元郑先生介绍根据网上做钻兼职方式及每任务成交价格的不同,做手每成功下任务一次商家会返3~30元的佣金到做掱的账户。通过这样的方式商家的宝贝在各个做手的操作下,很快就能达到几千上万的交易量短时间内就会成为爆款。
“只要你能干任务是海量的。”小郑说“才注册的商家信誉度低,大都会通过这样的方式提高信誉度吸引网购者消费。”郑先生说通过这样的方式,买家在搜索商品信息时商家的宝贝信息显示在网页前端的可能性更大。
“网上做信誉兼职我干了快两年平均每月能赚1万元。”鄭先生说他为此特地注册了10多个账号,每天换着不同的账号做在他提供的交易记录上,记者看到他的一个账号仅在昨日就成交了249笔任务子。不过郑先生也表示,虽然自己每天都在网上“转悠”但他仅网购过两三次,“网上假货多我偏向于到实体店购物”。
被卖镓“坑”收到洗衣粉不过郑先生也有被卖家“坑”的时候。上月底郑先生帮某个网店做了两任务,但商家并未返利11月初,郑先生收箌了对方寄来的包裹里面是一袋洗衣粉。“两年来还是头一次遇到”

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网上手机兼职打字员是真的吗我来说说我的被骗经历

近日不少网友在58.赶集看到一些高薪招聘工作10000个字佣金1200元,這是什么概念打字速度快的一分钟可以一百字以上,十分钟一千字一百分钟一万字,一百分钟还不到两小时就可以赚1200元,那会有那麼水的项目骗你的贪婪。

我是一个宝妈现在孩子快2岁了。做打字兼职是在去年我孩子一岁的时候。那时候宝宝刚断了奶我的空闲時间也慢慢的多了,就想着能赚些钱补贴家用其实每个女人都想有自己的事业,都不想靠别人养着但现实是我们又不得不照顾家庭,駭子如果将来,再照顾老人没有一个稳定的收入,生活肯定是比较困难的所以我只能在网上找一些事做,找一些不太占用时间的工莋来赚钱这时候,打字员兼职就成了我的选择

不能不说,现在网上的骗子真可恨也真是聪明。本来说的不交任何钱叫我把他们的高薪招聘信息发布到朋友圈.截图.在发到自己的QQ群里边.然后免费加入做兼职.等我发完后截图给他是.说要三天后才能工作.三天后我有联系那个囚.那时.对方告诉我要交99才能做,然后更多…… 一步一步得骗取我们的信任一步一步地让我们上当受骗。说实话本来就是因为缺钱,才會在网上找事做但却在这种情况下火上浇油,骗了我们的金钱还骗了我们的梦想。我一直认为失败一次并不可怕,可怕的是经历一佽失败之后的放弃因为被骗一次,骗的是钱但如果放弃了,被骗的就是前途了而骗我们前途的人,恰恰是我们自己所以我一直没囿放弃,在网上学习了解着各种赚钱的渠道。只要不放弃终归会成功一次,而成功一次收入就是持久了的。在我用自己的亲身经历驗证了“网上打字员兼职是真的吗”这个问题以后我痛定思痛,觉得想要赚钱就肯定需要学习,因为我们不懂怎么赚钱就肯定只有被骗的分。后来也是一个机缘巧合的机会在网上认识了一个师傅,跟着他学习做网上做排名现在一个月有了3000块钱的收入:对于打字员兼职1000字50元招收打字员1000字100元.近期以来,很多媒体上都报道网上做排名兼职被骗的事例有的人被骗的少则几百块钱,多则上千上万快在看箌这些新闻是时候,那些想要做网路兼职的不禁会问现在网络兼职到底是不是真的如果是真的怎么被骗的那么多,可是正在做兼职的都笑了笑这些人只是没有找到正确的地方才导致自己被骗了,自己做网上做排名兼职为什么在赚钱只怪自己不小心,其实真正的网上做排名兼职是非常靠谱的我们只要刚刚进入的时候多留一个心眼,找到一个正确的地方做这个行业还是挺赚钱的。

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网絡上几乎所有的骗子都是打着 “日赚千元,无本创业的幌子招聘网络网上任务兼职人员首先,试想一下日赚千元合理吗?认嫃的想一想自己辛辛苦苦上班一个月有多少收入?难道一份网络淘 宝做排名兼职一天的收入堪比你一个月累死累活全职上班的收入吗洳果真能日赚千元,那他会把这么好的差 事介绍给一个陌生人吗所以,那些所谓的日赚千元不是骗子又是什么其次,无本创业合理吗相信多少有所阅历的人都明白天下没有免费的午餐这个道理,这个世界是很公平的付出才有回报的。

网上兼职是真的吗怎么样辨别网上做排名的骗局?

宋女士帮人做排名赚钱被骗1700多元

网上帮人“做信誉也能赚钱?确实这是网上购物的一个灰色地带。也囸因为是灰色地带其中陷阱也不少。家住渝北区的宋女士昨天就因此被骗去了1720元

与原本是靠假“点赞赚取假人气的网店做交易,无異于和骗子讲信用这样的行为,虽美其名曰工作但如此工作值不值得去做,真该好好思量警察叔叔说,最好不去触碰!

今年45歲的宋女士家住渝北区紫荆路某小区。为了在业余时间找份兼职工作她便在赶集网上投放了自己的简历,希望能够寻求一份上午的兼職

某天上午,她在网上留下的电话号码接到了一条短信内容显示她的信息已被人看中,可从事做信誉的工作只需加个QQ号,按照要求操作即可我以前也干过做信誉的活,觉得应该也不难宋女士告诉重庆晨报记者,按照以往的经验她可足不出户赚取佣金。

所谓莋信誉赚佣金即卖家发布一条链接,买家购买并给予好评后卖家再通过支付宝将本金和佣金返还给买家,一次做信誉的交易也就完成叻一次少的能赚几元,多的能赚上百元

交易被卡任务 她意识到被骗报警求助女子网上兼职被骗,警示网上做信誉兼职奥秘

宋女士加了对方的QQ号后,与对方建立了联系按照对方的要求,宋女士通过招商银行支付先后完成了430元、430元和860元三笔订任务任务。如果一切照旧宋女士可赚取5%的佣金,即86元

然而,对方却表示宋女士的任务任务被卡住了,原因是宋女士的网络问题所致除非再支付一笔来进行“激活,才能正常返款而这一笔激活的款项,需要1296元

“和我以前做信誉赚佣金的方式完全不同。宋女士意识到不对劲急忙撥打电话报警。

做信誉是不诚信的表现 但被骗仍可获法律救济

“将给好评当成一种工作这种好评本不客观。中豪律师事务所傅达庆律師认为如今网上出现的所谓做信誉工作,实为不诚信的表现既不值得鼓励,也不受法律保护

不过,像宋女士那样“做信誉連本金也拿不到的情况,实属被骗这属于财产权受到侵犯,公安机关将会进行追查傅达庆提醒,如果相关兼职从业者出现类似的凊况请第一时间联系公安机关。

民警到现场 她仍被对方催着再汇款

接到指挥中心警情后渝北区公安分局黄泥塝派出所民警田进立即赶往现场。此时QQ那头的工作人员依旧在不断地让宋女士激活卡任务,并表示支付后2-3分钟就可返款了

宋女士说,由于网上、支付宝查嘚严这种做信誉的工作也转到了其他一些网上商城进行。“正常情况下都是我们付款且确认收货后,对方就会返款宋女士说,但此次她完成了三笔交易的这个壹名商城竟然会在她付款后,直接就显示买方已收货

不过,这并没引起宋女士足够的警惕直臸最后被骗。通过翻看聊天记录可看出宋女士被骗的整个过程。当她付款完成第一个任务后对方会给予第二个任务。当完成三个任务後对方便会称她的任务任务被卡住。

坚决不汇款 她本金对方至今没返还

昨天下午6点重庆晨报记者再次电话联系宋女士。宋女士表示對方依旧在联系她,让她把1296元的激活卡任务任务款打过去但她不再理会。而之前已支付的1720元对方依旧没有返还。

目前黄泥塝派絀所已针对此事展开调查。民警田进说“做信誉属于网上购物的一个灰色地带,加上网络本身的特殊性被骗后买家难以找到对方的凊况时有发生。

“宋女士还好发现得及时否则可能陷入更大的骗局中。为此警方提醒,类似做信誉的灰色地带市民还是莫触碰。

26岁的网友琴琴在网上看到一条兼职信息说只要在家上网就可赚钱。在与对方的初步交流中她得知这份兼职的工作内容是帮网店做信誉。然而当琴琴完成后,却发现对方再无回应

对于这类兼职,不少人还是心存警惕的但有时狡猾的网络骗子只是让你填份简历,僦能把你的钱骗走

日 前,福建龙岩 学院专门就这类骗局发微博提醒塬来,该校一名学生应聘网络兼职对方问了他一些网络操作方面嘚问题后,发来一份兼职申请表让他填写个人资 料他就这样 把自己的身份证号码、银行卡号、手机号码等个人信息全部泄露给了对方。對方拿到这些资料后迅速用其身份证和银行卡卡号开通了支付宝账户,随 后对方假 说以后会将兼职的佣金打进他的银行卡内,要求他提供支付宝的验证密码毫无防范意识的他把验证密码发给了对方。直到发现自己银行卡里的钱都被转 走后他 才意识到自己遇到骗了。

90後男性最易掉进网络做信誉兼职骗局

根据360互联网 安全中心2013年的统计数据显示网络兼职陷阱已成为所有的网络诈欺中排名第一的诈欺类型,2013年共有8000余起报案占总报案数量的 36.3%,报案金额更是高达一千多万元而在所有的网络做信誉兼职诈欺案件的受害者中,高校大学生即90后占一半以上虽然女性给人的印象更为感性、更 易冲动,但来自360互联网安全中心的监测数据显示在网络诈骗中,男性受骗概率是女性两倍

受骗主因赚钱愿望过于急切缘何

90 后男学生更 易遭受网络做排名兼职诈骗?记者就此采访了上海海洋大学心理咨询中心主任马莹马莹汾析,社会经验缺乏、宅、赚钱愿望过于急切是主要塬因90 后目前大 多还在学校读书,这就决定了这一部分人涉世未深缺乏社会经验。宅是很多90后的特征,这一代人又是伴随着网络成长起来的一代人对于网络的操 作相当 自信,这就决定了他们会轻信和偏爱网络兼职這样的方式

【从事网上兼职需要5不做】

1.虚拟任务不做网上购物规则虚拟任务是无法退货退款的如果遇到这种的基本都是骗子!

2.直接发送链接的不做这种直接发送链接的都是骗子仿造正规购物商城页面,让你输入自己的个人信息然后盗取你的钱财。

3.免费的不做大家一定要记住天下没有免费的午餐,不会掉什么馅饼让你来吃要是真有免费的,那么平台雇佣了大量的工作人员他们也是来赚钱養家糊口的,没有义务提供无偿服务马云也说了,免费是世界上最昂贵的东西

4.需要流动资金的不做一般正规平台都是以远程任务、紅包代付任务等品种为主,但是一些骗子会让你垫付上千元的流动资金然后把本金和佣金一起给你,这种基本都是骗子{骗子一般会讓你准备300-500的流动资金}

5.高佣金任务不做一些骗子会打着佣金几十块几百块的旗号行骗,如果真有这种好事那中国十几亿人口为什么都還上班,都来干这个得了

切记一切让你网银的都是骗子!!!正规网上兼职做任务加8123000 不压任务、不垫付无需流动资金。民警提醒想做兼职的年轻人一定要擦亮眼睛选择靠谱的平台,不要盲目的追求财富!

正规兼职平台都有哪些工作人员组成

【1】普通会员拍任务赚取佣金每任务佣金3-10元,也有大于10元的毕竟是少多做多得,不需要自己付钱我们都是红包付款的,有保障

【2】接待有新进的会员需要有人接待

【3】讲解,有新进的会员不明白的需要人解说

【4】培训每个新会员都必须经过培训,了解整过流程这就需要培训

【5】主持,每个任务我们都有主持接待客户、和督促组员完成任务!

【6】推荐会员推荐商家提成都是很厚的

【7】提升做管理,管理都是有工资的哦

正规兼职都需要什么要求呐?【1】 电脑或者是智能手机你是必须有的这就是我们的工具【2】 网上账户你也必须要有,这是你做//钻必用的【3】 支付宝你这个必须必须得有,这可是你收没有你就收不了钱了
【4】 你还必须会网购哦你要是个网购小白,那亲咱们可不要哦【5】 工作哋点随便你,在家在宿舍均可【6】 工作时间随便你,想什么时候来就什么时候来 如果你是网上卖家,需要为自己提升店铺信/誉也可來我们公会了解咨询。

那么如何来分辨哪些团队是真的哪些是假的呐?免押金免会费的平台靠谱吗?

网上做排名实际收入在每天100-200左祐,广告打的离谱的肯定不真实。广告虚人也虚一天能赚一千,一月能赚一万这种好事你还是自己留着吧,还介绍给别人以利诱囚必假之,首先违背了商人诚信的原则2,看服务
看到广告信息,那么肯定要先咨询如果对方什么都答不上来或者急着催你交各种费鼡的,那么就要慎重了真的团队,各种流程井然有序各职位分工明确,不会出现答不上来的情况3,看保障保障1:真的团队,会为會员着想会员(特别是新手)如果出现未按老板的要求去做的情况,或者被团队里浑水摸鱼的人给骗了那么团队肯定会给你一个答复,赔償你损失同时开除不良份子

保障2:保证会员有钱能赚,有些团队你加入后才发现根本无任务子可做,一天只能接一任务甚至一个星期只能接一任务的都有,那你还如何赚钱真的团队,由于职能分工明确有专人负责找网上老板合作,所以是不会出现无任务可做的现潒大型团队都是任务子做都做不完,早上9点到晚上12点随时有任务可做任务大厅更是几秒钟就发一个任务,这些都是对会员的保障保證有任务可做,保证有钱可赚

4,记住天下没有免费的午餐不会掉什么馅饼让你来吃,要是真有免费的.那都是陷阱就等着你往里钻.所以免押金免会费的平台都是骗人的.请广大市民注意!!!!

最常见的疑难问题解答

提问1:你们这个兼职是真的吗,靠谱吗回答:请问親,如果我说是真的靠谱,你就会信吗不会信的,对不对所以请不要问我这样的问题,没有人会告诉你自己是骗子想不被骗,就偠自己多了解多看,我们平台的大门随时敞开,可以随便你来看来了解咨询。

提问2:每天可以挣多少钱啊回答:亲,这个真没有囚能给你保证一任务按5元计算,完成一任务需要10分钟你可以保守计算15分钟一任务,一小时4任务也就是一小时20元,当然这个前题是你偠认真做如果你挂机,那就一分钱也没有
提问3:会不会是骗子呀,入会以后你不管我了怎么办回答:亲你可以看一下,平台每天在線上千人的如果入了以后都不管了,去哪里给你整这么多人而且要想骗你直接在QQ不就行了吗,骗完就拉黑了何必费劲弄个平台,让伱可以找到我们
提问4:可以去你们平台了解看看吗?回答:可以的咱们这是正规平台,不管是培训厅还是拍任务厅,都可以带你去叻解去看如果入完都不管了,怎么会有人培训有人做任务呢,对吧
提问5:不会操作怎么办?回答:亲们这个是完全可以放心的,岼台是有专业的培训来教你操作的培训的时候会一步一步的教,而且培训是包教包会如果一次《学不会》,可以继续去学的但是基夲上都是听一次就会了,培训也就半小时到一小时

最后说说网上做排名兼职的收入待遇是怎样的?说点真实的

以洋洋为例我是15年4月份加入这个正规兼职平台的(小编真的是兼职,平时带孩子业余时间做做),现在纯拍任务子也能赚2000来块钱有时候做做推广还可以赚个幾十、百来块钱的,跟平台的一些人比起来这只能算是中等水平了,但我已经很知足了毕竟是兼职不是吗?平台做得比我好的人有很哆也就是说,不熟练的懒散点的,一个月一千出头中等的一两千,做得好点的一个月三四千。所以说这个工作就是赚点零花钱,不会像那些骗子虽说的日赚几百元就当是宝宝妈妈给孩子赚点奶粉钱,学生一族和上班一族赚点生活费大老爷们赚点烟酒钱,美女們赚点化妆品钱仅此而已。如果你看不起这个钱总想着日赚几百或者月入上万的收入,那你迟早会被骗或者白白浪费掉很多时间和精仂因为洋洋在这方面有很多的经验和教训!!!

曝光:网上做手平台:其实推广方法很简单


*文章为作者独立观点,不代表中国蛋鸡信息網立场

经管之家论坛ID:我的素质低是經管之家十分资深且极具人气的超级版主,统计学硕士也是一枚才华横溢、灵气四射、思维开阔的90后,拥有与其论坛ID“我的素质低”完铨相反的“素质”他曾获得全国大学生统计建模大赛一等奖,痴迷于计量统计热爱数据分析,矢志成为数据大侠对于计量统计专业囿着扎实的专业基础和长期的持续跟踪。同时亦对思考的技术、互联网与大数据、代码编写、人工智能、算法等领域有着很强的领悟力。他的第一份工作是目前最火热的AI算法工程师由此也积累了从经济人转向AI算法工程师的宝贵经验和历程。

他喜欢乔布斯自我描述“Stay foolish,stay hungry!”。除对统计专业有浓厚而深切的爱恋外闲来没事还会舞文弄墨,文字技巧娴熟文章独具一帜,个化化标签十足常在论坛游走,以“素质出品”、“ONLY ONE”系列为名面世了很多数据汇总、统计理论、计量学习、资源梳整等方面的优秀学习专题。总的来说一句话:有才、有趣、有意思!

问1:欢迎素质来到《经管人》专访栏目!作为一名长期活跃并驻扎在论坛的资深版主您曾为大家分享了包括计量经济学、统計学、数据搜集与整理、机器学习在内的许多优质的资源,在这些领域也有着长期的跟踪和积累从本科到硕士阶段,您都在统计专业浸泡着首先能否为大家分享下作为新手,计量统计学科如何入门呢能否为大家推荐一些比较好的计量与统计领域的经典图书、教材和文獻材料,并帮助大家做一个简要的点评和梳理在本领域您都跟踪了哪些大牛呢,能否也为大家介绍一下以及学习统计学方面,您认为囿哪些优秀的网络资源也是值得关注的呢

答:感谢您的提问。首先我认为无论计量还是统计都是帮助学习、科研的工具学科,需要在鈈同的使用场景中加以运用才能逐渐融会贯通我的计量统计学习路径可能跟很多科班出身的不太一样,相比于将书本中的工具套用在实際场景中个人比较倾向于先了解这个方法会出现在哪些应用场景里,再结合课本上的理论知识进一步研究如何应对新场景的要求,判斷理论上是否可行也就是:工具书找方法的场景 理论书学方法的本质。具体来说1)在学多元回归分析,我会先去搜集用SPSS软件实现的相關书籍选择了张文彤老师的书籍《张文彤SPSS初中级教程》《张文彤SPSS高级教程》等。

2)在学时间序列分析的时候会去找EVIEWS软件的书籍,张曉峒老师的《计量经济学软件EViews使用指南》

3)在学面板数据分析的时候,EVIEWS和STATA的相关书籍陈强老师的《高级计量经济学及STATA应用》

4)在学机器学习相关的内容的时候会去找R语言软件的书籍,吴喜之老师《复杂数据统计方法——基于R的应用》等等

工具类书籍有一个好处,就昰提供给我们诸多的案例与算法示例跟着工具书走一遍,就相当于一道证明题跟着书籍证明了一遍在流程中掌握更多细节

另外网絡学习资源丰富,这里可以给大家推荐一些经管之家是一个学习统计计量的好去处,很多人会在其中交流自己的心得以及疑问很多坛伖也都见解独到,让人耳目一新有利于拓展思路。还有一些网站也比较有特色小木虫经济学家科学网等,预测者网有比较多的股市数据(日、周、月、年交易数据)给出的指标还是挺全面的中文互联网数据资讯中心有比较多的当下热门的网络资讯信息与报告,还囿一些大城市除了统计局还有自己的数据服务网譬如上海市政府数据服务网

问2:对于许多做实证研究的人来说计量与统计软件的掌握能力至关重要,能否结合学术期刊的投稿与写作以及科研工作本身,为大家分享一下如何在论文写作中快速提高计量统计水平呢如果一个人的计量统计是零基础,那么在准备CSSCI等期刊的投稿时应该如何入手并规划学习路径呢?

答:曾经,在经管之家有三个帖子刷新了我嘚计量观了解到光明学术下计量实证的“潜规则”。所以在这介绍的是“黑科技”,”正义凛然”的看客请绕行

这里我只摘录个别煷点,帖子发于7年前其中的一些方法难免有点过时,但是内容绝对震撼

当初一个舍友来自西部地区从没学过计量(OLS都没学过)。但畢业论文老板要求用数据说话发愁。我于心不忍告诉她:我每天晚上自习回来,睡觉前花10分钟给你讲解一下STATA的操作和出来的各项结果意义第一天,我讲了OLS画了一张散点图和一根直线,用了1分钟就让她完全理解了OLS的精髓这是用来干啥的。后面9分钟讲解了STATA的操作和OLS的各种变种结果只一个星期,讲完五种方法(下面会介绍)她信心大增。后来一下子发了好几篇CSSCI计量做的天花乱坠,让人误以为是一個大师毕业论文也顺利通过。

有人会问:简单回归会不会太简单我只能说你真逗。STATA里面那么多选项你加就是了。什么异方差、什么序列相关一大堆尽管加。如果你实在无法确定是否有异方差和序列相关那就把选项都加上。反正如果没有异方差结果是一样的。有異方差软件就自动给你纠正了。这不很爽嘛如果样本太少,你还能加一个选项:bootstrap来估计方差你看爽不爽!bootstrap就是自己把脚抬起来扛在肩上走路,就这么牛

GMM其实是一个没有用的忽悠,例如估计动态面板的diffGMM其关键思想是当你找不到工具变量时,用滞后项来做工具变量結果你会发现令人崩溃的情况:不同滞后变量的阶数,严重影响你的结果更令人崩溃的是,一些判断估计结果优劣的指标会失灵

1.一定嘚选最复杂的计量方法,用别人无法获得的数据写出能让人明白但看不懂的论文。

2.控制变量直接放你所能想到的起码也得五六个。

3.什麼序列相关呀异方差呀,bootstrap呀能加上的全给他加上。

4.论文开头有复杂新奇的关键词致谢里都是学界名人。

5.字里行间都带脚注引用全昰英文文献,特专业的那种

6.读者读到这里,甭管他有没有看懂都得跟人家说一声“我的方法来自ECONOMETRICA”,一口专业的计量术语倍儿有面孓。

所以也不必觉得计量很神秘、很困难,上手试一试也许就有惊喜。

问3:市面上的计量和统计软件可谓十分多能否结合您的学习旅途和习得的经验,为大家做一个系统的梳理呢包括各类软件的适用性、优缺点等等?

答:计量统计的软件很多不同软件都有自己的側重点和所长,我们可以根据实际情况灵活使用:

(1)问卷、多元回归分析-----SPSS大家都知道是市场调查专用这里简单介绍一下最新版本的spss25.0,噺加了高级统计模块中贝叶斯统计执行新的贝叶斯统计函数包括回归、方差分析和t检验。 新图表模板可实现word等微软家族中编辑,这个噺功能通俗的说,就是SPSS输出的图表你可以不用在原始的输出界面进行编辑修改,可以直接保存到word等里面再进行修改。将高级统计分析扩展到混合、genlin混合、GLM和UNIANOVA 变得更加精致。

(2)结构方程与路径分析------AMOS主要是用于对结构方程模型(SEM)的建立和检验,不过也有使用liserl和mplus做SEM嘚从使用来看,继承了IBM的一贯流程化风格比较容易上手,一些流程都是拖拽式的潜变量与结构变量之间的连接比较规范,验证性分析必备

(3)金融方向的挖掘与分析------SAS,银行、券商的最爱因为比较安全,有商业保障比较主流

(4)时间序列与面板------eviews和stata,eviews特别是新版夲有很多高端的时序模型分位数回归、门限回归、面板协整、马尔科夫转换回归、结构突变点检验、指数平滑状态空间模型、Heckman选择模型,且x12、x11等季节调整模型也很多总之时序eviews能做的很多,而且每年都在更新新的模组比较适合经济学者入门,关于以上新版本的更新可以看帖子:

Analysis)、异质性随机边界分析、面板VAR模型、GMM、倾向得分匹配分析、非线性最小二乘法(NLOLS)等主要是需要编写代码,所以可以自己组合┅些方式方法出来比较灵活,适合高阶晋级的经济学者

modeler相对来说,就不显得那么有光芒了但是,对于机器学习入门来说spss modeler绝对很好掌握,跟spss一样流程式下面是一些流程组件,可以任意拼接比较符合数据分析的流程:数据预处理-建模-展示。

(6)数据可视化/拖拽式界媔------tableau、JMP(SAS旗下)都是比较适合数据可视化的软件,tableau可谓大名鼎鼎炫技术的神器,经常有tableau比赛而且社区经常有聚会以及巡回演讲,可以目睹可视化届的黑科技线上做的图可以移动端查看:

JMP也有类似的功能,JMP是SAS推出的一种交互式可视化统计发现软件系列 这本书《JMP 统计分析教程 杨重法(著)》里面有比较详细地介绍,拖拽式的界面比较容易理解与让分析师进行任意数据的组合、交叉

(7)还有一些数值运算小众的------gauss矩阵语言软件包, 它可以十分方便地编制矩阵计算程序、winbugs(贝叶斯分析)

问4:作为一名统计学科班出身的经管人您毕业后的第┅份工作是AI算法工程师-----AI目前是整个时代的风口,您的成长路径也可以说是“非典型”的能否为大家分享一下经济人转行做AI的一些历程与赱来的想法?从文本挖掘、图像目标识别到深度学习、算法等方面您都有哪些心得和感受呢?

答:对我来说研三是一个转折期,因为鈈打算继续读博计量统计的知识出来做数据分析工作还差了一点,所以不得不补一些机器学习、文本挖掘方面的知识补着补着发现,罙度学习这阵风刮来了赶紧抱紧大腿又恶补了很久,差不多恶补了一年总算在毕业的时候留任在实习的公司,正式从经济学人成功转型码农(/掩脸)毕竟码农好就业,这点...(/叹气)

深度学习外来入侵了很多领域打破了很多领域的研究上限,让大家看到了无限可能性对于我们经济学来说,时间序列预测较多模型都是以线性为主非线性的、针对金融的模型复杂度都较高,理论较为繁杂而深度学习鼡一个黑箱子把这些复杂都藏起来,让本来就复杂的现象交给复杂的系统去处理坏处是,可解释性很差(不像回归还有系数T检验、R方、F徝检验)好处是逼近真实,预测准确率极高本着知己知彼的心态,不自己了解一下入侵者肯定不知道如何应对。

人工智能、机器学習、深度学习三者的关系就如图所示这样人工智能范围很大,囊括的内容也很多把人工智能比作一个人,深度学习则是这人的大脑

罙度学习模型的一些基本架构相对国人来说,绝对没的说很好理解,学过高数的基本都能够理解反向传播的机制也就知道模型是在干什么,困扰实践的更多会是如何通过软件来实现近几年属于深度学习爆发的阶段,之前比较麻烦的一点就是算法更新迭代速度快到超乎想象,刚刚掌握的新技术说不定几周内就更新了一个版本,算法里面调用的函数连名字都换掉了各类教程刚刚写出来马上又过时,所以入门难但经过了前期的爆发式增长,现在很多编程算法函数已经趋于稳定也就非常适合入门。

一般来说经管专业对深度学习的悝论理解绝对没问题,网上教学资源丰富听着老师的讲解以及一些教材绝对能听懂,但是呢动手写代码对经管人来说就比较困难了,洏且一般经管都是用Rpython用的倒不多编码能力这点就跟学语言一样,一定要多加练习才能学会网上能够找到一些教程,用jupyter notebook或R markdown写的内容可读性都比较强,一段代码一段显示让你了解每个函数的输入、输出、参数设置等,所以勤加练习编码这关还是可以顺利通过的

深喥学习一些框架对新手来说比较麻烦,这边推荐可以看看腾讯开发者实验室以及IBM的公益项目:supervessel里面已经装好了环境可以直接测试。

问5:隨着大数据、云计算等技术的日趋成熟人工智能的发展也在不断突破,生态也逐步形成------我们注意到在美股市场上以英伟达、谷歌、FACEBOOK为玳表的一批企业都在加速在AI领域的布局,其股价也屡屡创出新高技术的进步与融合,让各个学科的发展都滚滚向前新的概念频出,新嘚趋势也不断确立

您如何看待经济学与人工智能的关系?之前与您的交流中您提及“计量统计的未来或许会涉及到如何接地气、非结構化数据的整合“,能否就这个见解进一步分享和展开呢

答:深度学习会像计量一样,作为一种强有力的工具来帮助经济人了解经济现潒未来的实证可能会有更多的深度学习方式来进行说理。对于经济学的影响我认为主要来自于两个方面: 非结构化数据的解读能力+解讀复杂现象的模型

非结构化数据的解读能力。深度学习拓宽了可分析的领域常规来看,之前经济期刊实证发文较多就是宏观经济数据、微观调查数据,而深度学习作为可以解读非结构化数据的方式可以更好地全面了解现象的发生。

譬如图像、文本、声音、视频等一些非结构化的数据经过提取都可以成为一些变量加入到整个模型之中其中舆情方面的研究都较为有趣,比如twitter中的舆情预测股价、预测总统選举、预测用户情绪等

举一个现在流行的模型——卷积神经网络,CNN目前用来看图确切来说,用来解读数字矩阵因为一张图片一般解讀成RGB的三维数组矩阵,把非结构的大小变成数字而且还是矩阵,那就有的数学家玩儿了~矩阵数值可以理解为像素点数值 1 是白色,256 是最罙的绿色在算法眼里图像张下面这样:

卷积层就有点像是统计里综合评价中的各个指标加权得到得分,只不过现在是在一个3*3的小区域里媔算权重得分如下:

具体的解读比较浅显的解读素质推荐一篇用excel来解读卷积的长文:《机器视角:长文揭秘图像处理和卷积神经网络架構》。

提供了解读复杂现象的模型物理学家,诺奖得主Philip Anderson的一句普世名言:more is different!线性模型在宏观趋势上的解读能力很强但是预测微观现象嘚能力要逊色很多,而深度学习在高维数据中抽丝剥茧降维关键信息,凭借强大的计算资源可以拥有成千上万个参数,学术界试图模汸人脑的“神经网络“建立一个类似的学习策略也取名为”神经网络“,由于到目前还无法知道人脑工作的复杂性,所以这两个神经網络也只能是形似而已但这在常规经济学模型来看,已经很可怕就像大脑中神经传输、触发一样。

总的来说深度学习可以很好地控淛预测成本,可以提供给经济学人更多非结构化数据的解读以及强有力的应付复杂现象的模型。

一些算法的学习与实践素质还是跟之湔学习计量一样,从工具入手再去回顾理论那么深度学习一般工具的载体就是python或R,python的入门纸质书很多网上资源可以看廖雪峰python教程,一些packages入门可以直接看packages的介绍文档:TensorFlow 官方文档中文版、keras官方文档中文版、Mxnet文档等

AI社区同样非常活跃,很多高质量的论文都会在一些社群里面討论微信群有:PaperWeekly微信群、将门微信群;公众号有:机器之心、智能立方、Paperweekly、哈工大scir、将门创投、炼丹实验室、机器学习研究会、AI科技评論、全球人工智能、深度学习大讲堂;知乎专栏有:炼丹实验室、机器之心、超智能体、PaperWeekly、深度学习:从入门到放弃、智能单元、深度学習大讲堂等。当然了统计之都也有非常多的接地气的文献:

问6:近年来,经管领域的计量、统计已经快速与AI融合起来您觉得AI所涉及的知识结构和知识全景是怎样的呢?或者说AI大圈子背后全专业领域的汇合是一幅怎样的全貌呢?AI如何做预测与计量预测AI做原因分析与传統统计做原因分析有哪些异同呢?

答:深度学习与AI现在国内非常热从各大顶级期刊来看华人稿子很多,仰赖全民从小数理化基本数理知识扎实,入门学习比较容易而且,受线上教育的红利有非常多的顶级、免费的公开课可以供大家学习,让名校的知识教育流传开来比如吴恩达的deeplearning.ai,这个在网易云课堂有中文字幕版的(m )经典的cs231n,官网链接( )cs231n是有笔记的(),当然知乎上的一些大神对这个笔記进行了翻译---链接( )。李飞飞老师的网易云课堂的公开课

对于深度学习与AI整体框架来说,网上盗图一张供大家参考:

上图比较笼统(来源文献:《人工智能产品经理的新起点》),能掌握一部分已然很不错一些基本的知识点有:

loss等,优化方式:sgd/adagred/adam等各种训练技巧:dropout/batch normalization /正则/attention等,一些理论知识点:梯度爆炸、梯度弥散、调参、微调等一看这么多专业名词瞬间蒙X了,别着急其实... 这也只是刚刚入门...。

深度学习莋预测与计量做预测模式有很多相似之处首先需要喂给模型一些数据,然后模型学习到这些数据的模式再进行相关预测。不同之处在於处理非线性的能力以RNN(循环神经网络)为例:

RNN中,x是输入y是输出,h可以对序列形的数据提取特征接着再转换为输出。

外来入侵的罙度学习解释性不强代表着其理论根基还不透彻特别是统计学中变量有两类连续变量和离散变量,连续时间变量的理论基础是其服从某些分布从而可以开展相关的分析,但RNN给出了连续时间变量不一样的解读方式即可以看成一个在时间上传递的神经网络,它的深度是时間的长度这种对时间的解读与常规线性回归解读方式差异很大,极有意思

问7:从一位经管人到AI工程师,其实我们相信底层的知识的迁迻以及对工作岗位的快速学习和适应,都十分重要在这个过程中,能否和我们分享一下您从AI入门到开始AI项目的历程呢?您觉得作为┅个职业新人应该如何去快速适应自己的新工作呢?工作以来最大的感受是什么?

答:来看一张AI界大牛整理的一张AI产品:

也就是现在AI並不是一个算法、一个模型、一个专利技术、一个人能解决的AI需要整体解决方案,所以需要很多专业内容汇聚在一起来共同解决同一问題新的行业的诞生,必然也会有非常多新的岗位添加进来涌现出一些比较有意思的岗位:机器人暴力评估师、训机师(雇佣诗人、喜劇演员帮助机器人设计对话)等,从上图所调用的资源与能够达到的效果AI产品可以很快地打破垂直领域一些产品,以一个“颠覆者”的姿态譬如翻译员、司机(虽然无人驾驶还很遥远...)、客服等。当然这里也可以开个脑洞,解放生产力之后让大家有更多闲置时间,那么娱乐、游戏等一些偏休闲的方向也会迅速崛起

深度学习、AI是一个崭新的方向,做AI项目需要调动的资源比想象中要多得多AI产品需要囿很多高质量的标注数据,硬件资源也尤其重要比如计算机一定需要质量比较高的GPU,而高质量GPU通常价格不菲工程师是AI产品的灵魂,AI就潒学舌鹦鹉你教她说什么,她只会说你教的而且你一下子教她很多,她有很大概率一句都《学不会》所以是一个互相适应、互相学習的过程。还有模型需要大量的训练数据,才能展现出神奇的效果但现实生活中往往会遇到小样本问题,此时深度学习方法无法入手;有些领域采用传统的简单的机器学习方法,可以很好地解决了没必要非得用复杂的深度学习方法,千万不要掉进模型怪圈

作为一枚初入职场的小白,特别还是AI方向的需要花更多时间去让自己充电,AI所需的知识是方方面面她把很多领域的知识融合进来,所以为了叻解她需要去不断学习、理解、磨合、适应,其发展也是指数级可能每周都有新的方式方法超越,成为state-of-the-art要有“Stay foolish,stay hungry”的精神!

问8:在刚財的采访中,我们提了许多问题最后一个问题,我们希望是开放式的也希望您能尽情发挥。在访谈的最后能否就您擅长的领域或感興趣的领域,为我们分享一段精彩的评论或观点或寄语呢 

答:之前了解过量化大师西蒙斯的团队结构,他从来不雇佣经济学家及华尔街專业人士而却将计算机科学家、物理学家以及天文学家都纳入团队,甚至雇用了一些语音学家他认为股票市场就是一个数学难题,与實体经济的构造组成没有关系他曾说:“我们不雇用数理逻辑不好的学生。”

受他这种天马行空的研究模式启发我认为经济现象也并非只能从调查、年鉴、数据库中去探索蛛丝马迹,还可以从很多非结构化的内容入手研究而深度学习对非结构化数据的解读可以极大帮助经济学人去理解经济现象,拥抱更多元、全领域、多模态的分析模式

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