数学建模入门-125个有趣的经济管理问题

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出版者:中国科学技术大学出版社
作者:杨桂元
出品人:
页数:294
译者:
出版时间:2013-11
价格:33
装帧:平装
isbn号码:9787312032264
丛书系列:
图书标签:
  • 数学建模
  • F2经济计划与管理
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  • 实践
  • 高等教育
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具体描述

《数学建模入门:125个有趣的经济管理问题》 内容简介 在瞬息万变的商业世界中,决策的质量直接关系到企业的生存与发展。如何从纷繁复杂的数据中洞察趋势,如何量化风险,如何优化资源配置,如何制定出更具前瞻性的策略?《数学建模入门:125个有趣的经济管理问题》正是为解答这些核心问题而生,它将数学这门严谨的学科,与经济管理的实践需求巧妙地结合起来,为读者提供一套系统而实用的建模方法论。 本书并非一本枯燥的数学理论堆砌,而是聚焦于“问题导向”的学习理念。我们精选了125个源自真实经济管理场景的典型问题,涵盖了从宏观经济分析到企业微观运营的各个层面,力求贴近读者的实际工作和学习需求。无论您是初涉经济管理领域的学生,还是希望提升决策分析能力的职场人士,都能从中找到切实的启发和可行的工具。 核心价值与特色: 1. 问题驱动,情境真实: 全书的案例均取材于现实生活中的经济管理挑战,例如: 市场营销: 如何预测产品销量?如何优化广告投放策略以获得最大回报?如何进行用户细分和精准营销? 金融投资: 如何构建最优投资组合以平衡风险与收益?如何评估股票或债券的内在价值?如何进行风险管理和套期保值? 生产运营: 如何制定最优生产计划以满足市场需求并降低成本?如何进行库存管理以避免积压或缺货?如何优化生产线布局和流程? 人力资源: 如何进行人力成本预测和优化?如何评估员工绩效并制定激励机制? 战略决策: 如何进行产能扩张决策?如何评估新项目投资的经济可行性?如何进行竞争对手分析和定价策略制定? 宏观经济: 如何分析通货膨胀的成因与影响?如何预测GDP增长?如何理解货币政策和财政政策的作用? 这些问题不仅仅是理论性的探讨,而是我们日常工作中可能遇到的具体情境。通过这些生动的问题,读者能够直观感受到数学建模的强大力量。 2. 方法体系,循序渐进: 本书遵循从易到难、从简到繁的学习路径,系统介绍各种常用的数学建模方法,包括但不限于: 代数模型: 线性方程组、不等式等,用于建立变量之间的基本关系。 优化模型: 线性规划、整数规划、非线性规划等,用于在约束条件下寻求最优解,如成本最小化、利润最大化。 统计模型: 回归分析、时间序列分析等,用于数据分析、趋势预测和规律挖掘。 决策模型: 决策树、博弈论、层次分析法等,用于在不确定性或多目标环境下做出最优决策。 仿真模型: 蒙特卡洛模拟等,用于模拟复杂系统的行为并评估各种策略的风险。 本书的讲解方式注重直观理解和实际应用,避免过于抽象的数学推导,而是侧重于如何将实际问题转化为数学模型,以及如何解释和运用模型的结果。 3. 工具支持,实践导向: 在解决问题的过程中,本书会引导读者了解和运用常用的数学建模软件和工具,例如Excel的规划求解、R语言、Python中的相关库(如NumPy, SciPy, Pandas, Statsmodels, PuLP等),以及专门的数学规划软件。通过实际操作,读者不仅能掌握建模的思想,更能获得解决实际问题的能力。 4. 案例解析,透彻深入: 每一个问题都配有详尽的解析过程。从问题的识别、模型的构建、参数的设定,到模型的求解、结果的解释和模型的优化,都进行了清晰的阐述。同时,还会讨论模型的假设条件、局限性以及如何根据实际情况调整模型,帮助读者培养严谨的建模思维。 5. 知识拓展,能力提升: 除了核心的建模方法,本书还会穿插介绍相关的经济学、管理学原理,以及数据分析的统计学知识,帮助读者构建更完整的知识体系。通过学习数学建模,读者将能够: 提升分析能力: 将复杂问题分解,找出关键变量和内在联系。 强化决策能力: 基于数据和模型,做出更科学、更理性的决策。 掌握量化方法: 为定性分析提供量化支持,使决策更具说服力。 增强解决问题的能力: 具备独立分析和解决经济管理问题的信心和能力。 适用人群: 在校学生: 经济学、管理学、统计学、数学及相关专业的本科生和研究生,作为教材或参考书,能极大地提升课程学习效果和实践能力。 职场人士: 从事市场营销、金融、运营、咨询、数据分析等工作的专业人士,希望通过量化方法提升工作效率和决策水平。 有志于精进者: 对经济管理问题充满好奇,希望学习科学决策方法,构建严谨思维体系的各类读者。 《数学建模入门:125个有趣的经济管理问题》不仅是一本书,更是一个通往科学决策之路的向导。它将带您领略数学在经济管理领域的无限魅力,助您在复杂的商业世界中游刃有余,做出更明智、更具价值的判断。

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读后感

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用户评价

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作为一本号称“入门”的书籍,它在“实践性”这一点上做得尤为出色。每一章的末尾都设计了结构清晰的“动手实践”环节,这些任务并非简单的习题,而是要求读者真正动手去收集数据、搭建模型并得出结论。更重要的是,书中对如何利用现有软件工具(比如提到的某些常用数据分析平台)来实现这些模型给出了详尽的指导,而不是只停留在理论层面。这对于我们这些习惯于“所学即所得”的读者来说,简直是雪中送炭。我尝试着按照书中的步骤操作了几次,发现每一步的说明都非常细致,即便是对软件操作不太熟悉的人也能很快上手。这种手把手的教学方式,极大地缩短了理论知识转化为实际生产力的周期。这本书与其说是一本教材,不如说是一位耐心的、全能的导师,它不仅教会你游泳的理论,还亲自下水带着你游完了完整的泳道。

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这本书的封面设计得相当有吸引力,色彩搭配和字体选择都透露着一股专业又不失亲和力的气息。我拿到手后,第一时间翻阅了目录,感觉内容编排得非常合理,从基础理论到实际案例,层层递进,让人很有信心能够跟着书中的步伐一步步深入学习。特别是那些案例的标题,光是看名字就让人跃跃欲试,像是“如何用数学模型分析股市波动”、“最优定价策略的秘密”等等,这些都精准地击中了我们这些非科班出身又对应用数学感兴趣的人的痛点。我尤其欣赏作者在引入新概念时所采用的“故事化”叙述方式,它不像传统教材那样枯燥地罗列公式,而是将数学建模的过程融入到解决实际问题的场景中,让抽象的理论瞬间变得生动起来。比如,当我看到第一个关于资源分配的案例时,那种豁然开朗的感觉,仿佛自己真的化身为一个决策者,运用数学工具找到了最佳的解决方案。这本书的排版也很考究,图文并茂,逻辑清晰,即便是初学者也能轻松跟上节奏,完全不会感到压力山大。可以预见,这将是一本我愿意反复翻阅、并愿意推荐给身边所有对跨学科学习感兴趣的朋友的佳作。

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这本书的语言风格简直是一股清流,完全没有那种刻板的学术腔调。作者的文笔非常流畅,读起来简直像是在听一位经验丰富的行业专家在娓娓道来,那种轻松愉快的氛围,极大地降低了学习数学建模的心理门槛。我发现自己常常会因为被某个精彩的论述或者一个巧妙的比喻而会心一笑,这种阅读体验是极其罕见的。它不仅仅是在传授知识,更是在培养一种“建模思维”,即如何将现实世界中纷繁复杂的信息提炼、抽象、并用数学语言进行精确描述的能力。书中很多例题的选择都紧扣当下热点,比如共享经济下的动态定价、供应链的风险评估等,这使得学习过程充满了与现实世界的关联性,让你时刻能感受到自己所学并非是纸上谈兵。我之前对数学建模一直有一种畏惧感,觉得那是高智商人士的专利,但读了这本书后,我彻底改变了看法,它证明了,只要方法得当,任何人都可以掌握这项强大的技能。

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我得说,这本书的深度和广度超出了我的预期。很多市面上号称“入门”的教材,往往在关键的数学工具介绍上蜻蜓点水,读者看完后依然是一头雾水,需要再找其他资料来补充。但这本书的处理方式非常扎实,它没有回避复杂的数学推导,而是用一种极其巧妙的方式将其“包装”起来,确保读者在理解模型背后的逻辑思辨的同时,也能对所使用的数学工具——无论是微积分、线性规划还是概率论——有一个清晰的认识。我特别关注了关于时间序列分析的那几章,作者提供的那些实战技巧,比如如何选择合适的平滑系数、如何进行周期性分解,这些都是我在工作中经常会遇到的难题,书里给出的解决方案既有理论支撑,又具备极强的操作性,这一点非常难得。读完这部分内容,我感觉自己的工具箱里一下子多出了几件趁手的“兵器”,对于未来处理更复杂的、带有不确定性的经济管理问题,信心倍增。这本书绝不仅仅是停留在“是什么”的层面,它更侧重于“怎么做”和“为什么这么做”,这种实践导向的学习体验是极其宝贵的。

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这本书最让我感到惊喜的是它对案例的深入挖掘和多角度解析。很多时候,同一个经济问题,作者会提供不止一种建模思路,并且会详细对比不同模型的优劣、适用场景以及局限性。这种辩证式的分析方法,极大地拓宽了读者的视野。比如,在处理一个库存优化问题时,书中不仅展示了经典的EOQ模型,还引入了考虑不确定性的随机模型,并清晰地阐述了在什么情况下应该放弃简单模型而选择更复杂的模型。这种对建模过程的“自我反思”和“模型选择”的讨论,是真正体现作者功力的地方。它教给我的不仅仅是如何套用公式,更重要的是在面对真实世界问题时,如何进行批判性思考,如何根据现有条件做出最优的模型选择和假设。这种思维训练,对于任何从事决策支持工作的人来说,都是无价的财富。

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简单清楚的例子,比较适合高中生或者大一读,现在翻出来读觉得稍微有点简单,但还是有启发的,尤其是微积分的部分

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简单清楚的例子,比较适合高中生或者大一读,现在翻出来读觉得稍微有点简单,但还是有启发的,尤其是微积分的部分

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案例很好,小众奇书。

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案例很好,小众奇书。

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还是比较注重实际应用的

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