圖書描述
第一本結閤管理數學和Python應用的工具書，輕鬆獲得雙倍效果！
管理的問題，就用數學來解決吧！
令人驚呼的三大特色：
1.淺顯易懂的口吻加上超豐富內容，一本掌握管理數學！
2.附有精彩的範例、習題與解析，滿足所有練習慾望！
3.用Python簡單搞定繁雜的數學計算，手把手跟著步驟走！
讓數據分析成為管理的後盾，成就更無懈可擊的經營決策！
管理數學為一門重要的基礎，不隻是為瞭商業管理和決策，也是學習資料科學的第一步。現今不論是商管領域的學生或是從業人員，為瞭跟上世界的腳步，都必須踏上學習程式語言之路，如果能在學習管理數學時搭配Python做使用，不隻符閤世界潮流，也等同開啓資料分析的大門。
本書作者投入融閤「計量經濟學和資料科學」的計量資料科學 (Econometric Data Science) 多年，對於以計量經濟學為基礎的資料科學猶有心得，本書由淺入深的介紹函數、微積分、矩陣代數和數學規劃等管理數學必需的基礎與商管應用，此外，為達到與程式學習相輔相成之效，作者編排章節亦十分用心，在管理數學的16堂課中，穿插步驟式的Python教學，讓讀者學完數學原理和計算之後，能立刻熟悉Python的應用方式，學習效率更加倍！輕鬆就學會管理數學！
著者信息
何宗武
美國猶他大學（University of Utah）經濟學博士，現為國立颱灣師範大學全球經營與策略研究所教授，教學資曆豐富，曾任世新大學經濟學係及財務金融學係教授。專長為財務經濟學、金融大數據、計量經濟資料科學及程式語言等，著作多本相關書籍如：《大數據決策分析盲點大突破10講：我分類故我在》《R語言：深入淺齣財經計量》、《R資料採礦與數據分析：以GUI套件Rattle結閤程式語言實作》、《資料分析輕鬆學：R Commander高手捷徑》。
圖書目錄
目錄
推薦序
序
第1部份 管理數學原理
第1章 函數原理
第2章 函數與導函數
Python Part 1
第2部份 微分
第3章 微分方法— 單變數函數
第4章 微分方法— 多變數函數偏微分
第5章 微分商管應用
Python Part 2
第3部份 積分
第6章 積分原理— 反導函數與微積分基本定理
第7章 積分方法— 單變數函數
第8章 積分方法— 多變數函數重積分
第9章 積分的商管應用
Python Part 3
第4部份 矩陣代數
第10章 矩陣代數基礎
第11章 矩陣的基本運算與應用
第12章 矩陣的進一步性質
Python Part 4
第5部份 數學規劃與管理決策
第13章 數學規劃-- 單變數函數的極值
第14章 數學規劃--多變數函數的極值
第15章 數學規劃—具限製條件下函數的極值問題
第16章 選擇性主題
Python Part 5
Python Part 6
Python Part 7
Python Part 8
圖書序言
過去20年，如果要處理資料都需要去圖書館拿年鑑或月報，然後用人工輸入。近來因為科技發展，讓數據的蒐集和使用愈來愈便捷，很多領域都開始麵對大量數據躺在那邊。數字多的學科，須要瞭解資料探勘和數據分析的用途；用文字多的學門，則麵臨文字分析和自然語言處理的學習。自己用不用沒關係，但是要能看的懂他人産生的報告。
坊間不缺管理數學的書，但是就內容編寫而言，會反應作者心中的核心學科。例如，有的側重微積分，有的側重作業研究（Operation Research）或數學規劃，有的甚至沒有足夠的矩陣代數篇幅。因此，以管理數學為經，本書設想的是以企業管理為主的學習架構，分四部分：微分和積分與矩陣代數和數學規劃。對於上學期可以講授3學分微積分，下學期可以講授矩陣代數和數學規劃。這是本書內容的第一個特色。
另外，目前商管學院和人文社會相關科係，幾乎都須要有一點程式概念，各校均增添程式教育課程。非資訊相關學門，程式學習入門最好能融入特定課程，而不要一開始就開一門獨立的程式語言課程。在這樣的背景之下，每一個部分結尾，納入循序漸進的Python章節，先把Python當成計算機，可以手算習題，然後用五六行的Python碼驗算。這樣一年課程下來，就會熟悉Python的運行邏輯。將Python融入課程，這是本書第二個特色。
然而，在四部分之後，本書依然續編瞭5-8部分的Python介紹，以供有興趣的同學在整門課結束後可以利用暑假繼續學習。每部分的Python學習手冊，可以使用Python於習題練習，確認答案，繪圖，以及符號運算。
本書完成，一要感謝颱灣師範大學提供優良的研究與教學環境，讓本人能專心工作；二要感謝五南齣版社彆具慧眼，在教科書市場競爭之下，願意齣版這樣一本教科書。本書有任何疏漏與未竟之處，皆是本人的責任。
於颱師大管理學院 2019/5/17
圖書試讀
前麵的主題是解滿足一階導函數的根，因此，我們必須先微分求齣導函數。但是，最簡單的方法是直接對目標函數求解：同時解齣目標極值和臨界值。
Python完成這件事有sympy和scipy，筆者覺得sympy需要宣告的參數太多，尤其是在帶限製式時。所以我們使用模組scipy內的函數optimize()和minimize()，Python程式碼的步驟解說如下。
5.3-1 單變數
我們先看本章範例1的簡單方程式，如下：
第1步：定義函數
from scipy import optimize
def f(x, sign=-1):
return sign*(2*x**3+3*x**2-12*x-7)
兩行就OK，相當簡易。待會我們再解釋sign的意義。接下來執行求極值：
第2步：求解與結果
Result1 = optimize. minimize_scalar(f)
Result1.x
Result1.fun
f(Result1.x)
optimize. minimize_scalar()是求解函數。Result1內有許多物件，主要有三個：
(1) Result1.x: 解齣的x值。
(2) Result1.fun: 解齣的極小值，可以和f(Result1.x)對照是否一樣。
(3) Result1.success: 迴傳求解是否成功（True/False）。
我們看看列印在螢幕的結果，如下：
Result1.x
Out[2]: 1.0
Result1.fun
Out[3]: -14.0
f(Result1.x)
Out[4]: -14.0
我們迴去看範例1的圖形，可能的臨界值有兩個，從圖形看的齣來，我們解齣的隻是極小值（1, -14）。那另一極大值的解呢？根據scipy說明文件，須把函數取負值 ，這也是我們為什麼寫函數時，要增加一個參數 sign，因為這樣比較方便，判斷極大值時，可以如下這樣處理：
第1步：定義函數
def f(x, sign = -1):
return sign*(2*x**3+3*x**2-12*x-7)
用户评价
剛拿到這本《管理數學與Python：數據分析的必修課》，還以為會是一本枯燥乏味的理論書籍，畢竟“管理數學”這幾個字聽起來就有點嚇人。但翻開之後，驚喜就接踵而至瞭。作者的寫作風格非常接地氣，沒有使用太多晦澀難懂的專業術語，而是用日常的例子來解釋復雜的概念。比如，在講解統計學原理時，作者並沒有直接丟齣公式，而是用一傢超市的銷售數據來舉例，分析如何通過平均值、中位數、方差等指標來瞭解顧客的購買習慣，以及如何通過假設檢驗來判斷某個促銷活動是否真的有效。這種“從實際問題齣發”的講解方式，讓我這種非數學專業齣身的讀者也能輕鬆理解。
评分作為一名正在進行數據科學項目研究的學生，我對這本書的需求非常迫切。它提供瞭一個非常全麵和係統的框架，幫助我理清瞭數據分析的脈絡。書中對於各種算法的講解，也做到瞭深入淺齣。不僅僅是羅列算法的名稱和公式，更重要的是解釋瞭算法背後的數學原理，以及它們是如何在實際問題中應用的。比如，在講解聚類算法時，作者不僅介紹瞭K-means的原理，還對比瞭層次聚類，並給齣瞭Python實現的代碼，讓我能夠更直觀地感受到不同算法的差異。這本書對於我進行畢業論文的研究，提供瞭極大的理論支持和實踐指導。
评分我一直對數據分析很感興趣，但總感覺自己缺瞭一塊關鍵的知識拼圖，那就是數學基礎。這本書就像是為我量身定製的。它係統地梳理瞭數據分析中常用的數學知識，從概率論、統計推斷到綫性代數，都進行瞭詳盡的闡述。更重要的是，這本書將這些數學概念與Python編程緊密結閤。每介紹一個數學概念，作者都會立即給齣相應的Python代碼示例，讓我們能夠親手實踐，加深理解。我特彆喜歡書中關於迴歸分析的部分，通過Python的庫，我們可以輕鬆地建立模型，預測銷售額，分析影響因素。這種理論與實踐相結閤的學習方式，大大提高瞭我的學習效率，也讓我對數據分析有瞭更深刻的認識。
评分我是一名有多年工作經驗的IT從業者，一直想在數據分析領域有所突破，但苦於找不到一本既能係統講解數學理論，又能結閤實際編程操作的書籍。這本書恰好滿足瞭我的需求。它不僅講解瞭基礎的數學概念，還深入探討瞭高級的數據分析技術，比如機器學習模型的構建和評估。更重要的是，書中提供的Python代碼示例非常實用，可以直接應用於實際工作中。我嘗試著書中介紹的文本挖掘技術，用於分析用戶反饋，竟然取得瞭意想不到的效果。這本書讓我看到瞭數據分析在實際業務中的巨大價值，也激發瞭我進一步學習的動力。
评分這本書的排版設計非常人性化，閱讀體驗極佳。每一章節的結構都很清晰，小標題也很醒目，方便我們快速找到自己需要的內容。在講解一些較為抽象的數學概念時，書中會配以生動的圖錶和插圖，將抽象的知識可視化，大大降低瞭理解的難度。我尤其欣賞作者在書中穿插的一些“小貼士”和“注意事項”，這些細節之處體現瞭作者的用心，能夠幫助我們避免一些常見的錯誤，少走彎路。比如，在處理缺失值時，書中就詳細列舉瞭幾種不同的方法，並分析瞭各自的優缺點，這對我日後的實際工作非常有幫助。
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