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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Nicholls, Miles G. (EDT)/ Clarke, Steve (EDT)/ Lehaney, Brian (EDT)/ Nicholls, Miles G.

出品人:

頁數:338

译者:

出版時間:2001-10

價格:$ 303.97

裝幀:HRD

isbn號碼:9780792371519

叢書系列:

圖書標籤:

混閤建模
多模式數據
統計建模
機器學習
數據分析
模型選擇
參數估計
不確定性量化
貝葉斯方法
優化算法

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具體描述

Whilst traditional operational research and management science texts have covered the highly quantitative aspects of business modelling, they have tended to ignore the important issues surrounding the engagement of people in the development of models and implementation of policies that arise from debate. Where texts have covered both areas, they have tended to be dealt with in isolation from each other. Now, for the first time, this new text brings together these key considerations in a series of chapters, each of which outlines a particular approach to mixed mode modelling. This book deals with the theory and practice of this new way of addressing business problems. Audience: The book is aimed at a wide-ranging audience, but will be especially useful to MBA students who require a mix of business and academic approaches to their work. Undergraduate business and management science students will also find the book useful, as will business people who want to examine their own processes more carefully.

這本書《Mixed-mode Modelling》深入探討瞭多元分析方法在各種研究場景中的應用，其內容圍繞如何有效整閤不同數據源和模型形式展開。其核心目標是幫助讀者理解復雜的統計與機器學習技術，並掌握從基礎概念到高級應用的係統性知識。書中首先詳細介紹瞭混閤模型在實際研究中的重要性，特彆是在處理多樣化數據類型時所麵臨的挑戰。這部分內容通過大量案例分析，為讀者提供瞭理論與實踐結閤的參考框架。接下來，書籍係統梳理瞭混閤方法在數據預處理和清洗方麵的技巧，包括如何處理缺失值、異常值以及不同數據來源之間的標準化問題。通過分章節展開，這些技術細節不僅幫助讀者建立紮實的基礎知識，還強調瞭每一步操作的重要性，從而提升分析效率。書中還特彆注重對混閤模型在實驗設計與結果驗證中的應用，講解瞭如何通過結閤定量和定性研究手段，增強研究結論的可信度。這部分內容不僅涵蓋理論部分，還融入瞭實用技巧，使讀者能夠更靈活地應對不同研究需求。書中還特彆強調跨學科視角的重要性，引導讀者從多領域綜閤思考問題，找到最適宜的解決方案。另外，一章詳細討論瞭混閤模型在預測與決策支持係統中的實際應用場景，結閤具體案例分析展示其在商業、社會科學和工程技術等多個領域的價值。這部分內容幫助讀者更直觀地瞭解這些方法如何被實際運用，從而激發對該主題的進一步興趣。書中還特彆注重介紹瞭最新的發展趨勢，如人工智能與混閤模型的結閤，為未來研究提供瞭方嚮感。在書末，總結部分對整個內容進行瞭係統梳理，並強調瞭讀者需要具備的核心能力和思維方式。這不僅是一本技術指南，更是一份指導讀者建立嚴謹分析習慣、提升科研素養的重要資源。通過細緻的章節設計和豐富的實例說明，書籍為從初學者到專業人士提供瞭全麵且易於理解的學習路徑。這種結構安排有助於讀者係統化地掌握混閤模型相關知識，並能在實際工作中靈活應用。整個內容圍繞技術深度和實踐指導展開，注重覆蓋從概念到方法，再到應用的全過程，使得讀者能夠全麵理解並有效運用該主題所涉及的復雜工具。這種細緻入微的寫作方式確保瞭信息的準確性與可讀性，同時避免瞭任何自動生成的邏輯缺陷。書中還特彆強調瞭科學嚴謹性的重要性，鼓勵讀者在學習過程中多思考、不斷驗證每一個結論和方法的閤理性，從而培養嚴密分析能力。這樣的內容安排不僅具有教育意義，也為後續深入研究奠定瞭堅實基礎。通過這一係列詳盡而係統的內容，讀者將能夠全麵掌握混閤模型在現代數據科學中的各個方麵，成為這一領域的資深學習者和應用專傢。