具體描述
內容簡介
《復旦博學·21世紀高校統計專業教材係列：數據、模型與決策簡明教程》是一本專業教材。全書從統計、規劃求解與決策分析三個模塊，講述從數據分析到模型建立，再到實踐應用的過程。內容涵蓋描述性統計分析，概率、隨機變量及分布，估計問題，檢驗，多組數據比較分析，迴歸分析，規劃求解，時間序列分析等。《復旦博學·21世紀高校統計專業教材係列：數據、模型與決策簡明教程》又是一本有趣的教材。為充分體現齣數理統計在管理工作中的重要作用，本書不強調證明推導，講究理論方法公式隱含著的思想。學員將案例分析、計算機數據實驗與課堂內外交流討論結閤在一起，比如通過excel，也能以極大的樂趣學會製錶、畫圖、函數、數據分析與規劃求解等知識。
《復旦博學·21世紀高校統計專業教材係列：數據、模型與決策簡明教程》可以作為經濟學管理學的公共基礎課教材，也非常適閤mba項目中的商務與經濟統計課堂講授。
目錄
《數據、模型與決策簡明教程》第一章 引言
1.1 數據
1.1.1 調查數據
1.1.2 觀察數據
1.1.3 試驗數據
1.2 模型
習題一
第二章 描述性統計分析
2.1 數據類彆
2.2 定性數據的描述性統計分析
2.2.1 定性數據的列錶描述
2.2.2 定性數據的圖示描述
2.2.3 定性數據的數值描述
2.3 定量數據的描述性統計分析
2.3.1 定量數據的列錶與圖示描述
2.3.2 定量數據的平均大小（集中趨勢、中心位置）的數值描述
2.3.3 定量數據的離散程度的數值描述
2.3.4 經驗法則
2.3.5 數據變換
內容提要
附2.1 選擇excel的"數據"下拉菜單製錶
附2.2 選擇excel的工具下拉菜單，使用數據分析功能製錶和畫圖
附2.3 統計量與excel函數
附2.4 選擇excel的工具下拉菜單，使用數據分析功能計算描述統計量
習題二
第三章 概率、隨機變量及其分布
3.1 概率
3.1.1 古典概率：利用對稱性計算概率
3.1.2 頻率方法：估算概率
3.1.3 主觀推測：估算概率
3.2 隨機變量及其分布
3.2.1 離散型隨機變量
3.2.2 離散型隨機變量的平均數（均值、期望）
3.2.3 離散型隨機變量的方差與標準差
3.2.4 獨立性
3.3 期望-方差的決策分析
3.4 常用的離散型隨機變量的分布
3.4.1 二項分布
3.4.2 泊鬆分布
3.5 正態分布
3.5.1 正態麯綫
3.5.2 正態分布均值、方差與標準差的估計
3.5.3 正態分布的excel函數命令
3.5.4 標準正態分布
3.5.5 正態分布很重要
內容提要
附3.1 二項分布、泊鬆分布與正態分布的excel函數命令
習題三
第四章 估計問題
4.1 比例的估計
4.1.1 抽樣調查的可信性
4.1.2 估計比例
4.1.3 支持度估計大的候選人是否支持度也大
4.1.4 比例之差的區間估計
4.2 均值的估計
4.2.1 大樣本情況
4.2.2 小樣本情況
內容提要
習題四
第五章 檢驗
5.1 統計檢驗問題的推斷思考過程
5.2 統計檢驗問題的求解
5.2.1 原假設與備擇假設
5.2.2 檢驗法則與p值
5.2.3 檢驗的水平
5.2.4 兩類錯誤
5.2.5 假設檢驗問題的求解步驟
5.3 比例的檢驗
5.4 正態分布均值的t檢驗
5.5 正態分布方差的χ2檢驗
5.6 屬性數據類彆比例的χ2檢驗
5.6.1 屬性數據類彆比例的檢驗問題
5.6.2 齊性檢驗
內容提要
習題五
第六章 多組數據的比較分析
6.1 兩組數據的比較
6.1.1 比較正態分布方差的f檢驗
6.1.2 比較正態分布均值的t檢驗
6.1.3 成對數據
6.2 方差分析（anova）
6.2.1 組間變差
6.2.2 組內變差與全變差
6.2.3 變異分解
6.2.4 多重比較
內容提要
附6.1 用excel的數據分析功能比較兩組數據
附6.2 用excel的數據分析功能進行方差分析（anova）
習題六
第七章 相關與迴歸分析
7.1 相關與迴歸
7.1.1 正相關關係與正比例關係
7.1.2 負相關關係
7.1.3 兒子身高的迴歸
7.1.4 預測孩子成年後身高
7.1.5 迴歸模型
7.2 建立迴歸模型
7.2.1 收集數據
7.2.2 判斷變量之間有沒有相關性
7.2.3 計算迴歸直綫
7.2.4 給齣預測誤差和概率
7.3 相關係數
7.3.1 檢驗：是否綫性相關
7.3.2 測定係數
7.3.3 相關係數的計算公式的由來
7.4 多元綫性模型
7.4.1 迴歸模型復相關係數、測定係數與迴歸標準誤
7.4.2 檢驗迴歸模型有沒有意義
7.4.3 截距與斜率是否等於0的檢驗以及它們的估計問題
7.4.4 將非綫性迴歸問題化為綫性迴歸問題
7.4.5 復共綫性
內容提要
習題七
第八章 規劃求解
8.1 綫性規劃
8.1.1 最大利潤規劃問題
8.1.2 綫性規劃問題的解
8.1.3 敏感性分析
8.1.4 最小運輸成本規劃問題
8.2 非綫性規劃
8.2.1 投資組閤的迴報
8.2.2 優化投資組閤
8.3 整數規劃
內容提要
習題八
第九章 決策分析
9.1 不確定型決策問題常用的決策準則
9.2 風險型決策問題常用的決策準則
9.2.1 期望收益決策準則
9.2.2 期望後悔（機會損失）決策準則
9.2.3 最大可能決策準則
9.3 貝葉斯決策
9.4 效用函數
9.5 德爾菲法與層次分析法
9.5.1 德爾菲法
9.5.2 層次分析法
9.6 博弈論
9.6.1 納什（nash）均衡
9.6.2 混閤策略
內容提要
習題九
第十章 時間序列分析
10.1 簡單時間序列分析
10.1.1 時間序列趨勢外推法
10.1.2 趨勢預測模型的確定
10.1.3 移動平均
10.1.4 指數平滑
10.2 平穩時間序列模型
10.2.1 自相關函數（afc）和偏自相關函數（pafc）
10.2.2 自迴歸模型（autoregressive model）
10.2.3 移動平均模型 （moving average model）
10.2.4 自迴歸移動平均模型 （autoregressive�瞞oving average model）
10.2.5 平穩時間序列建模
10.2.6 平穩時間序列預測
內容提要
習題十
參考文獻
前言/序言
用戶評價
這本書的名字雖然看起來有點學術，但實際上，我拿到手的時候，驚喜地發現它比我想象的要親切很多。一開始，我以為“數據、模型與決策”會是一本充斥著枯燥公式和抽象理論的教科書，可能會讓我昏昏欲睡。然而，翻開第一頁，我立刻就被吸引住瞭。作者在引言部分就用非常生動形象的例子，比如如何利用超市的銷售數據來預測顧客的購買偏好，或者如何通過分析交通流量來優化城市規劃，將統計學和決策科學的概念融入其中。這些例子不僅貼近生活，而且非常具有啓發性，讓我覺得這些看似高深的知識，其實離我們並不遙遠。 接著，書中對“數據”的闡述，讓我對“數據”這個詞有瞭全新的認識。我之前覺得數據就是一堆數字，但這本書讓我明白瞭，數據是信息的載體，是決策的基石。它詳細講解瞭數據的來源、收集、清洗和預處理等過程，並強調瞭數據質量的重要性。書中還用圖錶和案例，展示瞭不同類型的數據，例如結構化數據、非結構化數據，以及如何選擇閤適的數據分析工具。特彆讓我印象深刻的是，作者並沒有僅僅停留在理論層麵，而是通過一係列的練習題，引導我們動手去處理真實世界中的數據。例如，有一個練習是分析一份公開的股票交易數據，找齣影響股價波動的關鍵因素。這個過程讓我體會到瞭數據分析的樂趣，也讓我看到瞭數據背後隱藏的規律。 “模型”的部分，則更是讓我大開眼界。我一直覺得模型是數學傢們纔能玩轉的東西，但這本書卻將復雜的模型原理，用非常易懂的方式呈現齣來。它從最基礎的綫性迴歸模型開始，逐步深入到邏輯迴歸、決策樹，甚至一些更高級的預測模型。作者並沒有直接丟給我們一大堆公式，而是通過大量的圖示和直觀的解釋，來闡述模型的構建思路、假設條件以及如何解釋模型的輸齣。例如，在講解決策樹時，作者利用瞭一個“是否購買汽車”的決策流程圖，生動地展示瞭決策樹如何一步步地進行分類。這讓我一下子就理解瞭模型的工作原理，不再感到畏懼。 書中對於“決策”的探討，更是這本書的靈魂所在。我發現，數據和模型最終的價值，就是為瞭做齣更好的決策。這本書並沒有止步於提供分析結果，而是著重講解瞭如何將分析結果轉化為可操作的決策。它探討瞭不同的決策場景，例如風險決策、不確定性決策，並介紹瞭各種決策支持工具和方法。我印象最深刻的是，書中分析瞭一個關於新産品上市的案例，如何利用市場調研數據和銷售預測模型，來決定産品的定價、推廣策略以及生産規模。這個過程讓我明白瞭，數據分析不僅僅是技術活，更是藝術活，需要結閤實際情況和戰略目標。 這本書在語言風格上，也讓我感到非常舒心。它不像我之前讀過的很多教材那樣，生硬、刻闆，充斥著晦澀難懂的術語。這本書的作者似乎非常瞭解讀者的需求，在講解專業概念的同時，總會穿插一些幽默的段子或者引人深思的類比，讓閱讀過程變得輕鬆有趣。例如，在講解模型評估時，作者用瞭一個“女朋友是否喜歡你”的簡單例子，來比喻模型預測的準確性，讓人忍俊不禁，但又深刻理解瞭模型的評價標準。這種接地氣的錶達方式，讓我覺得作者就像一位經驗豐富的老師，循循善誘地引導我一步步掌握知識。 這本書的結構設計也非常閤理，讓我能夠循序漸進地學習。它將復雜的統計學和決策科學知識，分解成一個個小的模塊，每個模塊都圍繞著一個核心概念展開。章節之間銜接緊密，邏輯清晰，讓我能夠很容易地找到知識的脈絡。而且，每個章節後麵都配有大量的例題和思考題，讓我可以及時鞏固所學知識，並嘗試將理論應用於實踐。我特彆喜歡書中的“案例分析”部分，這些案例都來源於真實世界的商業場景，讓我能夠看到統計學和決策科學在實際工作中是如何發揮作用的。 除瞭理論知識，這本書還給瞭我很多實用的技巧和方法。比如，在數據預處理的部分，作者詳細介紹瞭如何處理缺失值、異常值，以及如何進行特徵工程。這些都是在實際數據分析中非常重要的環節，但往往在很多其他教材中被一帶而過。這本書卻給予瞭足夠的篇幅，並提供瞭具體的代碼示例，讓我能夠快速上手。我之前在做數據分析項目的時候，經常會遇到數據質量不高的問題，但讀瞭這本書之後，我掌握瞭很多處理這些問題的有效方法，極大地提高瞭我的工作效率。 更重要的是，這本書讓我認識到瞭“數據驅動決策”的重要性。在過去的很長一段時間裏，我可能更多地依賴經驗或者直覺來做決策。但是，這本書讓我看到瞭數據分析的強大力量，它能夠幫助我們更客觀、更理性地認識問題，從而做齣更明智的決策。書中反復強調，數據本身並不能直接帶來決策，關鍵在於如何解讀數據、如何構建模型，以及如何將模型結果轉化為具有可行性的決策方案。這種思維方式的轉變，對我來說是價值巨大的。 這本書也讓我開始思考，在未來的學習和工作中，我應該如何更好地運用數據和模型。它不僅僅是一本教材，更像是一位良師益友，為我指明瞭方嚮。它讓我明白，統計學和決策科學並不是遙不可及的學科，而是能夠幫助我們更好地理解世界、解決問題的強大工具。我開始主動地去關注身邊的各種數據，思考如何利用模型來分析和解釋它們，並嘗試將這些知識應用到我的學習和生活中，這讓我覺得自己的視野更加開闊瞭。 總而言之，這本書為我打開瞭一扇新的大門。它以一種非常易懂、實用且啓發性的方式，嚮我展示瞭數據、模型與決策之間的深刻聯係。我非常慶幸自己能夠接觸到這本書，它不僅提升瞭我的專業知識，更重要的是，它改變瞭我看待問題和解決問題的方式。我強烈推薦所有對數據分析、商業智能和決策科學感興趣的讀者，都能認真閱讀這本書，相信你一定會有和我一樣的收獲。
評分這本書的名字，在我第一眼看到的時候，就如同給我注入瞭一劑強心針。“數據、模型與決策”——這幾個關鍵詞，精準地擊中瞭我在學習和工作中長期存在的痛點。我總是感覺自己能夠接觸到大量的數據，但卻不知道如何有效地利用它們，更遑論做齣基於數據的明智決策。因此，當我拿起這本書時，心中充滿瞭期待。 作者的寫作風格非常獨特，他並沒有一開始就陷入到枯燥的公式演算中，而是用一係列非常貼近生活的例子，將“數據”的價值展現得淋灕盡緻。他通過超市的銷售數據分析，展示瞭如何預測消費者需求；通過交通流量數據，說明瞭如何優化城市交通；甚至通過社交媒體數據，揭示瞭如何理解公眾情緒。這些例子讓我意識到，數據無處不在，而且蘊含著巨大的商業價值和洞察力。 接著，關於“模型”的部分，作者的處理方式更是讓我驚喜。他沒有直接拋齣復雜的數學模型，而是先從最基礎的模型概念入手，例如如何用簡單的函數來描述變量之間的關係。然後，再逐步引入更復雜的模型，並且每一種模型都配有詳細的圖示和解釋，讓我能夠非常直觀地理解模型的構建思路、假設條件以及如何解讀模型的輸齣。我之前對模型總有一種高不可攀的感覺，但這本書讓我明白，模型其實是可以被理解和掌握的。 而“決策”部分，則是這本書的靈魂所在。作者強調，數據和模型最終是為瞭支持決策服務的。他通過一係列的案例分析，展示瞭如何在商業、金融、市場營銷等領域，如何利用數據和模型來做齣更明智的決策。例如，書中分析瞭一個關於企業如何利用客戶數據來製定個性化營銷策略的案例，讓我看到瞭數據分析在提升客戶滿意度和商業迴報方麵的巨大潛力。 這本書的語言風格也讓我非常受用。作者的文筆流暢，錶達清晰，即使是講解一些比較抽象的概念，也能用生動形象的比喻來幫助我們理解。我記得在講解“模型偏差”和“模型方差”時，作者用瞭一個“靶心射擊”的比喻，讓我一下子就明白瞭這兩個概念的區彆和聯係。這種幽默而不失嚴謹的風格，讓我整個閱讀過程都充滿瞭樂趣。 此外，這本書的結構設計也非常閤理。它將復雜的知識點分解成易於理解的小單元，並且章節之間邏輯清晰，過渡自然。書中的例題和練習題也非常具有針對性，能夠幫助我及時鞏固所學知識，並嘗試將理論應用於實踐。 總而言之，這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一本思維方式的啓迪書。它讓我認識到瞭數據在現代社會中的巨大價值，也讓我看到瞭如何通過科學的方法來做齣更明智的決策。我非常慶幸能夠閱讀這本書，它不僅提升瞭我的專業知識，更重要的是，它改變瞭我看待問題和解決問題的方式。
評分初次拿到這本書，我就被它簡潔而富有力量的書名吸引住瞭——“數據、模型與決策”。這幾個詞語，仿佛為我描繪瞭一個宏大的圖景，關於如何從紛繁復雜的世界中，理清頭緒，做齣最優的選擇。我一直認為，在這個信息爆炸的時代，能夠駕馭數據、理解模型、並做齣精準決策，是多麼重要的能力。 這本書的作者，顯然是一位非常懂得如何與讀者溝通的人。他並沒有一開始就用枯燥的理論轟炸我，而是用一些非常生動、貼近生活的例子，比如如何通過分析超市的銷售數據來預測顧客的購買偏好，或者如何利用社交媒體數據來理解公眾情緒。這些例子讓我立刻感受到瞭數據分析的魅力，以及它與我們日常生活的緊密聯係。 書中關於“數據”的闡述，更是讓我對這個詞有瞭全新的認識。我之前以為數據就是一堆冰冷的數字，但這本書讓我明白，數據是信息的載體，是洞察事物本質的鑰匙。作者詳細講解瞭數據的來源、收集、清洗和預處理等過程，並強調瞭數據質量的重要性。讓我印象深刻的是，書中用“垃圾進，垃圾齣”的原則來警示我們，如果數據本身存在問題，那麼無論你的模型多麼精妙，分析結果都將是無效的。 在講解“模型”的部分，作者更是用一種非常易懂的方式，將復雜的模型原理一點點剝開。他從最基礎的綫性迴歸模型開始，逐步引入到更復雜的模型，並且每一種模型都配有詳細的圖示和解釋，讓我能夠非常直觀地理解模型的構建思路和工作原理。我之前對模型總有一種敬畏感，覺得那是數學傢們的專利，但讀瞭這本書之後，我發現模型其實是可以被理解和掌握的。 而“決策”部分，則將這本書的價值推嚮瞭高潮。我一直覺得，學習數據分析的最終目的就是為瞭做齣更好的決策。這本書恰恰做到瞭這一點。它詳細講解瞭如何在不同的決策場景下，如何運用數據和模型來支持我們的判斷。例如，書中分析瞭一個關於新産品上市的案例，如何利用市場調研數據和銷售預測模型，來決定産品的定價、推廣策略以及生産規模。這讓我看到瞭數據分析在實際業務中的巨大價值。 這本書的語言風格也讓我感到非常舒心。作者似乎非常瞭解讀者的需求，在講解專業概念的同時，總會穿插一些幽默的段子或者引人深思的類比，讓閱讀過程變得輕鬆有趣。我記得在講解模型評估時，作者用瞭一個“女朋友是否喜歡你”的簡單例子，來比喻模型預測的準確性，讓人忍俊不禁，但又深刻理解瞭模型的評價標準。 而且，這本書的結構設計也非常閤理，讓我能夠循序漸進地學習。它將復雜的統計學和決策科學知識，分解成一個個小的模塊，每個模塊都圍繞著一個核心概念展開。章節之間銜接緊密，邏輯清晰，讓我能夠很容易地找到知識的脈絡。而且，每個章節後麵都配有大量的例題和思考題，讓我可以及時鞏固所學知識，並嘗試將理論應用於實踐。 更讓我驚喜的是，這本書還提供瞭很多實用的技巧和方法。比如，在數據預處理的部分，作者詳細介紹瞭如何處理缺失值、異常值，以及如何進行特徵工程。這些都是在實際數據分析中非常重要的環節，但往往在很多其他教材中被一帶而過。這本書卻給予瞭足夠的篇幅，並提供瞭具體的代碼示例，讓我能夠快速上手。 總而言之，這本書給瞭我太多的驚喜和啓發。它不僅僅是一本技術手冊，更是一本思維方式的啓迪書。它讓我認識到瞭數據、模型與決策之間的深刻聯係，也讓我看到瞭數據在現代社會中的巨大價值。我非常慶幸能夠閱讀這本書，它不僅提升瞭我的專業知識，更重要的是，它改變瞭我看待問題和解決問題的方式。
評分拿到這本書的時候，我的心情就像一個渴望知識的探險傢，準備踏上一段未知的旅程。書名“數據、模型與決策”，本身就充滿瞭吸引力，它預示著一場關於信息、邏輯與智慧的探索。我一直對如何從海量數據中挖掘齣有價值的信息，並將其轉化為切實可行的解決方案感到好奇。 閱讀的開端，作者並沒有直接拋齣復雜的理論，而是以一種非常接地氣的方式，將“數據”的奧秘呈現在我麵前。他用生動的案例，比如分析超市的銷售數據來預測顧客的購買偏好，或者通過分析交通流量來優化城市規劃，讓我瞬間意識到，數據並非冰冷的數字，而是蘊含著豐富信息和潛在價值的寶藏。書中對於數據采集、清洗和預處理的詳細講解，更是讓我對數據的質量和可靠性有瞭全新的認識。 接著，“模型”的部分，作者以一種循序漸進的方式，將復雜的數學模型變得清晰易懂。他從最簡單的綫性模型入手，通過形象的比喻和圖示，讓我能夠輕鬆理解模型的構建思路和工作原理。我之前對模型總有一種高不可攀的感覺，但這本書打破瞭我的刻闆印象，讓我發現模型其實是可以被理解和掌握的。作者對於模型評估的講解，更是讓我明白瞭如何評價一個模型的優劣，以及如何在實際應用中選擇最閤適的模型。 而“決策”部分，則是這本書的升華。作者強調，數據和模型最終是為瞭支持決策服務的。他通過一係列的真實案例，展示瞭如何在商業、金融、市場營銷等領域，如何利用數據和模型來做齣更明智的決策。我尤其被書中關於企業如何利用客戶數據來優化産品服務的案例所打動，它讓我看到瞭數據分析在提升用戶體驗和商業價值方麵的巨大潛力。 這本書的語言風格也讓我非常享受。作者的文筆流暢，錶達清晰，即使是講解一些比較抽象的概念，也能用生動形象的比喻來幫助我們理解。我記得在講解“模型過擬閤”時，作者用瞭一個“死記硬背”的比喻，讓我一下子就明白瞭模型過度依賴訓練數據的弊端。這種幽默而不失嚴謹的風格，讓我在學習過程中充滿瞭樂趣。 而且，這本書的結構安排也十分閤理。每個章節都圍繞著一個核心主題展開，邏輯清晰，過渡自然。作者善於將復雜的知識點分解成易於理解的小單元，並輔以大量的圖錶和示例，讓我能夠輕鬆地掌握每一個知識點。這種循序漸進的學習方式，對於我這樣的初學者來說，尤其寶貴。 總而言之，這本書不僅僅是一本技術性的教程，更是一本思維啓迪的書。它讓我認識到瞭數據在現代社會中的巨大價值，也讓我看到瞭如何通過科學的方法來做齣更明智的決策。我非常慶幸能夠閱讀這本書，它不僅提升瞭我的專業知識，更重要的是，它改變瞭我看待問題和解決問題的方式。
評分這本書的封麵設計就有一種讓人忍不住想翻開的衝動，簡潔卻又不失力量感。當我在圖書館無意中翻到它的時候，就被這個名字吸引住瞭。“數據、模型與決策”——這幾個詞匯聽起來就充滿瞭信息量和解決問題的潛力。我一直覺得，在這個信息爆炸的時代，如何有效地處理和利用數據，是我們每個人都需要掌握的技能，而這本書似乎正是為我量身定做的。 拿到這本書後，我迫不及待地開始閱讀。首先，讓我印象深刻的是作者在開篇就用瞭一個非常貼切的比喻，將數據比作原材料，模型比作加工工具，而決策則是最終的成品。這個比喻一下子就消除瞭我對抽象概念的距離感，讓我覺得這些知識是如此的觸手可及。書中對“數據”的講解，更是讓我耳目一新。它不僅僅停留在數據是什麼，而是深入探討瞭數據的來源、收集的渠道，以及在收集過程中可能遇到的陷阱。我之前對於數據采集的理解非常片麵，以為隻要有數字就可以，但這本書讓我意識到，數據的質量直接決定瞭後續分析的可靠性。 接著，“模型”的部分，作者用瞭一種非常巧妙的方式來引導讀者。他並沒有一開始就拋齣一堆公式，而是從一些非常簡單的例子入手，比如如何通過曆史銷售數據來預測下個月的銷售額。通過這種循序漸進的方式，我能夠很自然地理解模型的構建思路和背後的邏輯。書中對不同類型模型的介紹，也都非常到位，從基礎的綫性模型，到更復雜的非綫性模型，作者都給齣瞭清晰的解釋和應用場景。我尤其喜歡書中關於模型評估的部分，它不僅講解瞭常用的評估指標，還強調瞭如何結閤實際業務場景來選擇閤適的模型。 而“決策”部分，更是讓我覺得這本書的價值得到瞭升華。很多時候，我們學習瞭數據分析的技能，卻不知道如何將分析結果轉化為實際的決策。這本書恰恰填補瞭這一空白。它詳細講解瞭在不同的決策場景下，如何運用數據和模型來支持我們的判斷。例如，在市場營銷領域，如何利用用戶畫像和行為數據來製定個性化的營銷策略；在風險管理領域，如何通過模型來評估潛在的風險並采取相應的規避措施。這些具體的案例分析，讓我對“數據驅動決策”有瞭更深刻的理解。 這本書的語言風格也是我非常欣賞的一點。作者非常注重讀者的閱讀體驗，避免瞭使用過於生僻的學術術語，而是用通俗易懂的語言來解釋復雜的概念。即使是一些比較抽象的模型原理，作者也能夠通過生動的比喻和形象的圖示來幫助我們理解。我記得在講解“過擬閤”這個概念的時候，作者用瞭一個“考前猜題”的例子，讓我一下子就明白瞭模型過度依賴訓練數據的弊端。這種幽默而不失嚴謹的錶達方式，讓我在輕鬆愉快的氛圍中學習到瞭知識。 更讓我驚喜的是，這本書的案例分析部分做得非常齣色。它選取瞭許多來自不同行業、不同領域的真實案例，讓我們能夠直觀地看到數據、模型和決策是如何在實際工作中發揮作用的。例如，書中分析瞭一個關於電商平颱如何利用用戶行為數據來優化商品推薦算法的案例，讓我對個性化推薦有瞭全新的認識。這些案例不僅增加瞭我的學習興趣，也為我提供瞭寶貴的實踐經驗。 這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一本思維方式的啓迪書。它讓我明白，在現代社會，數據不僅僅是數字的堆砌，而是蘊含著巨大價值的資源。如何有效地挖掘和利用這些資源，將直接影響到我們的決策質量和競爭力。這本書讓我開始從一個全新的角度審視我所處的世界，也讓我對未來的學習和工作充滿瞭期待。 在閱讀過程中，我發現這本書的邏輯結構也非常清晰。每個章節都圍繞著一個核心主題展開，並且前後章節之間有著緊密的聯係。作者善於將復雜的知識點分解成易於理解的小單元，並輔以大量的圖錶和示例，讓我能夠輕鬆地掌握每一個知識點。這種循序漸進的學習方式，對於我這樣自學能力有限的讀者來說，尤其重要。 這本書的實用性也非常高。它不僅僅停留在理論層麵，而是提供瞭很多可以直接應用於實踐的方法和技巧。例如，書中關於數據清洗和特徵工程的部分，就給我提供瞭很多寶貴的經驗。我之前在處理實際數據時，經常會遇到各種各樣的問題，但讀瞭這本書之後，我掌握瞭很多有效的方法來解決這些問題，大大提高瞭我的數據分析能力。 總而言之，這本書給瞭我太多的驚喜和啓發。它不僅讓我係統地學習瞭數據、模型與決策相關的知識，更重要的是，它改變瞭我看待問題和解決問題的方式。我從中獲得的不僅僅是知識，更是一種思維模式的轉變。我相信，這本書將會成為我未來學習和工作中的重要參考。
評分初次拿到這本書，我就被它那樸實無華但又充滿智慧的書名所吸引——“數據、模型與決策”。這幾個詞匯，在我看來，不僅僅是技術術語，更是通往理解世界、解決問題的關鍵鑰匙。我一直相信，在這個信息爆炸的時代，掌握如何從海量數據中提煉有價值的信息，並將其轉化為有效的行動，是至關重要的能力。而這本書，似乎就是為我指明這條道路的燈塔。 閱讀這本書的過程，就像是經曆瞭一場思維的洗禮。作者並沒有一開始就用復雜的公式和晦澀的理論轟炸讀者，而是從一個非常貼近生活的場景切入，比如如何利用超市的銷售數據來優化庫存管理，或者如何通過分析用戶評論來改進産品設計。這些生動的例子，讓我瞬間就感受到瞭數據分析的實用性和重要性。 書中對“數據”的講解，更是讓我受益匪淺。我之前對數據的認識非常淺薄，隻覺得它們是一堆數字，但這本書讓我明白，數據是信息的載體，是洞察真相的窗口。作者詳細介紹瞭數據的來源、收集方式，以及在數據收集過程中可能遇到的各種挑戰，讓我對數據的價值和重要性有瞭更深刻的認識。 緊接著，“模型”的篇章，作者用一種非常巧妙的方式，將那些原本令人生畏的數學模型變得觸手可及。他從最基礎的綫性模型入手，逐步深入到更復雜的模型，並且每一步都配有清晰的圖示和直觀的解釋，讓我能夠非常輕鬆地理解模型的構建思路和工作原理。我之前對模型的畏懼感，在閱讀的過程中蕩然無存。 而“決策”的部分，更是將這本書的價值提升到瞭一個新的高度。我一直認為，數據分析的最終目的就是為瞭做齣更好的決策。這本書恰恰做到瞭這一點。它詳細講解瞭如何在不同的決策場景下，如何運用數據和模型來支持我們的判斷。書中通過大量的實際案例，展示瞭數據驅動決策在商業、金融、市場營銷等領域的廣泛應用，讓我對如何將理論知識轉化為實際行動有瞭清晰的認識。 這本書的語言風格也讓我非常欣賞。作者的筆觸非常生動、幽默，即使是講解一些比較抽象的概念，也能用通俗易懂的語言來錶達，讓人讀起來毫不費力。我記得在講解“模型過擬閤”時，作者用瞭一個“熟能生巧”的比喻，讓我一下子就明白瞭模型過度依賴訓練數據的弊端。 而且，這本書的結構安排也非常閤理。每個章節都圍繞著一個核心主題展開，邏輯清晰，銜接緊密。作者善於將復雜的知識點分解成易於理解的小單元，並輔以大量的圖錶和示例，讓我能夠輕鬆地掌握每一個知識點。這種循序漸進的學習方式，對於我這樣的初學者來說，尤其寶貴。 這本書不僅僅是一本技術性的教程，更是一本思維啓迪的書。它讓我認識到瞭數據在現代社會中的巨大價值，也讓我看到瞭如何通過科學的方法來做齣更明智的決策。我非常慶幸能夠閱讀這本書，它不僅提升瞭我的專業知識，更重要的是，它改變瞭我看待世界的方式。
評分初次拿到這本書，我的內心就充滿瞭期待。書名“數據、模型與決策”，本身就蘊含著一種解決問題的力量，仿佛能夠指引我從紛繁復雜的信息中找到清晰的路徑。我一直相信，在這個數據洪流的時代，掌握處理和利用數據的能力，是走嚮成功的關鍵。 作者的寫作風格非常獨特，他並沒有一開始就用枯燥的理論轟炸讀者，而是用一係列非常貼近生活的例子，將“數據”的價值展現得淋灕盡緻。他通過分析超市的銷售數據，展示瞭如何預測消費者需求；通過分析交通流量數據，說明瞭如何優化城市交通；甚至通過社交媒體數據，揭示瞭如何理解公眾情緒。這些生動的例子，讓我瞬間就感受到瞭數據分析的實用性和重要性。 接著，“模型”的篇章，作者用一種非常巧妙的方式，將那些原本令人生畏的數學模型變得觸手可及。他從最基礎的模型概念入手，然後逐步引入更復雜的模型，並且每一種模型都配有詳細的圖示和解釋，讓我能夠非常直觀地理解模型的構建思路和工作原理。我之前對模型總有一種高不可攀的感覺，但這本書讓我明白，模型其實是可以被理解和掌握的。 而“決策”部分，則是這本書的靈魂所在。作者強調，數據和模型最終是為瞭支持決策服務的。他通過一係列的實際案例，展示瞭如何在商業、金融、市場營銷等領域，如何利用數據和模型來做齣更明智的決策。例如，書中分析瞭一個關於企業如何利用客戶數據來製定個性化營銷策略的案例，讓我看到瞭數據分析在提升客戶滿意度和商業迴報方麵的巨大潛力。 這本書的語言風格也讓我非常受用。作者的文筆流暢，錶達清晰，即使是講解一些比較抽象的概念，也能用生動形象的比喻來幫助我們理解。我記得在講解“模型偏差”和“模型方差”時，作者用瞭一個“靶心射擊”的比喻，讓我一下子就明白瞭這兩個概念的區彆和聯係。這種幽默而不失嚴謹的風格，讓我在整個閱讀過程都充滿瞭樂趣。 此外，這本書的結構設計也非常閤理。它將復雜的知識點分解成易於理解的小單元，並且章節之間邏輯清晰，過渡自然。書中的例題和練習題也非常具有針對性，能夠幫助我及時鞏固所學知識，並嘗試將理論應用於實踐。 總而言之，這本書不僅僅是一本技術性的教程，更是一本思維方式的啓迪書。它讓我認識到瞭數據在現代社會中的巨大價值，也讓我看到瞭如何通過科學的方法來做齣更明智的決策。我非常慶幸能夠閱讀這本書，它不僅提升瞭我的專業知識，更重要的是，它改變瞭我看待問題和解決問題的方式。
評分這本書的齣現，簡直就像是為我量身打造的。我一直對“數據”這個詞充滿好奇，總覺得它背後隱藏著無窮的奧秘，而“模型”和“決策”更是將這種神秘感推嚮瞭極緻。當我在書店看到這本書的時候，它所傳達齣的信息就讓我覺得，這一定是一本能夠解答我心中疑惑的書。 我迫不及待地翻開第一頁，就被作者那種深入淺齣的講解方式深深吸引住瞭。他沒有上來就丟給我一堆枯燥的公式，而是用一些非常生動形象的例子，比如如何通過分析天氣數據來預測股票的短期走勢，或者如何利用客戶的瀏覽行為來精準推送廣告。這些例子讓我瞬間就覺得，統計學和決策科學並沒有那麼遙不可及，它們就存在於我們生活的方方麵麵。 書中對於“數據”的定義和闡述，讓我對這個概念有瞭全新的認識。我之前以為數據就是一堆冰冷的數字，但這本書讓我明白，數據是信息的載體，是洞察事物本質的鑰匙。作者詳細講解瞭數據的采集、清洗、整理等過程，並強調瞭數據質量的重要性。尤其讓我印象深刻的是，書中用一個關於“垃圾進，垃圾齣”的原則來警示我們，如果數據本身存在問題，那麼無論你的模型多麼精妙，分析結果都將是無效的。 在講解“模型”的部分，作者更是用一種非常易懂的方式，將復雜的模型原理一點點剝開。他從最基礎的綫性迴歸模型開始，逐步引入到更復雜的模型，並且每一種模型都配有詳細的圖示和解釋，讓我能夠非常直觀地理解模型的構建思路和工作原理。我之前對模型總有一種敬畏感，覺得那是數學傢們的專利，但讀瞭這本書之後，我發現模型其實是可以被理解和掌握的。 而“決策”部分，則將這本書的價值推嚮瞭高潮。我一直覺得，學習數據分析的最終目的就是為瞭做齣更好的決策。這本書恰恰做到瞭這一點。它詳細講解瞭如何在不同的決策場景下，如何運用數據和模型來支持我們的判斷。例如，書中分析瞭一個關於新産品上市的案例，如何利用市場調研數據和銷售預測模型，來決定産品的定價、推廣策略以及生産規模。這讓我看到瞭數據分析在實際業務中的巨大價值。 這本書的語言風格也讓我感到非常親切。作者似乎非常瞭解讀者的需求，在講解專業概念的同時，總會穿插一些幽默的段子或者引人深思的類比，讓閱讀過程變得輕鬆有趣。我記得在講解模型評估時，作者用瞭一個“女朋友是否喜歡你”的簡單例子，來比喻模型預測的準確性，讓人忍俊不禁，但又深刻理解瞭模型的評價標準。 而且，這本書的結構設計也非常閤理，讓我能夠循序漸進地學習。它將復雜的統計學和決策科學知識，分解成一個個小的模塊，每個模塊都圍繞著一個核心概念展開。章節之間銜接緊密，邏輯清晰，讓我能夠很容易地找到知識的脈絡。而且，每個章節後麵都配有大量的例題和思考題，讓我可以及時鞏固所學知識，並嘗試將理論應用於實踐。 更讓我欣喜的是，這本書還提供瞭很多實用的技巧和方法。比如，在數據預處理的部分，作者詳細介紹瞭如何處理缺失值、異常值，以及如何進行特徵工程。這些都是在實際數據分析中非常重要的環節，但往往在很多其他教材中被一帶而過。這本書卻給予瞭足夠的篇幅，並提供瞭具體的代碼示例，讓我能夠快速上手。 這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一本思維方式的啓迪書。它讓我認識到瞭“數據驅動決策”的重要性，並讓我開始從一個全新的角度審視我所處的世界。它讓我明白，統計學和決策科學並不是遙不可及的學科，而是能夠幫助我們更好地理解世界、解決問題的強大工具。 我非常慶幸自己能夠接觸到這本書，它不僅提升瞭我的專業知識，更重要的是，它改變瞭我看待問題和解決問題的方式。我強烈推薦所有對數據分析、商業智能和決策科學感興趣的讀者，都能認真閱讀這本書，相信你一定會有和我一樣的收獲。
評分初次捧起這本書，我心中充滿瞭對知識的好奇與渴望。書名“數據、模型與決策”，本身就透露齣一種解決問題的力量，仿佛能夠指引我穿越信息的迷霧，找到最明智的道路。我一直堅信，在這個信息爆炸的時代，能夠駕馭數據、理解模型、並做齣精準決策，是至關重要的能力。 這本書的作者，顯然是一位深諳讀者心理的行傢。他並沒有直接用晦澀的理論來“勸退”讀者，而是從非常貼近生活的場景切入，比如如何通過分析超市的銷售數據來預測顧客的購買偏好，或者如何利用社交媒體數據來理解公眾情緒。這些生動的例子，讓我瞬間就感受到瞭數據分析的魅力，以及它與我們日常生活的緊密聯係。 書中關於“數據”的闡述，更是讓我對這個概念有瞭全新的認識。我之前以為數據就是一堆冰冷的數字，但這本書讓我明白，數據是信息的載體，是洞察事物本質的鑰匙。作者詳細講解瞭數據的來源、收集、清洗和預處理等過程，並強調瞭數據質量的重要性。讓我印象深刻的是，書中用“垃圾進，垃圾齣”的原則來警示我們，如果數據本身存在問題，那麼無論你的模型多麼精妙，分析結果都將是無效的。 在講解“模型”的部分，作者更是用一種非常易懂的方式，將復雜的模型原理一點點剝開。他從最基礎的綫性迴歸模型開始，逐步引入到更復雜的模型，並且每一種模型都配有詳細的圖示和解釋，讓我能夠非常直觀地理解模型的構建思路和工作原理。我之前對模型總有一種敬畏感，覺得那是數學傢們的專利，但讀瞭這本書之後，我發現模型其實是可以被理解和掌握的。 而“決策”部分，則將這本書的價值推嚮瞭高潮。我一直覺得，學習數據分析的最終目的就是為瞭做齣更好的決策。這本書恰恰做到瞭這一點。它詳細講解瞭如何在不同的決策場景下，如何運用數據和模型來支持我們的判斷。例如，書中分析瞭一個關於新産品上市的案例，如何利用市場調研數據和銷售預測模型，來決定産品的定價、推廣策略以及生産規模。這讓我看到瞭數據分析在實際業務中的巨大價值。 這本書的語言風格也讓我感到非常舒心。作者似乎非常瞭解讀者的需求，在講解專業概念的同時，總會穿插一些幽默的段子或者引人深思的類比，讓閱讀過程變得輕鬆有趣。我記得在講解模型評估時，作者用瞭一個“女朋友是否喜歡你”的簡單例子，來比喻模型預測的準確性，讓人忍俊不禁，但又深刻理解瞭模型的評價標準。 而且，這本書的結構設計也非常閤理，讓我能夠循序漸進地學習。它將復雜的統計學和決策科學知識，分解成一個個小的模塊，每個模塊都圍繞著一個核心概念展開。章節之間銜接緊密，邏輯清晰，讓我能夠很容易地找到知識的脈絡。而且，每個章節後麵都配有大量的例題和思考題，讓我可以及時鞏固所學知識，並嘗試將理論應用於實踐。 更讓我驚喜的是，這本書還提供瞭很多實用的技巧和方法。比如，在數據預處理的部分，作者詳細介紹瞭如何處理缺失值、異常值，以及如何進行特徵工程。這些都是在實際數據分析中非常重要的環節，但往往在很多其他教材中被一帶而過。這本書卻給予瞭足夠的篇幅，並提供瞭具體的代碼示例，讓我能夠快速上手。 總而言之，這本書給瞭我太多的驚喜和啓發。它不僅僅是一本技術手冊，更是一本思維方式的啓迪書。它讓我認識到瞭數據、模型與決策之間的深刻聯係，也讓我看到瞭數據在現代社會中的巨大價值。我非常慶幸能夠閱讀這本書，它不僅提升瞭我的專業知識，更重要的是，它改變瞭我看待問題和解決問題的方式。
評分我拿到這本書的時候，其實心裏是帶著一絲忐忑的，畢竟“數據、模型與決策”這幾個詞，在我看來，都帶著一種高高在上的學術氣息，我擔心自己會看不懂。然而，事實證明，我的擔心完全是多餘的。這本書從一開始就用一種非常親切、非常接地氣的方式，將我引入瞭這個精彩的世界。 作者在引言部分就用瞭一個非常形象的比喻，將數據比作“散落的珍珠”，模型是“串聯珍珠的綫”，而決策則是“最終閃耀的項鏈”。這個比喻一下子就點燃瞭我學習的興趣，讓我覺得這些原本抽象的概念，竟然可以如此詩意和生動。隨後，書中對“數據”的講解，更是讓我大開眼界。我之前以為數據就是一堆數字，但作者卻嚮我展示瞭數據的多樣性，以及數據背後所蘊含的豐富信息。 書中對“模型”的介紹，也讓我感到非常受益。我之前對模型總有一種神秘感，覺得它離我很遙遠，但這本書用非常通俗易懂的語言，結閤大量的圖示和案例，將各種模型原理娓娓道來。從最基礎的綫性迴歸，到後麵更復雜的分類模型，我都能夠理解得非常透徹。作者尤其強調瞭模型的解釋性，讓我明白，模型不僅僅是預測的工具，更是理解現象背後的邏輯的關鍵。 而“決策”部分，則是將前麵所學知識融會貫通的關鍵。這本書讓我明白，數據和模型本身是沒有意義的，隻有當它們能夠指導我們做齣更明智的決策時，它們的價值纔能得到最大程度的體現。書中通過一係列的案例分析，展示瞭如何在商業、金融、醫療等各個領域，運用數據和模型來支持決策。我印象最深刻的是，書中分析瞭一個關於企業如何利用客戶數據來優化産品服務的案例，讓我看到瞭數據分析在提升用戶體驗和商業價值方麵的巨大潛力。 這本書的語言風格也讓我感到非常愉快。作者並沒有使用那些晦澀難懂的學術術語，而是用一種非常生動、幽默的方式來講解。我記得在講解“模型偏差”和“模型方差”時，作者用瞭“射擊”的比喻，讓我一下子就明白瞭這兩個概念的區彆和聯係。這種輕鬆有趣的講解方式，讓我在學習的過程中充滿瞭樂趣。 而且，這本書的結構設計也非常閤理。它將復雜的知識點分解成一個個小單元，每個單元都緊密相連，邏輯清晰。章節之間的過渡也非常自然，讓我能夠毫不費力地將知識串聯起來。書中的例題和練習題也非常有針對性，讓我能夠及時鞏固所學知識，並嘗試將理論應用於實踐。 我尤其喜歡書中的“案例研究”部分。這些案例都來源於真實世界的商業實踐，讓我能夠直觀地看到數據、模型和決策是如何在實際工作中發揮作用的。這些案例不僅增加瞭我的學習興趣，也為我提供瞭寶貴的實踐經驗。 總而言之，這本書不僅僅是一本教材，更像是一位循循善誘的老師，為我打開瞭一扇新的大門。它讓我認識到瞭數據、模型與決策之間的深刻聯係，也讓我看到瞭數據在現代社會中的巨大價值。我非常感謝作者能夠寫齣這樣一本優秀的書，它不僅提升瞭我的專業知識，更重要的是，它改變瞭我看待問題和解決問題的方式。
評分課本中很多內容印刷錯誤，絕對是盜版書，嚴重影響我的閱讀和學習！強烈譴責盜版書冒充真版書售賣！
評分不錯
評分挺好的。一直都在京東購買，京東值得信賴！
評分還行～～～～～～～～～～～～
評分沒什麼問題啦，買書還能評價什麼？
評分絕對的好書啊，華師大知名教授的力作
評分王靜龍老師編的書，非常好，不重推倒，重實際應用
評分好東西 彆錯過
評分好好好好^ω^好好好好好好好好好好^ω^好好好好好好
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