相信许多留学生对数学代考都不陌生,国外许多大学都引进了网课的学习模式。网课学业有利有弊,学生不需要到固定的教室学习,只需要登录相应的网站研讨线上课程即可。但也正是其便利性,线上课程的数量往往比正常课程多得多。留学生课业深重,时刻名贵,既要学习知识,又要结束多种类型的课堂作业,physics作业代写,物理代写,论文写作等;网课考试很大程度增加了他们的负担。所以,您要是有这方面的困扰,不要犹疑,订购myassignments-help代考渠道的数学代考服务,价格合理,给你前所未有的学习体会。

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统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Data from APIs and Web Scraping

An Application Program Interface (API) is a set of procedures that allows users to access information or other services from a provider. For example, Google Places API (used to collect our data) allows access to busi-ness information such as name, address, rating, user reviews, website URL, ${ }^1$ contact information, and Google Types 2 tags. We leverage this information in two ways. First, public user reviews provide a rich source of contextual information about a business. For example, products users describe in their reviews – multiple reviews on the quality of steak from an establishment increases the likelihood the business is a restaurant versus a manufacturing plant. Second, we visit the website (when available) and “scrape” its visible textual information. The working assumption is that a company website provides clear and direct information about products or services it offers. Next, we use Google Types, which vary in usefulness, with less useful words like “establishment” and “point of interest,” but also words such as “hotel,” “bar,” or even “Hindu Temple,” which would greatly aid a model in classifying a business. Finally, we use the name of the company, as company names often indicate the type of products on offer (e.g., Krusty Burger). Together, these four elements – all sourced from publicly gathered data-provide us with the type of information needed to describe a business, what products it may sell, and how its customers use or perceive those products (Jabine 1984).
To generate our sample of businesses, we conducted a grid search on both Yelp and Google Places APIs, based on a combination of lat/long coordinates and keywords. We identified the geographic center of each Core-Based Statistical Area (CBSA) and each county therein to serve as the starting point for our search. ${ }^3$ To identify keywords, we found all words contained in the titles of all two-digit NAICS sectors. ${ }^4$ We then executed an API search the titles of all two-digit NAICS sectors. ‘We then executed an API search the centroids provided above, with a set search radius of $10 \mathrm{~km}$. This resulted in $1,272,000$ records, with approximately 70 percent of those coming from Yelp API. Next, we performed a search for each of those businesses on Google Places API, retrieving website URL, user reviews, and Google Types. The website URL was then visited and text was scraped using an internally developed procedure.

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Matching Collected Data to the Business Register

The Business Register (BR) is the Census Bureau’s comprehensive database of US business establishments and companies, covering all employer and nonemployer businesses. ${ }^5$ To identify if our 290,000 records appear in the BR, we utilized the Multiple Algorithm Matching for Better Analytics (MAMBA) software (Cuffe and Goldschlag 2018). This software utilizes machine learning techniques to link records based on name and address and provides high-quality matches. It also provides us with match metrics so we may identify quality matches over more tenuous linkages. In order to reduce the possibility of spurious linkages, we required that any matched pair must have either a 5-digit zip code, or city name, or 3-digit zip code in common-in order of importance. We ran two particular matches-the first matching on both name and address, and then a residual matching by only business name.
After matching the Google API data with the BR, we focus on the 120,000 single-unit $\left(\mathrm{SU}^6\right.$ establishments that have both website and review text and are employer-based businesses. This accounts for $43.44$ percent of the records. This seemingly low match rate is the result of three circumstances: First, we only use single-unit employer businesses for a cleaner analysis. Multiunit (MU) firms sometimes have a complicated nature of assigned industrial codes. For example, large retail companies may have storefronts (NAICS 42), warehouses (48-49), and corporate headquarters (55), all pointing to the same website with similar user reviews, making identification using our may eliminate many nonemployer business matches. Second, Google records may not exist in the 2016 version of the BR. The Census Bureau estimated that approximately 350,000 businesses would form after 2016Q3 (before we initiated our search), meaning any of these businesses may appear in Google but would not appear as an employer business in the Census data (Bayard et al. 2018a, 2018b), ${ }^7$ or the Google records may be falsified, and hence cannot be matched (Copeland and Bindley 2019).

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统计代写|经济统计代写经济统计代考|来自api和Web抓取的数据

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应用程序接口(API)是一组过程,允许用户从提供者访问信息或其他服务。例如,谷歌Places API(用于收集我们的数据)允许访问业务信息,如名称、地址、评级、用户评论、网站URL、${ }^1$联系信息和谷歌Types 2标记。我们通过两种方式利用这些信息。首先,公开的用户评论提供了关于企业的丰富的上下文信息来源。例如,用户在他们的评论中描述的产品——来自一家机构的对牛排质量的多次评论增加了该企业是一家餐厅而不是一家制造工厂的可能性。其次,我们访问网站(如果有的话)并“抓取”其可见的文本信息。工作假设是,一个公司的网站提供了关于它所提供的产品或服务的明确和直接的信息。接下来,我们使用谷歌Types,它的有用性各不相同,其中有一些不太有用的词,如“机构”和“兴趣点”,还有一些词,如“酒店”、“酒吧”甚至“印度教寺庙”,这将极大地帮助模型对业务进行分类。最后,我们使用公司的名称,因为公司名称通常表明所提供的产品类型(例如,shell Burger)。这四个元素——都来自公开收集的数据——一起为我们提供了描述企业所需的信息类型,它可能出售什么产品,以及它的客户如何使用或感知这些产品(Jabine 1984)。为了生成我们的企业样本,我们在Yelp和谷歌Places api上进行了网格搜索,基于长/晚坐标和关键字的组合。我们确定了每个基于核心的统计区域(CBSA)的地理中心和其中的每个县作为我们搜索的起点。${ }^3$为了识别关键字,我们找到了NAICS所有两位数扇区标题中包含的所有单词。${ }^4$然后我们执行API搜索所有两位数字的NAICS扇区的标题。然后我们执行API搜索上面提供的中心点,设置搜索半径为$10 \mathrm{~km}$。这导致了$1,272,000$记录,其中大约70%来自Yelp API。接下来,我们在谷歌Places API上对这些企业进行搜索,检索网站URL、用户评论和谷歌类型。然后访问该网站的URL,并使用内部开发的程序提取文本

统计代写|经济统计代写经济统计代考|将收集到的数据匹配到商业登记册

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商业登记册(BR)是人口普查局关于美国商业机构和公司的综合数据库,涵盖了所有雇主和非雇主企业。${ }^5$为了识别我们的290,000条记录是否出现在BR中,我们使用了多算法匹配优化分析(MAMBA)软件(Cuffe and Goldschlag 2018)。该软件利用机器学习技术根据姓名和地址链接记录,并提供高质量的匹配。它还为我们提供了匹配指标,因此我们可以在更脆弱的联系中识别出高质量的匹配。为了减少虚假链接的可能性,我们要求任何匹配的对必须有一个5位数的邮政编码,或城市名称,或共同的3位数邮政编码——按重要性排序。我们运行了两个特定的匹配—第一个匹配名称和地址,然后是仅根据企业名称进行的剩余匹配。在将谷歌API数据与br匹配之后,我们将重点放在有网站和评论文本且以雇主为基础的12万家$\left(\mathrm{SU}^6\right.$单位。这占记录的$43.44$ %。这种看起来很低的匹配率是三种情况的结果:首先,我们只使用单一单位雇主业务进行更清晰的分析。多单位(MU)公司有时具有指定的工业代码的复杂性质。例如,大型零售公司可能有店面(NAICS 42)、仓库(48-49)和公司总部(55),所有这些都指向相同的网站,用户评论相似,使用our进行识别可能会排除许多非雇主业务匹配。其次,谷歌记录可能不存在于2016年版本的BR中。人口普查局估计,在2016Q3之后(在我们开始搜索之前)将形成大约35万家企业,这意味着这些企业可能出现在谷歌中,但不会作为雇主企业出现在人口普查数据中(Bayard等人。2018a, 2018b), ${ }^7$或谷歌记录可能是伪造的,因此无法匹配(Copeland和Bindley 2019)。


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