本书针对高校商学院商业分析课程编写，内容涵盖了所有相关的商业分析主题，而且各个主题在设计上都是模块化的，教师授课时可灵活地选择最符合其课程目标的主题。比如，本书可以适用于涵盖数据处理（第2章）、数据可视化（第3章）、综合指标（第3章）、统计理论（第4章和第5章）和回归分析（第6章和第7章）的入门课程，或侧重于预测（第8、9、10、11和12章）和预测性建模（第13章）的高级商业分析课程。 为适应不同学生对于统计软件的需求，本书每个知识点都提供了Excel和 R语言两种分析方法和实际操作，而且所有的例题和习题都是使用撰写本书时最新版本的软件解决的，即Microsoft Office Professional 2016、Analytic Solver 2019和 R语言3.5.3版本。 本书的最终目的是让学生更好地理解、管理和可视化数据，学会应用适当的分析工具，并对研究结果及其相关性进行沟通
本书全面记载了21世纪初20年国家气象中心（中央气象台）的事业发展历程。系统总结了天气预报、数值预报、气象服务、气象信息化等业务和相关技术的进步与成就，以及科技与人才、国际交流、精神文明建设等方面的发展变化，展望了在全面建设社会主义现代化强国的新征程上，国家气象中心（中央气象台）事业高质量发展的主要方向与基本途径。本书是非常有价值的珍贵史料。本书内容全面、客观，图文并茂、通俗易懂，适合气象部门各级领导和专业技术人员、气象行业和交叉领域专业人士以及相关大专院校师生阅读和参考，也可作为各级 了解新世纪以来气象预报事业发展进步的参考书籍。
《软件成本评估》主要介绍了软件成本评估相关的理论和实践知识，前七章介绍了软件成本评估的365框架模型，后六章则介绍了软件成本评估方法在软件工程和软件管理多个领域的典型应用，包括具体的成本评估应用实践以及操作注意事项等。 《软件成本评估》读者对象为各行业中从事软件成本评估与软件项目管理相关工作的专业人员，本书亦可供高等学校计算机专业、财会专业、管理学专业等学科的本科生、研究天作为学习软件成本管理的教材和教辅之用。
本书系统地建立了数据博弈论。首先，论述了数据资产的属性以及数据资产的价值的信息经济学基础；其次，阐述了公共数据库的公共产品属性和数据共享信任博弈的基本模型，并分析了复杂网络上的公共数据演化博弈。第三，建立了供应链预测数据共享博弈模型，获得了带有"廉价谈话"的供应链预测数据共享博弈的子博弈精炼纳什均衡。第四，系统分析了数据共享的信任机制设计，建立的基于公共数据的电子证据区块链框架。第五，系统给出了数据主权博弈与国际科学数据共享机制，建立了数字税的非对称市场双头垄断博弈模型，并给出了近似解。第六，在多人宗族博弈理论基础上，建立了多智能体的分布式生成对抗网络模型，得到了数据真实性博弈的均衡解的条件及算法。第七，在平均场博弈基础上，给出了深度强化学习的理论基础和算法。
本书主要介绍大数据分析中需要用到的数学基础知识，全书共分为7章，系统地介绍了函数的极限与连续、函数的微积分、矩阵、函数的插值、概率与数理统计等内容。 本书可供金融、医学、管理、计算机等学科领域从事大数据分析的教学、科研人员和从业者在工作中参考，也可作为数据科学与大数据技术、人工智能等相关专业的本科生、研究生学习时辅助用书。
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本书专注于预测建模的实际应用，介绍了从数据预处理到建模再到模型评估和选择的整个过程，以及背后的统计思想，涉及各种回归技术和分类技术。从解决实际问题延伸到模型拟合，以及随之出现的主题，如处理类不平衡、选
数据包络分析（DEA）方法是一种应用广泛的效率评价方法。本书结合作者近年来的研究成果，将数据包络分析方法进行扩展与集成，使之成为一种开展系统综合评价的有效方法。本书重点介绍DEA公共权重配置和DMU 排序方法、DEA中DMU结构分析和效率分解方法、不确定信息条件下的鲁棒DEA方法、径向和非径向DEA集成效率测度方法、基于DEA的资源配置和目标分解方法等DEA领域的前沿建模方法。同时本书还介绍了DEA方法在能源与环境绩效评价、银行和供应链效率分析中的应用。
本书由浅入深、循序渐进地介绍多孔材料中波的传播及声学建模的理论和方法。首先讨论平面波在介质中传播的本质，基于线弹性理论通过应力-应变关系建立控制声传播的基本方程；用流体等效的办法介绍声阻抗的计算方法，
数据包络分析（DEA）方法是一种应用广泛的效率评价方法。本书结合作者近年来的研究成果，将数据包络分析方法进行扩展与集成，使之成为一种开展系统综合评价的有效方法。本书重点介绍DEA公共权重配置和DMU 排序方法、DEA中DMU结构分析和效率分解方法、不确定信息条件下的鲁棒DEA方法、径向和非径向DEA集成效率测度方法、基于DEA的资源配置和目标分解方法等DEA领域的前沿建模方法。同时本书还介绍了DEA方法在能源与环境绩效评价、银行和供应链效率分析中的应用。
关于大数据技术的信息非常丰富，但将所有这些技术无缝拼接成端到端的企业数据平台却是一项艰巨的任务，一直以来没有引起广泛的讨论。通过这本实用指南，你将了解如何在企业内部和云计算平台中构建大数据基础设施，并
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计算广告是一项新兴的研究课题，它涉及大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学等诸多领域的知识。本书从实践出发，系统地介绍计算广告的产品、问题、系统和算法，并且从工业界的视角对这一领域进行具体技术的深入剖析。 本书立足于广告市场的根本问题，从计算广告各个阶段所遇到的市场挑战出发，以广告系统业务形态的需求和变化为主线，依次介绍合约广告系统、竞价广告系统、程序化交易市场等重要课题，并对计算广告涉及的关键技术和算法做深入的探讨，还加入了深度学习的基础方法论及其在计算广告中的应用。 无论是互联网公司商业化部门的产品技术人员，还是对个性化系统、大数据变现或交易有兴趣的产品技术人员，传统企业互联网化进程的决策者，传统广告业务的从业者，互联网创业者，计
