线性代数

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出版者:
作者:上海高校《经济学基础》编写组
出品人:
页数:162
译者:
出版时间:2005-11
价格:10.80元
装帧:
isbn号码:9787542908353
丛书系列:
图书标签:
  • 线性代数
  • 矩阵
  • 向量
  • 行列式
  • 特征值
  • 特征向量
  • 线性方程组
  • 向量空间
  • 数学
  • 高等数学
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具体描述

本套教材力图体现高职高专特色和经济管理专业特点,因此在内容的选取和手段的处理上,能调节好数学推理训练与运算技能培养的尺度,无论从概念的引入还是例题与习题的选择上,都可看出编写者是花了力气的。另外教材的语言力求通俗精炼,有利于启发式教学,有利于学生自学。

书名:数字时代的商业策略与数据驱动决策 内容简介 在当今瞬息万变的商业环境中,信息洪流与技术革新以前所未有的速度重塑着产业格局。企业若想在激烈的市场竞争中立于不败之地,必须超越传统的经验驱动模式,全面拥抱数据驱动的决策体系与前瞻性的商业策略。《数字时代的商业策略与数据驱动决策》正是为应对这一时代挑战而精心撰写的一部深度指南。 本书并非专注于某一个特定行业的内部运作,而是着眼于跨领域、跨行业的通用管理哲学与实践工具。它旨在为企业高管、战略规划师、市场分析师以及所有渴望理解现代商业逻辑的专业人士,提供一套系统化、可操作的框架,用以驾驭复杂性、识别增长机遇并构建可持续的竞争优势。 第一部分:重构商业逻辑——理解数字生态的底层逻辑 本部分深入探讨了数字技术,特别是互联网、移动互联和云计算,如何从根本上改变了价值创造和价值获取的模式。我们不再探讨孤立的产品或服务,而是聚焦于生态系统思维。 平台经济的崛起与制衡: 书中详细分析了平台型企业(如电商巨头、社交媒体网络)如何通过网络效应实现指数级增长。重点剖析了双边或多边市场中的定价策略、竞争壁垒的构建,以及平台在权力分配上面临的监管与道德困境。这部分内容着重于机制设计(Mechanism Design),而非具体的数学推导,而是阐述如何设计规则来激励用户参与和维持生态平衡。 “一切皆服务”(XaaS)的商业重塑: 我们将审视从软件到硬件、从金融到教育的各个领域如何向订阅制和按需服务模式转型。这不仅仅是销售模式的改变,更是对客户生命周期价值(CLV)的重新定义。读者将了解到如何精确计算并最大化CLV,同时管理高昂的客户获取成本(CAC)。 敏捷性与韧性(Agility and Resilience): 在“黑天鹅”事件频发的今天,僵化的五年计划已不再适用。本书强调建立动态能力(Dynamic Capabilities),即企业感知、捕获和重构资源以应对环境变化的能力。我们探讨了如何通过跨职能团队、快速迭代和预案管理来提升组织的响应速度和抗风险能力,确保战略的柔性。 第二部分:数据驱动的洞察力——从数据到商业价值的转化 数据本身并无价值,价值在于洞察和行动。本部分将商业分析的应用提升到了战略高度,聚焦于如何将海量数据转化为可执行的商业决策。 关键绩效指标(KPIs)的战略对齐: 许多企业陷于“数据陷阱”,收集了大量数据却无法用于指导关键决策。本书提供了一套自上而下的指标设计方法,确保运营数据、市场数据与核心战略目标紧密挂钩。我们将讨论如何识别并排除“虚荣指标”,专注于驱动真正业务增长的北极星指标(North Star Metric)。 预测性分析在需求规划中的应用: 深入探讨如何利用时间序列分析和回归模型(不涉及高深理论,侧重于商业应用场景),来预测市场需求波动、库存水平和客户流失倾向。例如,如何通过历史购买模式和外部宏观经济指标的关联性,提前调整供应链策略,避免牛鞭效应。 客户细分与个性化营销的边界: 在隐私保护日益严格的背景下,如何进行有效的客户细分?本书摒弃了简单的年龄性别划分,转而探讨基于行为路径、价值贡献和终身潜力(LTV)的动态细分模型。我们讨论了“千人千面”的运营挑战,以及在保证合规性的前提下,如何通过A/B测试和多变量测试(MVT)来优化用户体验和转化路径。 第三部分:创新与增长引擎的构建 成功的企业不仅要优化现有业务,更要不断开辟新的增长曲线。本部分关注的是面向未来的创新管理与市场渗透策略。 “双速组织”的运作: 如何在保障核心业务稳定运营(Exploitation)的同时,孵化和发展颠覆性创新(Exploration)?本书提出了“双速组织”模型,探讨了如何隔离创新团队的资源、文化和考核体系,使其免受现有业务流程的束缚,同时又能确保新业务与公司整体愿景的协同。 价值主张画布的动态应用: 价值主张画布是理解客户需求与产品匹配度的经典工具,但本书强调其在战略转型期的动态应用。通过在不同市场阶段(引入期、成长期、成熟期)对画布元素的周期性重审和迭代,企业可以避免陷入“核心业务诅咒”,及时识别市场缺口。 数字化转型的组织文化: 技术工具的引入只是转型的表象。真正的转型依赖于文化的重塑。我们将分析成功的数字化转型案例中,高层领导力如何推动数据透明化、鼓励实验文化和容忍“建设性失败”。这涉及到变革管理中的沟通策略和激励机制设计,确保员工从抵触者转变为变革的倡导者。 总结 《数字时代的商业策略与数据驱动决策》旨在为管理者提供一套清晰的思维导图,帮助他们在数据和复杂性中找到战略的稳定锚点。本书强调的是洞察的深度而非模型的复杂度,它聚焦于如何将现代商业思维与工具箱相结合,以构建一个既敏捷又坚韧,能够持续创造超额价值的现代企业。阅读本书,您将获得驾驭数字化浪潮、制定前瞻性增长蓝图的关键能力。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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关于辅助资源的整合性,这本书做得非常出色,这体现了编者对当代学习者需求的深刻理解。随书附带的学习资源包内容丰富,绝非市面上那些敷衍了事的PDF集合。其中包含了一个精心制作的在线互动模块,我尝试了一下,它可以实时地可视化高维空间的旋转和投影过程,那种动态的反馈比静态的图表有效得多,对于空间想象能力的提升有立竿见影的效果。更赞的是,作者团队似乎非常重视学习过程中的反馈和迭代。我发现书中某些关键概念的解释,与第一版相比有了显著的优化,更加精炼,也更贴合读者在论坛上反馈的常见困惑点,这说明作者团队在持续关注和改进教学方法。这种与时俱进、积极响应读者反馈的态度,让这本书在使用过程中几乎没有感觉到“过时”的滞涩感,反而充满了生命力。它不仅是一本教科书,更像是一个持续优化的学习平台。

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在内容编排的深度和广度上,这本书展现了极高的专业水准和前瞻性。它对核心主题的覆盖是无可挑剔的,从基础的向量空间、线性映射、矩阵运算,到特征分解、相似变换,每一个知识点都进行了详尽且深入的阐述,确保了理论基础的扎实。但更难能可贵的是,它在适当的章节穿插了一些更现代或应用导向的视角。例如,在讨论正交性时,它没有止步于欧几里得空间,而是简要地引入了内积空间的概念,为后续学习泛函分析或高级信号处理打下了必要的理论基础。又比如,在线性规划的背景下,它对单纯形法的几何意义进行了直观的阐述,而不是仅仅停留在代数操作层面。这种对学科前沿和实际应用领域的适度涉猎,使得这本书不仅是一本优秀的教材,更像是一份精心准备的研究生预备读物,它在夯实基础的同时,也在潜移默化中引导读者思考数学工具在真实世界中更广阔的应用可能性,极大地拓宽了读者的视野。

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我个人对这类基础理论书籍的实用性向来抱持着一种审慎的态度,但这本书的叙事逻辑却着实抓住了我的心。它没有上来就抛出一堆令人望而生畏的公理和定义,而是从一个非常贴近实际应用的场景切入,比如信号处理或者数据压缩的简化模型,巧妙地引出了线性变换的必要性。这种“先见森林,再探树木”的结构安排,极大地降低了初学者的心理门槛。作者的语言风格非常擅长在严谨的数学陈述和清晰的直观解释之间找到完美的平衡点,就像一位经验丰富的老教授在身边耐心指导。每引入一个新概念,总会伴随着一两个精心挑选的例子来巩固理解,这些例子绝非简单的数值代入,而是深入到概念的本质。我尤其欣赏它对“为什么”的深度挖掘,它不仅仅告诉你“是什么”,更重要的是解释了“为什么是这样”,这种对底层原理的执着探讨,让知识结构更加稳固,而不是仅仅停留在公式记忆的层面。读完一个章节,我常常有一种豁然开朗的感觉,而不是被一堆符号淹没的挫败感。

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这本书的装帧设计真是令人眼前一亮,那种低调的奢华感,让我一拿到手就感觉分量十足。书页的质地摸起来非常舒服,厚度和韧性都恰到好处,即便是长时间翻阅,也不会有磨损的担忧。封面采用了一种哑光处理,配合着精致的烫金字体,在光线下呈现出低调而又不失格调的光泽,很符合我对于一本经典教材的期待。内页的排版布局也堪称一绝,字体选择清晰易读,行距和段落间距处理得极为考究,即便是密集的公式和定理,也丝毫不会让人感到拥挤和压迫。特别是那些复杂的矩阵图示和向量空间的可视化插图,线条流畅,层次分明,极大地帮助我这种抽象思维相对薄弱的读者快速理解空间结构。装订方面,平装但却异常坚固,完全不用担心翻开到某一页时会发出令人不安的“咔嚓”声,这对于需要在不同章节间频繁跳转的学习者来说,是一个非常贴心的细节。这本书的物理形态本身就是一种学习的享受,拿在手中,就仿佛握住了一把通往更深层次数学世界的钥匙,每一个触感和视觉反馈都在默默地传递着“严谨”与“专业”的信号,让人忍不住想立刻沉浸其中。

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这本书在习题设计的匠心独运,可以说是它区别于市面上众多同类教材的关键所在。它明显地遵循了循序渐进、螺旋上升的原则。开头的练习题多为基础概念的巩固和计算能力的训练,着重于确保读者对基本操作的熟练掌握,力度适中,让人信心倍增。紧接着,难度会逐渐过渡到对定理证明的细致推导,要求读者不仅要会算,还要能言之有物地解释其内在逻辑。最让我印象深刻的是那些“挑战性”或“探索性”的综合题,它们常常将多个章节的知识点巧妙地融合在一起,比如将特征值分析应用于一个简化的微分方程求解背景中,或者设计一个需要构建特定矩阵来解决的优化问题。这些高阶习题往往没有明确的公式提示,迫使读者必须回归到最基础的定义和性质上去寻找突破口,极大地锻炼了独立思考和解决未知问题的能力。做完这些习题后,那种成就感是无可替代的,它真正让你感觉到自己不是在被动接受知识,而是在主动建构知识体系。

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