市场营销策划

市场营销策划 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

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出版者:蓝色畅想图书发行有限公司(高等教育出版社)
作者:杨明刚
出品人:
页数:252
译者:
出版时间:2002-8
价格:20.90元
装帧:简裝本
isbn号码:9787040108408
丛书系列:
图书标签:
  • 市场营销
  • 营销策划
  • 营销策略
  • 品牌推广
  • 营销管理
  • 市场分析
  • 营销实战
  • 营销案例
  • 营销技巧
  • 营销传播
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具体描述

《市场营销策划》是教育部高职高专规划教材,是根据教育部制定的《高职高专教育市场营销专业人才培养方案》编写的。市场营销策划是现代企业市场营销的重要内容、关键性环节和主要手段。《市场营销策划》是一本实用型的教材,它在一般性地论述市场营销策划理论的同时,重点介绍了市场营销策划的技术与方法,并特别注意理论与实践的结合。为了便于学生阅读、使用和教师讲解、操作,每章都设有“学习目标”(知识学习目标和能力实训目标)、“个案引读”、“复习思考”、“阅读资料”、“实例点析”和“模拟演练”等内容。

《市场营销策划》在结构上力求创新。全书分为四篇共十五章。第一篇“市场营销策划导论”,介绍了市场营销策划的一般原理、基本流程和调查研究;第二篇“市场营销战略策划”,阐述了市场定位策划、市场竞争策划、企业形象策划、顾客满意策划;第三篇“市场营销战术策划”,阐述了产品策划、价格策划、分销策划、促销策划;第四篇“市场营销创新策划”,着重介绍了知识营销策划、关系营销策划、网络营销策划、整合营销策划。

《市场营销策划》可作为高等院校,尤其是高职高专院校市场营销及相关专业的教材或参考书,也可供在职人员培训使用。

好的,这是一本名为《深度学习与神经网络实战》的图书简介,旨在为读者提供一个全面且深入的实践指南,不涉及任何市场营销策划相关内容。 --- 《深度学习与神经网络实战》图书简介 拥抱智能时代的基石:从理论到部署的全景实践指南 在当今数据驱动的世界中,深度学习已不再是前沿实验室中的晦涩理论,而是驱动人工智能革命的核心引擎。它渗透到自动驾驶、自然语言理解、医疗影像分析乃至金融风控的每一个角落。然而,从掌握基础概念到成功构建并部署一个高效的深度学习模型,中间横亘着巨大的实践鸿沟。 《深度学习与神经网络实战》正是为填补这一鸿沟而精心打造的。本书并非停留在高层概念的泛泛而谈,而是深度聚焦于工程实现、模型优化与实际部署的每一个关键环节。我们力求以一种严谨、系统且极具操作性的方式,引导读者掌握构建下一代智能系统的核心技术栈。 全书内容结构清晰,循序渐进,从最核心的数学基础与算法原理出发,逐步迈向复杂的现代网络架构,最终落脚于工业级应用的部署挑战。 第一部分:深度学习的基石与工具链构建 本部分旨在为读者打下坚实的基础,确保读者能够熟练运用行业标准工具,理解底层机制。 第一章:环境准备与科学计算基础回顾 我们将详细介绍当前主流的深度学习框架——TensorFlow 2.x与PyTorch——的安装、配置与最佳实践。重点在于GPU加速的配置(CUDA/cuDNN)以及虚拟环境管理。此外,会精炼回顾构建神经网络所需的线性代数、概率论与微积分知识,强调这些数学工具在梯度计算和反向传播中的实际作用,而非纯粹的数学推导。 第二章:核心构建模块:张量操作与自动微分 张量(Tensor)是深度学习的血液。本章将深入探讨张量在不同硬件上的存储、运算效率,以及如何进行高效的内存管理。随后,我们将彻底剖析自动微分机制(Autograd)的运作原理,演示如何利用它来简化梯度计算,这是理解所有优化算法的关键。我们将通过对比不同框架下的实现细节,帮助读者建立对计算图的直观认识。 第三章:从零开始:基础神经网络的搭建与训练 本章将指导读者亲手实现一个简单的前馈神经网络(FNN)。我们将详细讲解激活函数(ReLU、Sigmoid、Tanh)的选择及其在深度网络中的影响,损失函数的选取(如交叉熵、均方误差)与优化目标的确立。重点将放在训练循环的完整构建,包括前向传播、损失计算、反向传播与参数更新的每一个步骤,确保读者完全掌握“训练”这个动作的内涵。 第二部分:现代网络架构的深度解析与实践 掌握了基础,我们将进阶到驱动当前AI突破的几大核心网络结构。 第四章:卷积神经网络(CNN)的深度探索 CNN是图像处理领域的绝对核心。本章将全面覆盖卷积层的数学原理(填充、步幅、感受野)、池化操作的目的与局限性。随后,我们将详尽分析经典架构如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet(残差连接的精妙)以及Inception模块。实战环节将围绕目标检测(如YOLO系列的基础思想)和图像分割的初步构建展开。 第五章:循环神经网络(RNN)及其演进 处理序列数据的关键在于RNN。本章将解释为什么标准RNN在长序列上会遭遇梯度消失/爆炸问题。我们将重点剖析LSTM(长短期记忆网络)和GRU(门控循环单元)的内部结构与门控机制,理解它们如何有效地捕获长期依赖关系。实战部分将侧重于时间序列预测与基础的机器翻译任务。 第六章:注意力机制与Transformer的革命 注意力机制是当代深度学习的“万能钥匙”。本章将详细讲解自注意力(Self-Attention)的计算过程,包括Q、K、V矩阵的生成与缩放点积。在此基础上,我们将完整解析Transformer模型(Encoder-Decoder结构),阐述其如何彻底取代RNN在序列任务中的地位。我们将通过实现一个简化的Transformer模型来巩固这些概念。 第三部分:模型优化、正则化与前沿技术 高效的模型不仅仅是准确,还必须稳定、泛化能力强且计算资源友好。 第七章:优化器与超参数调优的艺术 优化算法的选择直接决定了模型的收敛速度与最终性能。本章对比了SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp到自适应学习率的王者Adam/AdamW的差异与适用场景。我们将探讨学习率调度(Learning Rate Scheduling)的重要性,并介绍网格搜索、随机搜索以及更高级的贝叶斯优化方法在超参数空间探索中的应用。 第八章:提升泛化能力:正则化与稳定性 模型过拟合是工程实践中的顽疾。本章将深入探讨Dropout、L1/L2正则化、早停法(Early Stopping)的作用机理。此外,我们还将详细介绍批归一化(Batch Normalization)和层归一化(Layer Normalization)如何稳定训练过程,加速收敛,并有效缓解内部协变量偏移问题。 第九章:迁移学习与预训练模型的应用 在数据稀缺的场景下,迁移学习是提高效率的黄金法则。本章将详细讲解如何有效地利用在大型数据集上预训练的模型(如BERT、ResNet50)进行微调(Fine-tuning)和特征提取。我们将探讨不同任务下冻结层级的策略选择,以最大化利用已有知识。 第四部分:工业化部署与性能工程 理论模型必须转化为实际可用的产品。本部分关注如何将训练好的模型投入生产环境。 第十章:模型压缩与加速技术 生产环境对延迟和资源消耗极为敏感。本章将介绍一系列模型优化技术,包括:权重剪枝(Pruning)以减少模型冗余、量化(Quantization)以减小模型体积并加速推理(从Float32到Int8的转换),以及知识蒸馏(Knowledge Distillation)用于训练小型“学生模型”。 第十一章:模型服务化与推理部署 本章将聚焦于模型部署的流程。我们将使用TensorFlow Serving或TorchServe等专业工具,学习如何构建高性能的RESTful API接口。内容包括模型序列化、批处理请求的处理、并发管理以及在容器化环境(如Docker与Kubernetes)中实现模型的弹性伸缩部署。 第十二章:可解释性AI(XAI)与模型验证 在金融、医疗等高风险领域,模型决策的透明性至关重要。本章将介绍LIME和SHAP等主流的可解释性方法,帮助读者理解“黑箱”模型的内部逻辑。最后,我们将总结一套全面的模型验证框架,确保部署后的模型在真实数据流中保持鲁棒性和性能稳定。 --- 本书的特点在于其高度的实践导向性。每章理论阐述后都紧跟着结构化的代码实例,使用的代码库都是当前行业最新的稳定版本。读者在阅读过程中,将不仅仅是理解算法,更是亲手驾驭这些算法,最终能够独立完成一个从数据预处理到模型生产部署的完整深度学习项目。本书适合具备一定编程基础,渴望深入掌握人工智能核心技术的工程师、研究人员及高阶学生。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书简直是本“时间黑洞”,我原本以为只是快速翻阅一下,结果一头栽进去就出不来了。它对于理解现代商业环境中的复杂性,简直是提供了前所未有的深度剖析。作者似乎拥有某种“透视眼”,能够看穿那些光鲜亮丽的广告背后真正的驱动力。比如,书中对消费者行为模式转变的分析,细致到令人发指,它不仅仅是告诉你“人们变了”,而是精确地描绘出“为什么变、如何变、以及这种变化对现有商业模型将产生何种结构性冲击”。我尤其欣赏它对“叙事经济学”的探讨,那种将品牌故事提升到哲学高度的论述,让我开始重新审视自己日常接触到的所有营销信息。读完之后,你不会觉得你掌握了几个“速成秘籍”,反而会产生一种更深层次的焦虑——即意识到你之前对市场运作的理解是多么的肤浅。它强迫你跳出舒适区,用一种近乎批判性的眼光去审视每一个商业决策背后的伦理与逻辑,读起来酣畅淋漓,但也伴随着一种对现有认知的颠覆感。这本书的行文风格非常凝练,每一个句子似乎都经过了反复的锤炼,信息密度高到需要反复阅读才能完全吸收。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个极度忙碌的阶段开始阅读这本书的,原以为会因为精力不济而浅尝辄止,没想到它竟然有着奇特的“抓取力”。它的语言风格充满了那种老派的、精准的描绘,仿佛作者在用手术刀而不是画笔来勾勒商业的图景。书中有一段对“信任成本”在数字化转型中的变迁分析,简直是醍醐灌顶。它不再把信任视为一个软性的、模糊的概念,而是将其量化为一个需要被主动构建和维护的“动态负债”。我过去总是倾向于用技术解决信任问题,而这本书让我意识到,技术只是中介,真正的壁垒依然在于人性与组织文化。阅读过程中,我好几次停下来,不是因为不懂,而是因为需要时间消化其中蕴含的巨大信息密度,并思考如何将这种深刻的洞察转化为我日常工作中的具体行动。这本书绝对不适合那些只想要快速解决方案的读者,它需要的是一个愿意投入心力进行深度思考的伙伴。它提供的不是一张地图,而是一套勘测工具,让你能够自己绘制出脚下这片瞬息万变之地的地形。

评分☆☆☆☆☆

我通常对这种被誉为“改变行业”的书持保留态度,但这本书成功地打破了我的偏见。它的文字有一种老派的、近乎学术的严谨性,却又不失现代商业语境的灵活性。最让我印象深刻的是它对“无形资产价值重估”这一章节的处理。作者没有用那些陈词滥调来赞美创新,而是提供了一套详细的审计流程,用以评估那些尚未被传统财务报表捕捉到的知识产权、文化资本和社群粘性的真实市场价值。这种从宏观理论到微观操作的无缝衔接,是很多同类书籍望尘莫及的。读这本书的过程,就像是参与了一场高水平的闭门圆桌会议,你能感受到作者是在与最顶尖的商业思考者对话。对于我这个长期在战略规划领域工作的人来说,它提供的不是“做什么”,而是“如何更深刻地定义问题”,这才是真正有价值的提升。书的后半部分,对于全球化背景下地方性营销策略的异化与重构的论述,更是提供了极其宝贵的前瞻性视角,让人对未来五到十年的市场格局有了一个更具操作性的预判。

评分☆☆☆☆☆

初读此书,我最大的感受是它那股扑面而来的“实战烟火气”,但这“烟火气”绝非市面上那些浮于表面的“操作手册”可比。它更像是一位身经百战的老将,在复盘自己那些最惨烈、也最成功的战役时,毫不留情地撕开了决策过程中的迷雾。书中对“资源错配”的案例分析尤其震撼我,作者没有停留在指责外部环境不公,而是深入挖掘了内部流程中那些看似微不足道却能致命的逻辑漏洞。比如,它如何解构一个曾经红极一时的产品线是如何因为对早期用户反馈的过度“自我感动”而最终走向衰亡,这种对人性弱点的精准捕捉,比任何复杂的量化模型都来得更真实、更尖锐。我试着将书中的一些分析框架应用到我正在处理的一个棘手项目上,立刻就找到了之前所有方案都无法突破的那个“瓶颈点”。这本书的价值在于,它提供的不是一个完美的公式,而是一套强大的“排除错误”的思维工具箱,让你能够更快地排除那些看起来很美但实则充满陷阱的路径。这本书的排版和配图也很有意思,它们不是单纯的装饰,而是作为论证的视觉辅助,极大地增强了阅读体验的流畅性。

评分☆☆☆☆☆

这本书读起来,感觉像是被一位极其挑剔的导师拉到面前,强迫你审视自己的所有“舒适区”的假设。它最独特之处在于对“效率悖论”的深刻揭示——即过度的优化和标准化,如何在不经意间扼杀了市场所需的“随机性”和“适应性”。作者的笔触非常冷峻,它没有试图给你打气,反而是在提醒你,在信息爆炸的时代,最稀缺的资源不是数据,而是“有效筛选信息的能力”和“慢思考的权利”。我尤其喜欢其中对“注意力稀释效应”的数学建模分析,虽然我不是数学家,但它清晰地展示了,当所有人都争夺同一块注意力池时,投入产出比是如何发生非线性下降的。这本书的阅读难度不低,它要求读者不仅要有商业基础,还要有一定的批判性思维能力去挑战那些行业共识。但一旦跨越了最初的门槛,它带来的认知升级是指数级的。它更像是一本“反成功学”的著作,因为它告诉你,成功往往是建立在对某种普遍错误认知的不屑一顾之上的。

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