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北京站丨2019年北大光华金融硕士(商业分析方向)宣讲会报名

时间:2019-05-18


2019年5月25日,北京大学光华管理学院金融硕士(商业分析方向)宣讲会将在北京举办,届时将邀请光华管理学院的教授们为同学们详细解读项目特色、培养体系及申请方法等,欢迎报名参加。

报名请点击文末左下角“阅读原文”


 宣讲时间

2019年5月25日 14:00 - 16:00

 宣讲地点

中国人民大学 公共教学三楼 一层3103教室

北京市海淀区中关村大街59号

 宣讲会日程



       
13:30 签到入场          



       
14:00 王汉生教授主持并致辞          

大数据、互联网、物联网等中国新型产业带来发展机遇和商业奇迹,新时代下我国蓬勃壮大的信息产业、互联网产业、数据产业迅速崛起,占据世界信息行业的一席之地。新的行业伴生出对新型人才需求的强烈呼声。为此,自2017年起,北京大学光华管理学院为适应和推动中国数据产业发展而重点打造了北大光华商业分析硕士项目,成为我国第一个完全自主培养并密切联系中国国情的商业分析项目。培养精通数据商业价值的高级人才,为中国数据产业培养技术与管理兼备的优秀人才,推动中国数据产业的繁荣进步。王汉生教授讲述北大,讲述光华,讲述北大光华商业分析项目。

         嘉宾简介          

王汉生,北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系,嘉茂荣聘教授,博导,系主任。在理论研究方面,关注高维数据分析。在业界实践方面,王汉生教授是国内最早从统计数据分析角度关注并研究搜索引擎营销,社交网络数据,以及位置轨迹数据分析的学者。曾与百度合作完成百度分析师高级培训,并担任百度认证专家委员会委员。在推进统计应用在电子商务以及移动互联网应用方面建树颇多。

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14:30 王翀教授 主题发言          

主题:《社交大数据》

摘要:线上社交已经成为了人们生活的重要组成部分,每天有超过10亿用户在使用微信。随着互联网应用向移动端转移,社交应用进一步成为整合各种服务的平台。与此同时,各种新媒体社交平台(如抖音、快手)不断涌现。在给人们带来便利的同时,基于互联网的社交服务实现了社会交往过程的数字化。互联网社交应用每天产生大量的用户行为和交互数据,这些数据蕴含着广阔的研究机会和巨大的商业价值。那么,复杂的网络社交后面的数据到底是什么形态?如何实现对数据的分析?数据分析能产生怎样的价值呢?

         嘉宾简介          

王翀,北京大学光华管理学院管理科学与信息系统学系副教授。2004年毕业于北京大学数学科学学院应用数学专业,2006年获清华大学金融学硕士学位,2012年于香港科技大学商学院获得博士学位。2012年至2017年任教于香港城市大学商学院。王翀教授关注现代信息技术,如互联网、区块链,人工智能等,对社会、经济系统产生的颠覆性冲击。他的研究涉及社交媒体,平台化商业模式,群体智能与众包,金融信息技术应用与监管等多个前沿领域。他的论文发表于Information Systems Research,Journal of Management Information Systems,Decision Support Systems等重要国际学术期刊,并在Information Systems Journal担任Associate Editor。



     
15:00 厉行教授 主题发言        

主题:《Leaderboard Effect: Who, When, and How?》

摘要:We study the design of leaderboard for an online learning platform in order to help users finish their learning object, increase their activation and retention, and enlarge the user base of the platform. The online learning platform we study is an English-word-memorizing platform for Chinese learners, and it displays the learning hours of top ten users one day before. We show the existence of leaderboard effects during the learning process of users, i.e., users learn more when exposed to a longer leaderboard hour. Such effect exhibits a hump-shape as the user is moving towards the end of the book, with maximum value happened when users finish 60% of the process. The above reduced-form finding is consistent with the predictions in the goal literature studying the interplay of internal motivation and external motivation (e.g., Huang, 2018). Motivated by our reduced-form findings, we build a structural model which allows for rich heterogeneity in terms of base-line learning intensity, the position on the leaderboard referred, the leaderboard effects, and its variation along the learning process. Based on our model estimates and counterfactual analysis, we have the following advices:

(1) identify users who are not positively responsive to the leaderboard, and shut down the leaderboard on their screen (who);

(2) for each users, detect their specific period of learning process with positive leaderboard effect, and only show leaderboard during that period (when);

(3) show the optimal length of the leaderboard based on their heterogeneous referral position (how).

This paper shed light on the interface design of online learning websites, and it may also provide guidance for other websites with leaderboard.

         嘉宾简介          

厉行,北京大学光华管理学院市场营销系助理教授,北京大学管理学学士、经济学硕士,斯坦福大学经济学博士;研究兴趣主要是数量营销、广告、实证产业组织、知识产权与创新。



     
15:30  互动环节        

现场互动答疑,为同学们详细解读项目特色、培养体系及申请方法等。



     
16:00  结束、自由交流        



(嘉宾和日程以活动当天为准,排名不分先后)


 报名方式


请进入http://pkugsmba.mikecrm.com/i1bywxm填写信息进行报名。



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