Mathematics for Business

页数:0

价格:114.00

isbn号码:9780673467409

具体描述

Book Info Provides practical， algebra-based coverage of mathematics topics important to business courses and to doing business. Covers accounting， business management， hotel management， animal care， automotive， legal sevices and more. Revised newedition. DLC: Business mathematics. --This text refers to an out of print or unavailable edition of this title.

用户评价

这本书的排版和视觉设计绝对是同类书籍中的佼佼者。边距的留白恰到好处，图表的清晰度和色彩区分度都很高，这对于需要频繁对照文字和图表的读者来说，是一个巨大的加分项。特别是那些复杂的财务模型图，它们被设计成可以快速扫描和理解关键变量关系的样式，而不是密密麻麻的公式堆砌。我个人非常欣赏作者在每一章末尾设置的“批判性思考”环节。这些问题往往不是简单的计算题，而是需要读者结合所学的数学工具，对一个商业决策的潜在风险或伦理影响进行辩论和分析。例如，书中有一道题要求分析使用算法定价可能带来的市场垄断风险，这远远超出了传统教科书“计算最优价格”的范畴。然而，作为一本综合性的教材，这本书在不同数学分支之间的平衡性上处理得略显不均。我感觉线性代数和基础统计学的篇幅占得过多，而运筹学和更现代的决策科学（如博弈论的简单应用）则被压缩得太厉害了，仅仅是蜻蜓点水式地提了一下，这对于志在成为数据驱动型管理者的读者来说，是一个小小的遗憾。

我是在一个高强度的在职研修班中接触到这本书的，当时我们面临着如何在短期内掌握核心商业分析工具的压力。这本书的价值在于其模块化的设计。我可以根据课程进度，灵活地选择性地深入学习某个特定的模块，比如专门针对供应链优化的那几节内容，而不需要被其他不相关的章节拖慢节奏。它在“风险度量”方面的处理尤其出色，使用了多个不同的指标（如标准差、VaR等）来衡量商业风险，并详细比较了它们在不同市场条件下的优劣势。这体现了作者对现代金融风险管理的深刻理解。然而，这本书的“商业”应用部分，虽然广泛，但似乎更侧重于传统制造业和金融服务业，对于新兴的互联网经济和数字平台商业模式的数学建模实例相对较少。我期待能看到更多关于A/B测试的统计效力分析，或者平台生态中网络效应的数学建模案例，这些内容在如今的商业世界中越来越核心，但在本书中只是略有提及，未能展开深入论述，希望未来再版时能有所侧重和加强。

我对这本书的阅读体验可以说是“惊喜与挑战并存”。它的语言风格非常注重实用性，很少使用晦涩难懂的数学术语，而是尽可能地用日常商业语言来解释复杂的概念。比如，讲解概率论时，作者没有直接跳入复杂的条件概率公式，而是先通过一个生动的保险定价场景来铺垫，这极大地降低了初学者的畏惧感。然而，这种过度的“口语化”在某些高级主题的处理上，偶尔会显得深度不足。例如，在介绍时间序列分析的那一章，模型构建的步骤倒是讲得很清楚，但对于“季节性分解”和“平稳性检验”背后的统计学假设，讲解得稍显单薄，似乎是为了赶进度而匆忙带过。我尝试用书中的方法去处理一个实际的销售预测数据，发现对数据的预处理和异常值处理部分，书中几乎没有涉及，这在真实商业环境中是至关重要的步骤。因此，我建议读者，如果你的数学基础较为薄弱，这本书绝对是绝佳的“领航员”；但如果你已经具备扎实的数理背景，可能会觉得某些地方的推导过于简化，需要自己去挖掘背后的严谨性。

坦白说，这本书的内容密度非常高，需要读者投入相当的精力才能消化。我发现自己不得不反复阅读某些段落，尤其是在涉及到金融数学的部分，比如对复利和年金的复杂变体进行计算时。作者的讲解逻辑非常严谨，每一步推导都有清晰的数学依据，这保证了其作为学习资料的权威性。但问题在于，这种严谨性有时候是以牺牲阅读的流畅性为代价的。例如，书中有一些长串的代数推导，虽然中间夹杂了脚注来解释某个变量的含义，但整体阅读体验更像是攻克一座技术堡垒，而不是进行一次愉快的知识探索。我注意到书本的习题设置也遵循了这种风格：前几道是基础应用，中间是综合性较强的情景分析，最后几道则偏向理论证明。对于自学者而言，这套习题体系是完善的，但缺乏一个在线的、可以实时反馈答案和解题步骤的配套资源，这让我在遇到卡壳的地方时，无法及时纠正自己的错误理解方向，只能依赖于自己反复验算和揣摩。

这本书的封面设计得非常吸引人，色彩搭配沉稳又不失活力，看得出出版方在视觉呈现上下了功夫。初次翻开时，我立刻被它清晰的目录结构所吸引。它似乎将一个看似庞杂的领域——商业环境下的数学应用——梳理得井井有条，章节间的逻辑过渡非常顺畅，不像有些教材那样生硬地堆砌公式。我尤其欣赏作者在每章开头设置的“现实世界案例导入”，这些案例并非那些老掉牙的教科书式例子，而是更贴近当下企业运营中可能遇到的实际问题，比如如何评估一个新项目的净现值，或者如何利用统计工具分析市场占有率的变化趋势。这让我感觉自己不是在学习一套孤立的数学工具，而是在学习一种解决商业难题的思维框架。不过，我对其中关于微积分在优化问题中的应用部分略感遗憾，虽然原理讲解到位，但缺少一些更深层次的、关于模型假设和局限性的讨论，对于想要深入研究管理科学的读者来说，可能需要额外参考更专业的著作来补充这方面的理论深度。总体而言，作为一本入门或中级参考书，它成功地架起了理论与实践之间的桥梁，非常适合那些希望提升决策分析能力的商业人士或金融专业的学生。