2025年4月3日下午，现代金融学院成功举办“数据分析能力提升沙龙暨横向合作课题研究分享会（第二期）”。本期活动聚焦“机器学习在经济数据分析中的应用”，采用“理论讲解+案例实操”的模式，深入探讨机器学习方法在经济学研究中的实践运用，助力师生提升科研能力与论文写作水平。

聚焦前沿：机器学习赋能经济研究

主讲人贝乐敏老师结合自身研究经验，系统介绍了机器学习在经济学领域的应用场景，并重点解析了LSTM（长短期记忆网络）模型在价格指数预测中的实践案例。贝老师从理论基础出发，详细阐述了模型的构建逻辑、数据预处理方法及结果分析技巧，同时分享了如何利用DeepSeek等AI工具辅助Python编程，提升研究效率。

学研结合：从理论到实践

讲座伊始，贝乐敏老师回顾了博士期间学习机器学习的经历，并推荐了适合初学者的经典教材与学习路径。随后，通过LSTM模型的代码演示与案例解析，贝老师生动展示了机器学习如何解决经济预测问题，激发了师生对数据驱动型研究的兴趣。

互动交流：激发科研热情

在问答环节，师生围绕模型优化、数据获取、论文写作等话题展开热烈讨论。贝老师针对具体问题提供了专业建议，现场学术氛围浓厚。本次活动不仅加深了师生对机器学习应用的理解，也为后续横向课题合作与跨学科研究奠定了基础。