西方经济学实训教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:广东暨南大学

作者:何善华

出品人:

页数:87

译者:

出版时间:2006-9

价格:12.00元

装帧:

isbn号码:9787810797696

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 实训
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• 高等教育
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• 经济学原理
• 应用经济学
• 实践教学
• 案例分析
• 习题集

探秘数据科学：从理论到实践的系统构建 导言：驾驭信息时代的罗盘 在信息爆炸的二十一世纪，数据已成为驱动社会进步和商业决策的核心资源。数据科学，作为一门融合了数学、统计学、计算机科学以及特定领域知识的交叉学科，正以前所未有的速度重塑着我们的世界。本书并非传统意义上的理论教科书，它是一份详尽的实践指南，旨在带领读者系统地构建起一个完整的数据科学项目流程。我们假设读者已具备基本的编程概念和数学基础，本书将侧重于如何将这些知识转化为解决实际问题的能力，强调“动手做”而非仅仅“知道怎么做”。 第一部分：数据科学的基石——思维与准备 第一章：数据科学家的思维模式：从商业问题到数据洞察 本章将深入探讨数据科学家应具备的核心思维。这不仅仅是技术层面的掌握，更是一种自上而下的问题分解能力。我们将分析如何将一个模糊的商业目标（例如“提高用户留存率”或“优化供应链效率”）转化为可量化、可检验的科学假设。内容涵盖：商业理解（Business Understanding）在项目启动阶段的重要性，如何界定清晰的成功指标（Success Metrics），以及预期结果的可解释性要求如何反向指导模型选择。我们将通过多个案例研究，展示如何避免“用技术解决不存在的问题”的陷阱。 第二章：数据采集与治理：构建可靠的知识源泉 高质量的数据是成功分析的先决条件。本章聚焦于数据获取的多元化途径和初期质量控制。我们将详细介绍API调用、网页抓取（Web Scraping）的伦理与技术实现（使用Python的`Requests`和`BeautifulSoup`/`Scrapy`库），以及如何安全、高效地连接到关系型数据库（SQL）和非关系型数据库（NoSQL，如MongoDB）。特别地，本章会用大量篇幅讨论数据治理（Data Governance）的基本原则，包括数据隐私（如GDPR/CCPA概述）、数据血缘追踪的重要性，以及在大型组织中建立数据目录的实践方法。 第二部分：数据的清洗、转换与特征工程 第三章：数据预处理的艺术：从“脏数据”到“可训练数据” 现实世界的数据充斥着噪音、缺失值和异常点。本章是本书技术实践的核心之一。我们将剖析处理缺失值的多种策略，从简单的均值/中位数填充到高级的基于模型的插补方法（如MICE）。异常检测部分将涵盖统计方法（如Z-Score、IQR）以及基于密度的算法（如LOF）。我们还将详细介绍数据标准化（Standardization）与归一化（Normalization）的技术差异及其对不同类型模型（如梯度下降模型与基于距离的模型）的影响。 第四章：特征工程的精髓：信息压缩与维度优化 特征工程被誉为数据科学的“黑魔法”，因为它极大地影响了模型的性能上限。本章将系统地讲解如何从原始数据中提取信息丰富的特征。对于类别数据，我们将深入比较独热编码（One-Hot Encoding）、目标编码（Target Encoding）的优劣及过拟合风险管理。对于时间序列数据，我们将演示如何提取日内、周度、季节性等复杂特征。降维技术是本章的另一重点，包括主成分分析（PCA）的数学原理及在去除共线性中的实际应用，以及t-SNE在数据可视化和高维特征探索中的独特价值。 第三部分：模型构建与评估：机器学习的实战演练 第五章：监督学习实战：回归与分类的深度剖析 本章开始深入机器学习模型。我们不仅会介绍线性回归和逻辑回归的底层假设，还会详细讲解如何通过正则化（Lasso, Ridge, Elastic Net）来控制模型复杂度。在分类方面，本书将详述决策树的工作原理，并重点介绍集成学习方法。我们将用实际代码对比随机森林（Random Forest）的鲁棒性与梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）的预测能力，包括对XGBoost、LightGBM等现代框架的参数调优技巧。 第六章：无监督学习的应用：发现隐藏的结构 在没有标签数据的情况下，我们如何从数据中获取洞察？本章关注聚类分析。我们将详细介绍K-Means的初始化敏感性问题及K值的选择方法（如肘部法则、轮廓系数）。更进一步，我们将探讨层次聚类（Hierarchical Clustering）的构建过程，以及如何应用关联规则挖掘（Association Rule Mining），例如经典的Apriori算法，来发现购物篮分析中的潜在联系。 第七章：模型性能的量化与验证：超越准确率的视角 模型的训练只是第一步，如何客观、无偏地评估其表现至关重要。本章将系统讲解交叉验证（Cross-Validation）的各种形式（如K折、分层抽样、时间序列滚动验证）。对于分类任务，我们将彻底解析混淆矩阵（Confusion Matrix），并重点阐述精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数在不同业务场景下的取舍。对于概率模型，ROC曲线与AUC的绘制与解读将作为核心内容。此外，如何利用A/B测试框架来验证模型上线后的实际业务增益也将进行深入讨论。 第四部分：高级主题与部署：从原型到生产 第八章：深度学习的入门与实践：神经网络的结构化理解 本章将为读者搭建深度学习的基础认知框架。我们将从感知机开始，逐步构建多层感知机（MLP），解释反向传播（Backpropagation）算法的机制。我们将聚焦于卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用原理，并简要介绍循环神经网络（RNN）处理序列数据的基本概念。内容侧重于使用TensorFlow/PyTorch框架进行模型搭建、损失函数选择和优化器配置（如Adam, SGD with Momentum）。 第九章：模型可解释性（XAI）与伦理考量 随着模型复杂度的增加，理解其决策过程变得尤为重要。本章专门讨论可解释性人工智能（XAI）。我们将介绍全局解释方法（如特征重要性排名）与局部解释方法。重点讲解SHAP值和LIME的原理，它们如何帮助我们解释单个预测结果的驱动因素。最后，本章将探讨模型决策中的偏见（Bias）来源，并提供减轻算法偏见、确保模型公平性的实践策略。 第十章：模型部署与维护：迈向生产环境 一个再好的模型如果不能落地，其价值便为零。本章涵盖了将分析原型转化为可扩展服务的关键步骤。我们将介绍模型序列化（Pickling/Joblib）、构建RESTful API（使用Flask/FastAPI）使模型可被外部调用。部署环节将涵盖容器化技术（Docker）的基础应用，确保环境一致性。最后，我们将探讨模型监控（Model Monitoring）的重要性，包括如何检测数据漂移（Data Drift）和模型性能衰退（Model Decay），并制定自动化的再训练流程。 结语：持续学习的旅程 数据科学领域日新月异，本书提供了一个坚实的实践框架，但真正的掌握在于持续的探索。我们鼓励读者将本书中的技术栈作为起点，不断跟进前沿论文和开源社区的发展。

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这本书我真是太惊喜了！一直以来，我对经济学这个概念都停留在非常模糊的层面，感觉它高高在上，离我的生活很远。但《西方经济学实训教程》这本书，却用一种非常接地气的方式，把我带入了经济学的世界。刚拿到书的时候，我还在担心会不会又是那种枯燥乏味的理论堆砌，但事实证明我的担忧是多余的。作者的叙述方式非常生动有趣，他没有一开始就丢给我一堆复杂的公式和图表，而是从生活中我们司空见惯的现象入手，比如为什么超市里的商品会有不同的价格，为什么我们会因为促销而多买东西，甚至是我们每天坐公交车、吃饭的选择，背后都蕴含着经济学的原理。 书中对“稀缺性”的解释，让我一下子就明白了经济学的核心。原来我们所拥有的一切资源都是有限的，而我们的欲望又是无限的，这之间的矛盾就是经济学要解决的问题。作者通过一个个生动的案例，比如国家资源的分配、个人时间的选择，让我深刻体会到“选择”的重要性，以及每一个选择背后都需要付出的“机会成本”。这种从宏观到微观，再回到生活实际的讲解方式，让我觉得经济学不再是遥不可及的理论，而是与我息息相关的知识。更让我惊喜的是，书中还穿插了一些小练习和思考题，虽然我还没来得及全部做完，但光是看题目，就能激发我思考，让我主动去运用书中讲到的概念。

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我一直觉得，学习经济学最大的难点在于如何将抽象的理论与具体的现实世界联系起来，而《西方经济学实训教程》这本书在这方面做得非常出色。它没有仅仅停留在理论的表面，而是深入到每一个经济现象的背后，去挖掘其内在的逻辑。我尤其欣赏书中对于“市场失灵”的探讨。作者没有简单地罗列几种市场失灵的情况，而是通过详细的案例分析，比如环境污染、信息不对称等，让我深刻理解了为什么自由市场并非总是万能的，以及政府在某些情况下进行干预的必要性。 书中对“公共物品”的解释也让我受益匪浅。我之前从来没有意识到，像国防、公共道路这些物品，之所以能够被大家普遍享受，背后涉及到复杂的经济学原理，比如“搭便车问题”。作者通过生动的比喻，让我清晰地理解了这些概念。更重要的是，这本书不仅仅是在灌输知识，它更像是在引导我思考。书中设置了很多开放性的问题，鼓励读者去独立思考，去分析不同的观点，而不是被动地接受书中的结论。这种互动式的学习方式，让我觉得经济学学习变得更加有趣和有意义。

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坦白说，我一开始是抱着一种“试试看”的心态来读《西方经济学实训教程》的。我不是经济学专业出身，对这个领域一直心存敬畏，总觉得它很复杂很难懂。但这本书的封面设计和书名就给我一种很亲切的感觉，“实训教程”四个字，让我觉得它不是高高在上的理论讲解，而是可以动手实践的。翻开书页，果然没有让我失望。作者的语言风格非常平实，没有那些晦涩难懂的专业术语，即使偶尔出现，也都会用通俗易懂的例子来解释。 我印象最深刻的是关于“弹性”的部分。以往我对“弹性”的理解仅仅停留在物理上的拉伸，但书中通过对“需求弹性”和“供给弹性”的讲解，我才意识到原来它还可以用在经济学上。比如，为什么有些商品涨价了，人们还是会照买不误，而有些商品稍微涨价，销量就会大幅下降？作者用了很多生活化的例子，比如生活必需品和奢侈品的需求弹性差异，让我一下子就豁然开朗。书中还设计了一些情景模拟，让我尝试去运用这些弹性概念来分析实际问题，感觉自己真的像是在进行一场经济学的“实训”，收获满满。

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阅读《西方经济学实训教程》这本书，给我带来了一种全新的经济学认知体验。我之前对经济学的理解，大多来自于新闻报道或者一些零散的知识点，感觉它们杂乱无章，缺乏系统性。但这本书就像一位经验丰富的向导，带领我一步步地深入经济学的核心。我最喜欢的是书中对“宏观经济学”和“微观经济学”的区分和联系的阐述。作者并没有生硬地将两者割裂开来，而是通过一系列的案例，展示了它们是如何相互影响，共同构成我们所处的经济体系的。 书中对于“通货膨胀”和“失业率”的讲解，让我对宏观经济的运行有了更清晰的认识。作者用了很多现实生活中大家都能感受到的例子，比如物价上涨带来的生活压力，以及就业市场的不确定性，来解释这些宏观经济指标的重要性。而且，书中还对一些经济政策进行了分析，比如货币政策和财政政策，让我了解到政府是如何通过这些政策来调节经济的。我感觉这本书不仅仅是让我了解了经济学的概念，更是让我开始思考经济现象背后的原因和影响，培养了一种批判性的思维能力。

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这本书给我最大的感受就是它的“实践性”。之前接触过一些经济学书籍，虽然理论讲得也很透彻，但总感觉缺了点什么，读完之后好像还是不知道该怎么用。但《西方经济学实训教程》不同，它真的是在教你“怎么做”。书中有很多模拟的场景，比如如何分析一个市场，如何评估一项投资，甚至是如何在日常生活中做出更明智的消费决策。我特别喜欢关于“消费者剩余”和“生产者剩余”的章节，作者用非常形象的比喻，比如买到打折商品时的喜悦，以及商家为了吸引顾客而进行的定价策略，让我瞬间理解了这两个概念的精髓。 而且，书中在讲解每一个理论的时候，都会辅以实际的数据和案例分析，让我能够看到理论是如何在现实世界中运作的。比如在讲到供求关系时，作者就用到了近年来房价的波动，以及不同产品在不同时期的价格变化，让我能够清晰地看到价格是如何受供需双方的影响而变化的。这些分析都非常详细，一点也不含糊，让我能够跟着作者的思路一步步地进行推演，最终得出自己的结论。我感觉这本书不仅仅是教我知识，更是在培养我一种分析问题、解决问题的经济学思维方式。

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