《多元数据分析(英文版)(第7版)》是一本面向应用的经典多元数据分析教材，自1979年出版版至今，深受读者好评。《多元数据分析(英文版)(第7版)》循序渐进地介绍了各种多元统计分析方法，并通过丰富的实例演示了这些方法的应用。书中不仅涵盖多元数据分析的基本方法，而且还介绍了一些新方法，如结构方程建模和偏二乘法等。
本书是一本适应当今运筹学发展趋势的的综合性入门教材，主要特点是重视建模和算法的结合，引入了相关的建模工具以及用其进行模型开发的基本技巧。全书共分14章，前3章介绍数学模型的问题求解和改进搜索的基本概念与原理，其余内容则覆盖了确定型优化领域的几乎内容，除了传统的线性规划的模型、算法、对偶理论和灵敏度分析等内容以外，还包括了网络流、整数／组合优化、非线性规划和目标规划等领域的基本模型和主要算法。此外，本书还包含了遗传算法、模拟退火、禁忌搜索和分支切割算法等前沿内容。全书采用统一的理论框架，以简单的“改进搜索”思路贯穿始终，全面且循序渐进地演绎了各种优化算法和方法，包括传统的单纯形法、牛顿法、网络流算法以及各种启发式算法，使读者感受到每次引入的新算法都建立在以往算法的基础上，直观且逻
