具体描述
第一本结合管理数学和Python应用的工具书，轻松获得双倍效果！
管理的问题，就用数学来解决吧！
令人惊唿的三大特色：
1.浅显易懂的口吻加上超丰富内容，一本掌握管理数学！
2.附有精彩的范例、习题与解析，满足所有练习慾望！
3.用Python简单搞定繁杂的数学计算，手把手跟着步骤走！
让数据分析成为管理的后盾，成就更无懈可击的经营决策！
管理数学为一门重要的基础，不只是为了商业管理和决策，也是学习资料科学的第一步。现今不论是商管领域的学生或是从业人员，为了跟上世界的脚步，都必须踏上学习程式语言之路，如果能在学习管理数学时搭配Python做使用，不只符合世界潮流，也等同开启资料分析的大门。
本书作者投入融合「计量经济学和资料科学」的计量资料科学 (Econometric Data Science) 多年，对于以计量经济学为基础的资料科学犹有心得，本书由浅入深的介绍函数、微积分、矩阵代数和数学规划等管理数学必需的基础与商管应用，此外，为达到与程式学习相辅相成之效，作者编排章节亦十分用心，在管理数学的16堂课中，穿插步骤式的Python教学，让读者学完数学原理和计算之后，能立刻熟悉Python的应用方式，学习效率更加倍！轻松就学会管理数学！
著者信息
何宗武
美国犹他大学（University of Utah）经济学博士，现为国立台湾师范大学全球经营与策略研究所教授，教学资历丰富，曾任世新大学经济学系及财务金融学系教授。专长为财务经济学、金融大数据、计量经济资料科学及程式语言等，着作多本相关书籍如：《大数据决策分析盲点大突破10讲：我分类故我在》《R语言：深入浅出财经计量》、《R资料採矿与数据分析：以GUI套件Rattle结合程式语言实作》、《资料分析轻松学：R Commander高手捷径》。
图书目录
目录
推荐序
序
第1部份 管理数学原理
第1章 函数原理
第2章 函数与导函数
Python Part 1
第2部份 微分
第3章 微分方法— 单变数函数
第4章 微分方法— 多变数函数偏微分
第5章 微分商管应用
Python Part 2
第3部份 积分
第6章 积分原理— 反导函数与微积分基本定理
第7章 积分方法— 单变数函数
第8章 积分方法— 多变数函数重积分
第9章 积分的商管应用
Python Part 3
第4部份 矩阵代数
第10章 矩阵代数基础
第11章 矩阵的基本运算与应用
第12章 矩阵的进一步性质
Python Part 4
第5部份 数学规划与管理决策
第13章 数学规划-- 单变数函数的极值
第14章 数学规划--多变数函数的极值
第15章 数学规划—具限制条件下函数的极值问题
第16章 选择性主题
Python Part 5
Python Part 6
Python Part 7
Python Part 8
图书序言
过去20年，如果要处理资料都需要去图书馆拿年鑑或月报，然后用人工输入。近来因为科技发展，让数据的蒐集和使用愈来愈便捷，很多领域都开始面对大量数据躺在那边。数字多的学科，须要了解资料探勘和数据分析的用途；用文字多的学门，则面临文字分析和自然语言处理的学习。自己用不用没关系，但是要能看的懂他人产生的报告。
坊间不缺管理数学的书，但是就内容编写而言，会反应作者心中的核心学科。例如，有的侧重微积分，有的侧重作业研究（Operation Research）或数学规划，有的甚至没有足够的矩阵代数篇幅。因此，以管理数学为经，本书设想的是以企业管理为主的学习架构，分四部分：微分和积分与矩阵代数和数学规划。对于上学期可以讲授3学分微积分，下学期可以讲授矩阵代数和数学规划。这是本书内容的第一个特色。
另外，目前商管学院和人文社会相关科系，几乎都须要有一点程式概念，各校均增添程式教育课程。非资讯相关学门，程式学习入门最好能融入特定课程，而不要一开始就开一门独立的程式语言课程。在这样的背景之下，每一个部分结尾，纳入循序渐进的Python章节，先把Python当成计算机，可以手算习题，然后用五六行的Python码验算。这样一年课程下来，就会熟悉Python的运行逻辑。将Python融入课程，这是本书第二个特色。
然而，在四部分之后，本书依然续编了5-8部分的Python介绍，以供有兴趣的同学在整门课结束后可以利用暑假继续学习。每部分的Python学习手册，可以使用Python于习题练习，确认答案，绘图，以及符号运算。
本书完成，一要感谢台湾师范大学提供优良的研究与教学环境，让本人能专心工作；二要感谢五南出版社别具慧眼，在教科书市场竞争之下，愿意出版这样一本教科书。本书有任何疏漏与未竟之处，皆是本人的责任。
于台师大管理学院 2019/5/17
图书试读
前面的主题是解满足一阶导函数的根，因此，我们必须先微分求出导函数。但是，最简单的方法是直接对目标函数求解：同时解出目标极值和临界值。
Python完成这件事有sympy和scipy，笔者觉得sympy需要宣告的参数太多，尤其是在带限制式时。所以我们使用模组scipy内的函数optimize()和minimize()，Python程式码的步骤解说如下。
5.3-1 单变数
我们先看本章范例1的简单方程式，如下：
第1步：定义函数
from scipy import optimize
def f(x, sign=-1):
return sign*(2*x**3+3*x**2-12*x-7)
两行就OK，相当简易。待会我们再解释sign的意义。接下来执行求极值：
第2步：求解与结果
Result1 = optimize. minimize_scalar(f)
Result1.x
Result1.fun
f(Result1.x)
optimize. minimize_scalar()是求解函数。Result1内有许多物件，主要有三个：
(1) Result1.x: 解出的x值。
(2) Result1.fun: 解出的极小值，可以和f(Result1.x)对照是否一样。
(3) Result1.success: 回传求解是否成功（True/False）。
我们看看列印在萤幕的结果，如下：
Result1.x
Out[2]: 1.0
Result1.fun
Out[3]: -14.0
f(Result1.x)
Out[4]: -14.0
我们回去看范例1的图形，可能的临界值有两个，从图形看的出来，我们解出的只是极小值（1, -14）。那另一极大值的解呢？根据scipy说明文件，须把函数取负值 ，这也是我们为什么写函数时，要增加一个参数 sign，因为这样比较方便，判断极大值时，可以如下这样处理：
第1步：定义函数
def f(x, sign = -1):
return sign*(2*x**3+3*x**2-12*x-7)
用户评价
刚拿到这本《管理数学与Python：数据分析的必修课》，还以为会是一本枯燥乏味的理论书籍，毕竟“管理数学”这几个字听起来就有点吓人。但翻开之后，惊喜就接踵而至了。作者的写作风格非常接地气，没有使用太多晦涩难懂的专业术语，而是用日常的例子来解释复杂的概念。比如，在讲解统计学原理时，作者并没有直接丢出公式，而是用一家超市的销售数据来举例，分析如何通过平均值、中位数、方差等指标来了解顾客的购买习惯，以及如何通过假设检验来判断某个促销活动是否真的有效。这种“从实际问题出发”的讲解方式，让我这种非数学专业出身的读者也能轻松理解。
评分我一直对数据分析很感兴趣，但总感觉自己缺了一块关键的知识拼图，那就是数学基础。这本书就像是为我量身定制的。它系统地梳理了数据分析中常用的数学知识，从概率论、统计推断到线性代数，都进行了详尽的阐述。更重要的是，这本书将这些数学概念与Python编程紧密结合。每介绍一个数学概念，作者都会立即给出相应的Python代码示例，让我们能够亲手实践，加深理解。我特别喜欢书中关于回归分析的部分，通过Python的库，我们可以轻松地建立模型，预测销售额，分析影响因素。这种理论与实践相结合的学习方式，大大提高了我的学习效率，也让我对数据分析有了更深刻的认识。
评分作为一名正在进行数据科学项目研究的学生，我对这本书的需求非常迫切。它提供了一个非常全面和系统的框架，帮助我理清了数据分析的脉络。书中对于各种算法的讲解，也做到了深入浅出。不仅仅是罗列算法的名称和公式，更重要的是解释了算法背后的数学原理，以及它们是如何在实际问题中应用的。比如，在讲解聚类算法时，作者不仅介绍了K-means的原理，还对比了层次聚类，并给出了Python实现的代码，让我能够更直观地感受到不同算法的差异。这本书对于我进行毕业论文的研究，提供了极大的理论支持和实践指导。
评分这本书的排版设计非常人性化，阅读体验极佳。每一章节的结构都很清晰，小标题也很醒目，方便我们快速找到自己需要的内容。在讲解一些较为抽象的数学概念时，书中会配以生动的图表和插图，将抽象的知识可视化，大大降低了理解的难度。我尤其欣赏作者在书中穿插的一些“小贴士”和“注意事项”，这些细节之处体现了作者的用心，能够帮助我们避免一些常见的错误，少走弯路。比如，在处理缺失值时，书中就详细列举了几种不同的方法，并分析了各自的优缺点，这对我日后的实际工作非常有帮助。
评分我是一名有多年工作经验的IT从业者，一直想在数据分析领域有所突破，但苦于找不到一本既能系统讲解数学理论，又能结合实际编程操作的书籍。这本书恰好满足了我的需求。它不仅讲解了基础的数学概念，还深入探讨了高级的数据分析技术，比如机器学习模型的构建和评估。更重要的是，书中提供的Python代码示例非常实用，可以直接应用于实际工作中。我尝试着书中介绍的文本挖掘技术，用于分析用户反馈，竟然取得了意想不到的效果。这本书让我看到了数据分析在实际业务中的巨大价值，也激发了我进一步学习的动力。
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