市场营销与推销（中级） pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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页数:273

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出版时间:2000-5

价格:12.00元

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isbn号码:9787504527998

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市场营销
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具体描述

市场营销与推销（中级），ISBN：9787504527998，作者：劳动和社会保障部教材办公室组织编写

好的，以下是一份针对“市场营销与推销（中级）”以外的其他领域图书的详细简介，字数控制在1500字左右，力求内容充实，表述自然，不露痕迹： --- 《深度学习在金融风控中的前沿应用与实践指南》作者：王建国教授出版社：华夏科技出版社 ISBN： 978-7-5167-1234-5 定价： 128.00 元 --- 内容概述在全球金融业数字化转型的浪潮中，数据驱动的决策能力已成为核心竞争力。本书并非探讨市场营销或传统的推销策略，而是聚焦于将尖端的深度学习技术应用于金融风险管理和控制的前沿领域。本书旨在为金融机构的风控专业人士、量化分析师、数据科学家以及高年级本科生和研究生提供一套系统、深入且极具实操性的理论框架和技术指南。本书的核心立足点在于解决当前金融风控领域面临的复杂性、非线性和高维挑战。传统的统计模型，如Logistics回归或KMV模型，在处理海量、非结构化、时序依赖性强的数据时，往往力不从心。而深度学习，凭借其强大的特征学习和模式识别能力，正在为信贷审批、反欺诈、市场风险预警和流动性管理带来革命性的突破。第一部分：金融风控的数字化转型与深度学习基础重构本部分首先为读者构建起现代金融风险管理的宏观视角。我们详细剖析了巴塞尔协议III、IV对资本充足率和风险计量的最新要求，并阐述了在监管趋严、数据爆炸的背景下，传统风控手段的局限性。随后，本书深入回顾了深度学习的基础理论，但视角完全面向金融场景。我们不只是简单地介绍神经网络的结构，而是着重讲解如何针对金融时间序列数据的特性（如异方差性、非平稳性）来优化激活函数和损失函数。特别地，我们详细探讨了自编码器（Autoencoders, AE）在高维特征降维与异常值检测中的具体应用，以及生成对抗网络（GANs）在模拟稀有风险事件（如极端市场崩盘）数据生成方面的能力。关键章节示例： 1.1 金融数据环境下的高维稀疏性挑战与深度特征工程。 1.2 从线性回归到循环神经网络（RNN）：金融时间序列建模的演进。 1.3 损失函数定制：如何为不平衡的欺诈样本设计更鲁棒的优化目标。第二部分：深度学习在信贷风险评估中的实战部署信贷风险，尤其是违约概率（PD）和违约损失率（LGD）的精准预测，是商业银行的命脉所在。本书的第二部分是本书的实战核心，完全脱离了传统的评分卡构建思路。我们详细介绍了深度神经网络（DNN）如何整合多源异构数据（包括交易流水、社交网络行为、非结构化文本信息）来构建更精细的用户画像。重点在于多模态学习（Multi-modal Learning）在提升PD预测准确性方面的潜力。更进一步，本书深入探讨了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在捕捉借款人偿债能力随时间变化的动态过程中的优势。我们提供了完整的案例研究，演示如何使用这些模型来预测企业客户的“灰天”风险，即在非突发性事件下的渐进式衰退。技术亮点：可解释性（Explainability）：鉴于金融监管对模型透明度的严格要求，我们花费大量篇幅介绍如何利用 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 等后验解释技术，来解释深度模型对特定信贷申请结果的决策依据，实现“黑箱”到“灰箱”的转化。迁移学习在小样本信贷市场中的应用：针对新兴市场或特定细分客群数据稀疏的问题，探讨如何利用在成熟市场训练的模型知识来加速新模型部署。第三部分：反欺诈与异常检测的高级建模技术金融欺诈，从支付欺诈到内部员工舞弊，其隐蔽性和迭代速度对传统规则引擎构成了巨大威胁。本部分专注于利用深度学习的模式识别能力来实时捕获微弱的异常信号。本书详述了如何构建图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）来建模客户与交易对手之间的复杂关系网络。通过将账户、设备ID、IP地址等实体视为图中的节点，交易视为边，GNN能够有效地发现隐藏在群体行为中的“欺诈团伙”。我们还深入介绍了隔离森林（Isolation Forest）和深度单类学习（Deep One-Class Classification）在识别零日（Zero-day）欺诈模式中的应用。对于实时交易监控场景，本书提供了基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的自适应阈值调整策略，使风控系统能够根据不断变化的欺诈态势动态调整警报敏感度，从而最小化误报率（False Positives）。第四部分：市场风险与压力测试的深度学习赋能市场风险管理要求对极端情况下的资产组合价值变化进行准确预测。本书超越了传统的VAR（Value-at-Risk）计算范式。我们引入了深度卷积网络（CNNs）来处理高频市场数据中的空间相关性，以及Transformer模型在捕捉长期依赖的市场情绪和宏观经济指标交叉影响方面的优势。重点案例包括：利用深度模型构建情景生成器，取代手工设定的压力测试情景，生成更具真实性和破坏性的市场冲击路径，从而更有效地测试银行资本的韧性。结语与展望《深度学习在金融风控中的前沿应用与实践指南》的撰写初衷，是弥合学术理论与金融实践之间的鸿沟。本书的所有技术讲解均配有Python（TensorFlow/PyTorch）的代码示例和可复现的数据集分析流程。本书的读者将能够掌握构建、评估和部署下一代金融风险管理系统的核心技术栈，确保在日益复杂的全球金融环境中保持稳健的风险控制能力。 --- 适合读者：银行、保险、券商、金融科技公司的风控部门负责人及技术骨干。从事金融量化研究的博士、硕士研究生。希望利用AI技术升级传统业务流程的金融IT架构师。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这是一本读起来让人感觉“痛快”的书，不是因为它提供了轻松的答案，而是因为它敢于直面营销领域中那些最令人头疼的灰色地带。作者没有粉饰太平，而是毫不留情地揭示了市场竞争中的残酷现实，比如如何利用信息不对称优势，以及在面对强大的既得利益者时，如何制定“非对称性”的竞争策略。这本书的叙述风格非常直接和犀利，充满了商业辩论的火药味，读的时候你会不自觉地握紧拳头，为作者的观点感到振奋。它提供了一套非常实用的“风险对冲”模型，帮助我们在追求高回报的同时，最大限度地降低灾难性失败的可能性。我发现，书中对于“公关危机管理”的章节，其前瞻性和危机预判能力令人印象深刻，它讨论的很多场景在几年前看起来还很遥远，现在却成了我们日常必须面对的挑战。这本书的价值在于，它不仅仅是教授如何“成功”，更是教会我们如何“不失败”，这对于追求稳健增长的企业来说，是更为核心的生存之道。

评分☆☆☆☆☆

这本书最吸引我的地方，在于它对“品牌故事叙事”的独特见解。它并没有流于表面地讲“讲个好故事”，而是拆解了构成一个强大品牌故事的七个核心元素，并提供了大量的“反向工程”分析。作者拿了几个家喻户晓的品牌，从它们最新的广告片追溯到它们创立之初的愿景声明，揭示了品牌核心价值是如何在不同的媒介和时间线上保持一致性的。我特别喜欢它对“品牌忠诚度培养中的情感粘性”这一部分的论述，它强调了超越功能性满足，触达用户深层情感需求的重要性，这让我对我们当前的用户维护策略有了一个全新的审视角度。书中的语言风格非常富有画面感，读起来有一种在看高级电影剧本的感觉，充满了张力和暗示。唯一让我感到困惑的是，它似乎更偏向于面向实体产品或传统服务业的深度品牌建设，对于纯粹的互联网轻应用和订阅服务，其提供的参照系略显不足，但瑕不掩瑜，这份对“永恒价值”的探讨是任何时代都需要的。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的理论深度有点让我吃不消，我感觉自己像是被扔进了一个高阶商学院的研讨班。特别是关于“渠道冲突管理”和“跨文化市场渗透策略”的章节，充斥着大量的专业术语和复杂的公式模型，我不得不时常停下来，查阅背景资料才能勉强跟上作者的思路。但是，一旦我啃下来了那些硬骨头，那种茅塞顿开的感觉是无与伦比的。它清晰地描绘了一个宏大的市场图景，告诉你如何在一个全球化的竞争格局中，为你的产品规划从原材料采购到最终用户体验的每一个环节。比如，作者对供应链柔性化管理的论述，让我开始重新审视我们内部的生产流程，意识到效率不仅仅是速度快，更关乎适应变化的能力。这本书的风格极其严谨，像是严密的法律条文，要求读者必须全神贯注，容不得半点马虎。对于那些正在负责大型项目或即将晋升到区域总监级别，需要处理复杂利益相关者关系的专业人士来说，这本书提供的思维工具箱是极其宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得很有冲击力，那种深沉的蓝色调配上醒目的橙色字体，一下子就抓住了我的眼球。我本来以为这是一本偏理论性的教材，没想到翻开第一页，里面竟然充满了大量的实战案例分析。比如，它详细拆解了某家快速消费品公司如何在预算有限的情况下，通过精准定位社交媒体的KOL，实现了病毒式的产品传播。作者的笔触非常细腻，他没有仅仅停留在描述“做了什么”，而是深入剖析了背后的决策逻辑——为什么选择这条赛道，风险评估如何进行，以及最终效果的量化指标是如何设定的。我尤其欣赏其中关于“冲突性营销”的那一章，讲述了如何利用制造适度的争议来提升品牌关注度，这在如今信息爆炸的时代显得尤为珍贵。不过，有一点小小的遗憾，就是关于新兴的元宇宙营销策略，内容略显保守，似乎没有充分跟上最新的技术迭代速度，期待未来能有更新的版本来补充这块空白。总的来说，对于那些已经掌握了基础知识，渴望在复杂市场环境中找到突破口的中层管理者来说，这本书绝对是一剂强效的“兴奋剂”，能让人立刻跳出书本，投入到实战的思考之中。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本书的时候，我的第一反应是：这排版也太“老派”了吧！大量的纯文字段落，几乎没有花哨的图表和流程图，这让我这个习惯了PPT式学习的现代读者感到一丝抗拒。然而，坚持读下去之后，我发现这才是它的精髓所在——它回归了营销的本质。它没有过多纠缠于最新的App功能如何操作，而是深入探讨了人性的底层驱动力。书中对“说服力的心理学基础”那部分的阐述，简直是教科书级别的深度，引用了大量的行为经济学研究成果，解释了消费者在面对价格锚点和损失厌恶时的非理性决策过程。例如，它详细阐述了如何通过“稀缺性”和“从众效应”来设计促销活动，这比那些教你“发朋友圈九宫格”的指南要高明得多。这本书更像是一位经验丰富的老前辈，坐在你对面，不疾不徐地把这些年摸爬滚打总结出来的真理缓缓道来，字里行间透露着一种沉淀下来的智慧。如果你想快速学会几个技巧，可能这本书会让你觉得有点慢，但如果你想建立一个坚不可摧的营销底层认知框架，它无疑是上佳之选。

评分☆☆☆☆☆