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管理數學與Python:數據分析的必修課

管理數學與Python:數據分析的必修課

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9789577633897
何宗武
五南
2019年6月10日
173.00  元
HK$ 164.35
省下 $8.65
 
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ISBN:9789577633897
  • 規格:平裝 / 404頁 / 17 x 23 x 2.02 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 專業/教科書/政府出版品 > 數理化類 > 數學











      搞定Python與管理數學,是成為數據分析專家的必備基礎

      第一本結合管理數學和Python應用的工具書,輕鬆獲得雙倍效果!



      管理的問題,就用數學來解決吧!

      令人驚呼的三大特色:

      1.淺顯易懂的口吻加上超豐富內容,一本掌握管理數學!

      2.附有精彩的範例、習題與解析,滿足所有練習慾望!

      3.用Python簡單搞定繁雜的數學計算,手把手跟著步驟走!



      讓數據分析成為管理的後盾,成就更無懈可擊的經營決策!



      管理數學為一門重要的基礎,不只是為了商業管理和決策,也是學習資料科學的第一步。現今不論是商管領域的學生或是從業人員,為了跟上世界的腳步,都必須踏上學習程式語言之路,如果能在學習管理數學時搭配Python做使用,不只符合世界潮流,也等同開啟資料分析的大門。



      本書作者投入融合「計量經濟學和資料科學」的計量資料科學 (Econometric Data Science) 多年,對於以計量經濟學為基礎的資料科學猶有心得,本書由淺入深的介紹函數、微積分、矩陣代數和數學規劃等管理數學必需的基礎與商管應用,此外,為達到與程式學習相輔相成之效,作者編排章節亦十分用心,在管理數學的16堂課中,穿插步驟式的Python教學,讓讀者學完數學原理和計算之後,能立刻熟悉Python的應用方式,學習效率更加倍!輕鬆就學會管理數學!

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    管理數學

    目錄

    推薦序





    第1部份 管理數學原理

    第1章 函數原理

    第2章 函數與導函數

    Python Part 1



    第2部份 微分

    第3章 微分方法— 單變數函數

    第4章 微分方法— 多變數函數偏微分

    第5章 微分商管應用

    Python Part 2



    第3部份 積分

    第6章 積分原理— 反導函數與微積分基本定理

    第7章 積分方法— 單變數函數

    第8章 積分方法— 多變數函數重積分

    第9章 積分的商管應用

    Python Part 3



    第4部份 矩陣代數

    第10章 矩陣代數基礎

    第11章 矩陣的基本運算與應用

    第12章 矩陣的進一步性質

    Python Part 4



    第5部份?? 數學規劃與管理決策

    第13章 數學規劃-- 單變數函數的極值

    第14章 數學規劃--多變數函數的極值

    第15章 數學規劃—具限制條件下函數的極值問題

    第16章 選擇性主題

    Python Part 5

    Python Part 6

    Python Part 7

    Python Part 8



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      過去20年,如果要處理資料都需要去圖書館拿年鑑或月報,然後用人工輸入。近來因為科技發展,讓數據的蒐集和使用愈來愈便捷,很多領域都開始面對大量數據躺在那邊。數字多的學科,須要瞭解資料探勘和數據分析的用途;用文字多的學門,則面臨文字分析和自然語言處理的學習。自己用不用沒關係,但是要能看的懂他人產生的報告。



      坊間不缺管理數學的書,但是就內容編寫而言,會反應作者心中的核心學科。例如,有的側重微積分,有的側重作業研究(Operation Research)或數學規劃,有的甚至沒有足夠的矩陣代數篇幅。因此,以管理數學為經,本書設想的是以企業管理為主的學習架構,分四部分:微分和積分與矩陣代數和數學規劃。對於上學期可以講授3學分微積分,下學期可以講授矩陣代數和數學規劃。這是本書內容的第一個特色。



      另外,目前商管學院和人文社會相關科系,幾乎都須要有一點程式概念,各校均增添程式教育課程。非資訊相關學門,程式學習入門最好能融入特定課程,而不要一開始就開一門獨立的程式語言課程。在這樣的背景之下,每一個部分結尾,納入循序漸進的Python章節,先把Python當成計算機,可以手算習題,然後用五六行的Python碼驗算。這樣一年課程下來,就會熟悉Python的運行邏輯。將Python融入課程,這是本書第二個特色。



      然而,在四部分之後,本書依然續編了5-8部分的Python介紹,以供有興趣的同學在整門課結束後可以利用暑假繼續學習。每部分的Python學習手冊,可以使用Python於習題練習,確認答案,繪圖,以及符號運算。



      本書完成,一要感謝臺灣師範大學提供優良的研究與教學環境,讓本人能專心工作;二要感謝五南出版社別具慧眼,在教科書市場競爭之下,願意出版這樣一本教科書。本書有任何疏漏與未竟之處,皆是本人的責任。

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    何宗武

    於臺師大管理學院 2019/5/17




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