本网保定讯：为激发师生在数据分析领域的创新思维，提升数据处理和分析水平，英语系联合华北电力大学“一带一路”能源语言服务研究中心，于11月19日在教十一楼D106举办主题为“结构方程模型”和“Python语言数据分析”的学术沙龙活动（总第80、81期）。活动同步线上进行。英语系行政负责人、硕士生导师和24级研究生到场聆听。

继“一带一路”能源话语”“中国哲学简史（英汉对照）”“外语学科中国特色”“外语与国际传播”“百年电力精神”“学术理论研究与共享”等系列主题学术沙龙活动之后，本学期学术沙龙继续聚焦语言数据分析与外语研究量化方法。英语系2023级硕士生团队刘昕祎、赵姿佳和马烨婷同学围绕主题分别进行了讲解分享。

刘昕祎首先基于对“结构方程模型（SEM）”基本概念的讲解，对其优势及应用条件进行了系统介绍。作为一种综合性数据分析方法，SEM能够同时处理测量模型与结构模型，是现代社会科学研究的重要工具。当前主流的SEM分析软件中，“LISREL”与“AMOS”因其强大功能而备受青睐，其中AMOS因无需编程且界面友好，更适合初学者使用。之后，刘昕祎以“自媒体时代的网络暴力群体极化效应成因研究”为题，详细演示了通过AMOS软件进行SEM分析的完整操作流程。从模型构建到模型修正，深入解析了每一步骤的关键操作，重点说明了检验模型契合度时需要关注的主要指标，为现场师生提供了直观且实用的指导。同时针对模型中涉及的“中介效应”以及“结果分析”进行了深入阐述，结合实际数据探讨了网络暴力现象的潜在影响路径与成因，为研究该领域提供了理论支持和实证参考。

马烨婷首先介绍了Python编程语言的独特魅力——语法简洁清晰，易于阅读编写，因其丰富的标准库和第三方库，可为数据分析提供强大支持。其在分享数据分析的基本流程时，强调数据分析不仅是对数据的简单处理，更是对数据背后价值的深入挖掘。随后，她详细讲解了Python在数据分析中的应用，特别是Pandas库和NLTK库的使用技巧。赵姿佳结合Python操作应用案例，直观呈现了Python在数据分析中的应用，从安装、读取NLTK语料库、利用函数读取语料库文件以及利用Pandas库读取和处理数据等环节，展示了如何对数据进行清洗、转换和整合的具体操作流程。最后，以“文心一言”为例，通过创建指令获得Python处理语言数据分析编码，展示了如何从数据准备到模型训练、预测和评估的整个过程，进一步呈现了大语言模型如何辅助Python应用的全流程。

分享环节之后，师生就结构方程模型适用场景和Python应用前景等主题进行了深入研讨。与会硕导充分肯定了同学们的探索和发现，也就下一步的科学研究规划提出建议。

本次学术沙龙活动深化了英语系师生对结构方程模型和Python数据分析方法的认知，体会到跨学科研究的积极影响。不仅是知识的传承与分享，更是智慧的交织与碰撞，它将推动外语学习和研究者在未来的数据分析和学术探索中不断追求卓越、勇于创新。

初审：郭鑫

复审：储艳

审核：高霄

责任编辑：张丹