具体描述
《管理信息系统》是作者结合多年的教学和实践经验编写而成的。《管理信息系统》分为理论篇、技术篇、开发篇和应用发展篇四篇，共14章。理论篇介绍了管理信息系统的基本概念和基本理论，技术篇介绍了管理信息系统的技术基础，开发篇介绍了管理信息系统的规划和开发方法，应用发展篇介绍了管理信息系统的发展方向和相关应用。《管理信息系统》配有多媒体教案、试题库系统、教学演示系统和学习交流网站(http：//mis.bigc.edu.cn)。
《管理信息系统》可作为普通高等学校管理科学与工程类专业本科生教材，也可作为其他相关专业本科生教材以及研究生和有关专业人员的参考书。
《深入解析现代数据科学与人工智能》 （图书简介） 第一部分：数据科学的基石与范式转变 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，剖析当代数据科学的理论基础、核心方法论以及其在驱动商业决策与技术创新中的关键作用。我们摒弃了浮于表面的工具介绍，转而聚焦于数据从采集、清洗、建模到洞察提取的完整生命周期中的深层逻辑与数学原理。 第一章：信息时代的本质跃迁：从描述性到预测性 本章首先回顾了信息处理的历史演进，明确指出当前时代已完成从“管理信息”到“智能发现”的范式转移。我们将详细探讨数据爆炸的驱动力——物联网（IoT）、社交媒体和传感器网络——如何重塑企业运营的基础结构。重点分析了“数据价值链”的重构，强调数据资产的质量、合规性与可解释性已成为新的核心竞争力。此外，本章深入剖析了传统商业智能（BI）与现代数据科学在目标、方法论和工具栈上的根本差异，为后续内容的学习奠定坚实的理论框架。 第二章：统计学、概率论与计算思维的融合 数据科学的根基在于严谨的数学和统计学。本章将详细阐述支撑现代建模的统计推断、贝叶斯理论和非参数统计学的关键概念。不同于传统统计教材，我们侧重于在“高维、异构”数据集背景下，如何有效应用这些理论。内容涵盖假设检验的鲁棒性、置信区间在复杂模型中的构建，以及蒙特卡洛模拟在不确定性量化中的实际应用。同时，我们将介绍“计算思维”如何指导算法选择与模型验证，确保理论与实践的紧密结合。 第三章：数据预处理的艺术与工程：从原始噪音到结构化洞察 真实世界的数据是嘈杂、缺失且充满偏差的。本章是全书最为实用的部分之一，它将数据清洗提升到“数据工程”的层次进行探讨。我们将详细介绍缺失值插补的高级技术（如多重插补、基于模型的填补），异常值的识别与处理（包括隔离森林、LOF算法的应用）。此外，针对非结构化和半结构化数据的特征工程（Feature Engineering）是重点。内容包括时间序列的特征提取、文本数据的N-gram、TF-IDF的局限性，以及如何使用自动特征学习（AutoML的初步概念）来减少人工干预的依赖。数据标准化的不同尺度选择及其对模型收敛性的影响，也将进行详尽的对比分析。 第二部分：机器学习与深度学习的核心算法解析 本部分专注于构建预测和分类系统的核心技术——机器学习算法的内在机制、适用场景及模型优化策略。 第四章：经典机器学习范式：线性模型、集成学习与非监督学习 本章首先回顾并深化了广义线性模型（GLMs），重点讨论了正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net）在处理多重共线性与特征选择中的作用。随后，本书将重点介绍集成学习（Ensemble Methods）的威力。我们将详尽剖析随机森林（Random Forest）的偏差-方差权衡，梯度提升机（GBM）的迭代优化过程，并引入XGBoost、LightGBM等业界主流框架的底层设计哲学，解释其如何实现计算效率和预测精度的双重提升。非监督学习方面，内容将聚焦于聚类算法（K-Means, DBSCAN, 谱聚类）的适用边界，以及降维技术（PCA、t-SNE、UMAP）在数据可视化与噪音抑制中的策略选择。 第五章：深度学习的神经元与架构：从感知机到卷积网络 深度学习部分将建立在对人工神经网络（ANN）基础结构（激活函数、反向传播、优化器如Adam, RMSProp）的深刻理解之上。本章的核心在于剖析特定任务的架构设计。我们将细致解析卷积神经网络（CNN）在图像处理中的空间不变性原理、池化层的选择，以及残差连接（ResNets）如何解决梯度消失问题。对于序列数据，循环神经网络（RNN）及其改进型（LSTM, GRU）的结构特点和梯度流向分析将是重点。此外，本书还会适度引入Transformer架构的基本概念，作为理解现代自然语言处理（NLP）模型的桥梁。 第六章：模型评估、验证与可解释性（XAI） 一个优秀的模型不仅要预测准确，更要可靠和可信。本章讨论模型性能的量化标准。分类任务中，我们将超越准确率（Accuracy），深入分析混淆矩阵、精确率-召回率曲线（PR Curve）、ROC曲线及其下面积（AUC）的实际意义。回归任务则侧重于残差分析和稳健性指标。模型验证方面，我们将详细探讨交叉验证（Cross-Validation）的各种策略（K折、分层K折、时间序列的滚动验证）及其对模型泛化能力的评估。最后，本章将投入大量篇幅讨论可解释性人工智能（XAI）。内容将覆盖全局解释方法（如特征重要性排序）和局部解释方法（如LIME和SHAP值），强调在金融、医疗等高风险领域中，模型“黑箱”的开启是合规与信任的关键。 第三部分：数据驱动的决策系统与未来趋势 本部分将视角从算法本身拓展到如何将数据科学能力嵌入到实际的业务流程和决策系统中。 第七章：构建端到端的机器学习运维（MLOps）流程 数据科学项目的成功交付需要工程化的支撑。本章系统性地介绍了MLOps的理念和实践框架。内容涵盖：数据管道的自动化（ETL/ELT）、模型训练环境的容器化（Docker/Kubernetes的应用）、模型版本控制（Model Versioning）、以及如何设计稳健的实时/批量预测服务API。重点分析了模型漂移（Model Drift）的检测机制和自动化再训练策略，确保生产环境中的模型性能不会随时间衰减。 第八章：前沿专题：因果推断与强化学习的商业应用潜力 本章探讨了当前数据科学领域中最具颠覆性的两个方向。因果推断部分，我们将介绍如何通过A/B测试的设计原则、倾向性得分匹配（Propensity Score Matching）和双重差分法（Difference-in-Differences）等准实验方法，来科学地评估干预措施（如市场营销活动或产品改版）的真实影响，超越简单的相关性分析。强化学习（RL）部分，我们将解释其在动态决策制定中的核心框架（马尔可夫决策过程MDP），并展示其在资源调度、动态定价和机器人控制等领域的应用潜力。 结论：数据科学家的思维模式与持续学习路径 本书最后总结了现代数据科学实践者所需的跨学科能力，强调对领域知识的深入理解、对计算资源的有效利用，以及对伦理与社会责任的持续关注。全书旨在培养读者一种“从业务问题出发，通过严谨的数学方法和工程实践，最终交付可信赖、可解释的智能解决方案”的完整能力。
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