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出版者:电子科技大学出版社

作者:杨明娜

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-01-01

价格:16.8

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isbn号码:9787810433457

丛书系列:

图书标签:

• 财务会计
• 会计学
• 会计实务
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• 大学教材
• 财务管理
• 会计基础
• 入门
• 实训

好的，这是一份为您量身定制的，不包含《财务会计实用教程》内容的图书简介，字数大约1500字： --- 《数据之巅：人工智能驱动的决策科学》 （副标题：从理论基石到前沿应用，构建未来商业的智能决策框架） 导言：算法革命与商业重塑 我们正处于一个由数据和算力驱动的全新时代。在这个时代，信息不再是简单的记录，而是驱动增长的燃料。然而，海量数据带来的并非必然的成功，而是信息过载的风险。成功的企业不再是拥有最多数据者，而是最懂得如何从数据中提取洞察、转化为有效决策的组织。《数据之巅：人工智能驱动的决策科学》正是为应对这一挑战而生。 本书并非一本单纯的技术手册，也不是晦涩难懂的数学推导，它是一部面向现代管理者、数据科学家、战略规划师以及所有渴望在数字化浪潮中占据制高点的专业人士的行动指南和思维模型构建蓝图。我们致力于填补理论知识与实际商业应用之间的鸿沟，系统性地阐述如何利用人工智能（AI）和机器学习（ML）的最新成果，构建一个可靠、高效、可解释的决策体系。 第一部分：决策科学的基石——理解数据与模型 本部分将奠定理解现代决策科学的理论基础，重点强调“为什么”和“如何做”，而非仅仅停留在“是什么”。 第一章：数据的本体论与质量维度 数据是决策的原料，但原料的质量决定了最终产品的成败。本章深入探讨现代企业数据的复杂性：从结构化到非结构化数据的全景扫描，以及“数据沼泽”的形成机制。我们将重点剖析数据生命周期管理中的关键环节，包括数据治理的伦理边界、元数据管理对决策透明度的影响，以及如何量化评估数据“可信度分数”（Trust Score），确保投入模型的数据是可靠的。我们不仅讨论收集，更关注清洗、标准化和情境化的艺术。 第二章：从统计推断到因果发现 传统的统计学主要关注关联性（Correlation），但商业决策需要的是因果性（Causation）。本章将系统介绍如何跨越这一鸿沟。我们将详细介绍潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）、倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）等计量经济学工具在AI决策场景中的应用。探讨如何设计“类实验”环境来隔离特定变量的影响，例如，评估一个新营销策略对客户留存的真实增量贡献，而非仅仅观测到同时发生的现象。 第三章：机器学习模型的“黑箱”与可解释性（XAI） 随着深度学习模型的威力日益增强，其内在决策逻辑的复杂性也成为商业落地的最大阻碍。本部分将深入剖析可解释人工智能（XAI）的核心技术。我们将展示如何运用SHAP值、LIME方法等工具，将复杂的神经网络预测转化为业务人员能够理解的驱动因素。重点讨论在金融风控、医疗诊断等高风险领域，如何构建既有高预测精度，又满足监管和信任要求的“白箱”模型。 第二部分：前沿算法与特定场景的智能部署 本部分聚焦于当下最具变革潜力的AI技术，并将其直接映射到具体的商业价值链上。 第四章：强化学习（RL）在动态优化中的革命 强化学习不再局限于游戏领域，它正在成为复杂资源调度和实时策略制定的核心引擎。本章将解析RL的核心概念——Agent、Environment、Reward Function，并详细介绍Q-Learning、Policy Gradients等算法如何在供应链库存管理、能源电网负荷平衡、以及动态定价策略中实现最优序贯决策。我们将通过实际案例展示如何定义合理的奖励函数，避免模型陷入局部最优。 第五章：自然语言处理（NLP）的深度语义洞察 超越基础的情感分析，本章探讨如何利用大型语言模型（LLM）的最新进展，从海量的非结构化文本中挖掘深层次的商业情报。内容涵盖知识图谱的构建与推理、复杂合同的自动解析、以及跨语言的舆情预警系统。重点强调如何通过领域自适应微调（Domain Adaptation），使通用模型迅速适应企业特有的术语和业务语境。 第六章：图神经网络（GNN）与关系型数据建模 在社交网络、知识库、供应链结构等场景中，实体之间的关系往往比实体本身更具信息价值。本章系统介绍了图神经网络，如何有效捕捉复杂关系结构。我们将阐述GNN在反欺诈网络检测、推荐系统中的冷启动问题解决、以及复杂故障诊断中的强大能力，展示如何将传统的关系数据库思维升级为高维度的拓扑结构洞察。 第三部分：构建敏捷、负责任的AI决策生态系统 技术本身是工具，生态系统才是保障决策持续有效性的关键。 第七章：决策流程的自动化与持续集成/持续部署（MLOps） 一个出色的模型只有投入生产才能创造价值。本章全面介绍MLOps的实践框架，涵盖从模型训练、版本控制、自动化部署到实时监控的全流程。重点讨论模型漂移（Model Drift）的检测机制，以及如何建立“一键回滚”的安全机制，确保决策系统的弹性和稳定性。 第八章：AI决策的伦理、公平性与监管应对 随着AI影响力的增大，确保决策的公平性和透明度成为企业的生命线。本章探讨算法偏见（Algorithmic Bias）的量化识别方法（如差异化影响评估），并提供缓解策略。同时，我们将分析全球范围内关于AI监管的最新动态，指导企业如何在创新与合规之间找到最佳平衡点，构建“负责任的AI”（Responsible AI）文化。 第九章：从洞察到行动：组织架构与文化转型 最终，最先进的算法也需要组织的支持才能落地。本章探讨如何设计跨职能的“决策智能中心”（Decision Intelligence Hub），实现数据科学团队与业务部门的深度融合。我们提出了一套实用的“决策成熟度模型”，帮助企业评估自身在数据驱动决策方面的当前水平，并规划下一阶段的战略投资和人才培养路径。 结语：迈向超智能组织 《数据之巅》的目标是提供一张清晰的路线图，引导读者超越“使用工具”的阶段，真正达到“掌控工具”的高度。它不是终点，而是通往利用数据构建持续竞争优势的起点。掌握这些决策科学的精髓，企业将不再是被动应对市场变化，而是能够主动塑造未来。 ---

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这本书在逻辑结构上做了不少努力，尽量将前后章节的内容相互印证，形成一个闭环的学习体验。特别是它对财务报告分析的介绍，不仅展示了如何编制报表，还进一步引导我们去解读这些数字背后的经营状况，这种“知其然并知其所以然”的引导方式我很欣赏。但是，这本书在深度挖掘特定行业会计处理上的着墨不多。比如，针对制造业的存货跌价准备、服务业的收入结算等特殊处理，虽然在总论部分提到了，但没有提供足够篇幅进行案例深化。对于希望未来能从事特定行业财务工作的读者而言，这本书的通用性很强，但专业领域的针对性略显不足。我希望未来再版时，能加入一些不同行业案例的对比分析，这样才能真正体现出其“实用”二字，让读者能够触类旁通，而不是仅仅停留在通用的会计准则层面。

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这本书的排版和字体选择让我阅读起来还算舒服，长时间盯着看也不会觉得眼睛太累，这对于学习这种需要高度集中注意力的科目来说，绝对是一个加分项。我特别欣赏作者在某些关键概念后增加的“小贴士”或“注意”板块，这些地方往往是考试或者工作中容易出错的陷阱，提前预警的作用很明显。然而，在处理到一些涉及跨期确认的复杂业务时，我发现书里的例题设置得稍显理想化，缺少了现实世界中那种各种例外情况和特殊政策的交叉影响。比如，关于收入确认那一章，虽然讲解了主要的几种模式，但对于一些非标准合同的处理，文字描述得比较简略，如果能配上几个更贴近市场变化的复杂案例分析，相信对理解的深度会有质的飞跃。另外，本书的习题量倒是挺足的，但遗憾的是，有些习题后面只给出了最终答案，缺乏详细的解题步骤和背后的原理推导，这使得我们在检验自己理解是否正确时，少了一个重要的反馈机制。

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我对这本书的整体印象是，它试图打造一个全景式的知识图谱，从宏观的会计恒等式到微观的凭证填制细节，都有涉猎。阅读过程中，我发现作者对于法律法规的引用非常及时和准确，这保证了内容的时效性和权威性，对于需要遵守规范操作的专业人士来说，这一点至关重要。然而，可能是为了追求这种全面性，导致在讲解某些软件操作或信息化管理部分时，显得有些蜻蜓点水，只是提到了“使用ERP系统”这类宽泛的描述，并没有深入到具体的操作界面或流程截图，这对于希望通过这本书直接上手操作的读者来说，会感到有些失望。此外，本书的插图和图表质量参差不齐，有些流程图画得非常清晰易懂，但有些表格的对齐和格式处理得不够专业，影响了阅读体验的连贯性，这在某种程度上削弱了教材应有的严谨感。

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拿到这本书的时候，首先感受到的是它内容的“厚度”，拿在手里很有分量，这让我对它承载的信息量充满了期待。我主要关注的是成本核算那一块，因为这是我工作中最常遇到的难点。这本书对成本归集和分配的方法介绍得非常系统，从定额先进先出到分批汇总，条理清晰，脉络分明。但是，当我试图将这些理论知识对应到我们公司那种多部门、多辅助生产车间的情况时，发现书中的模型似乎需要大幅度简化才能套用，这让我不禁思考，在实际应用中，理论与现实的差距到底有多大。这本书的语言风格偏学术化，用词严谨，但有时会显得过于书面化，缺少一些口语化的引导和生活化的比喻，这让我在理解一些抽象概念时，需要反复在脑海中构建一个场景才能抓住精髓。如果作者能在讲解完一个复杂的模块后，加入一段“实战经验分享”之类的非正式总结，也许能让读者更好地消化吸收。

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这本书的装帧设计倒是挺中规中矩的，封面没有太多花哨的元素，看起来挺专业。我之前对这个领域完全是小白，抱着试试看的心态买的，希望它能帮我建立起一个基础的认知框架。拿到手后翻了翻目录，感觉内容覆盖面还挺广的，从基础的概念到一些实际操作都有涉及，这让我稍微有点信心。不过，说实话，有些章节的理论部分写得还是略显晦涩，初学者读起来可能需要反复揣摩，感觉作者在试图把所有知识点都塞进去，导致某些地方的逻辑衔接不够流畅。我印象比较深的是关于资产负债表的讲解，图示不少，但有些关键的核算逻辑，比如时间点的确认，还需要结合网上的额外资料才能完全理解。总体来说，这本书更像是一本厚重的工具书，需要读者有相当的耐心和一定的自学能力，不然很容易在细节里迷失方向。对于那些已经有一定基础，想查漏补缺的人来说，或许会觉得很详实，但对于我这种零基础的“小白”来说，入门的友好度还有提升的空间。我期待它能在后续阅读中，能有更贴近实际案例的分析来打消我的疑虑。

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