Designed as a companion to The Economist Style Guide, the best-selling guide to writing style, The Economist Numbers Guide is invaluable to anyone who wants to be competent and able to communicate effectively with numbers.
In addition to general advice on basic numeracy, the guide points out common errors and explains the recognized techniques for solving financial problems, analysing information of any kind, and effective decision making. Over one hundred charts, graphs, tables, and feature boxes highlight key points. Also included is an A–Z dictionary of terms covering everything from amortization to zero-sum game.
Whatever your business, The Economist Numbers Guide will prove invaluable.
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说实话,我对《Numbers Guide》的期望值是相当高的,毕竟“指南”这个词暗示着清晰的路径和实用的操作手册。然而,这本书在内容组织上的跳跃性令人费解。它似乎在不同主题之间随意切换,缺乏一个明确的逻辑主线来串联起这些零散的知识点。例如,前一章还在深入浅出地讲解如何使用复数进行二维平面的旋转变换,读起来颇有收获,感觉自己终于抓住了某个高级数学概念的精髓。但紧接着的下一章,内容却急转直下,开始用一种非常文学化的笔调描绘斐波那契数列在自然界中的美学意义,描述得倒是优美,但完全没有提供任何计算或应用的技巧。这种内容的碎片化处理,让读者很难建立起知识体系的连贯性。每次我以为自己要掌握某个关键的数学工具时,作者便把我拉向了另一个不相干的领域进行一番美学或历史的鉴赏。我最终合上书本时,脑海中留下的印象是诸多闪光的片段,却拼凑不出一张完整的地图。如果要把它当作一本工具书来使用,效率极低,因为你需要花费大量时间去猜测哪个章节可能藏着你需要的特定公式或算法,而很可能,你需要的那个公式,只是被作者一笔带过,放在某个不那么显眼的段落里,作为“美学点缀”而非核心内容。
评分这本书的排版和设计,可以说是其最大的“惊喜”——当然,是负面的惊喜。我向来习惯于清晰的图表、明确的步骤拆解,以及恰到好处的示例来巩固复杂的概念。但《Numbers Guide》在这方面表现得极其吝啬。很多本应配有图示来辅助理解的几何或拓扑概念,仅仅依靠纯文本进行描述,使得那些本就抽象的结构变得更加难以想象。读者必须在脑海中进行高强度的三维构建,这对于非专业人士来说几乎是不可能完成的任务。更令人恼火的是,书中引用的那些关键性数学模型或定理,其推导过程几乎都被省略了。作者似乎默认读者已经对这些基础推导了如指掌,可以直接跳到结论层面进行讨论。这对于试图从头学习或填补知识空白的读者构成了巨大的障碍。我不得不频繁地停下来,打开电脑去搜索引擎查找那些被跳过的基础证明或图解,这完全打乱了阅读的流畅性,也让我对这本书“指南”的定位产生了严重的质疑。一本好的指南应当是自我包含的,而不是迫使你不断地去查阅其他参考资料才能勉强跟上作者的思路。
评分这本名为《Numbers Guide》的书,坦率地说,让我感到有些措手不及。我原本期待的是一本能系统梳理数学核心概念、或许能为复杂的统计学或微积分知识提供一些直观入口的指南。然而,当我翻开它时,映入眼帘的更多是一种近乎哲学思辨的探讨,而非我预想中的那种教科书式的清晰指引。书的开篇并没有急于介绍基础的算术规则,反而花了大篇幅去讨论“数”的本质——它们究竟是人类心智的构建,还是宇宙固有的规律?这种前沿的探讨固然提升了书籍的“深度”,但对于一个急需解决日常数据分析难题的读者来说,无疑是隔靴搔痒。我试图在其中寻找关于线性代数或概率论的实用章节,却发现作者似乎更热衷于在数字的符号意义上打转。例如,关于“零”的讨论,与其说是数学上的介绍,不如说是一篇关于虚无与存在的散文。全书的行文风格显得较为晦涩,充满了引用古代哲人和现代逻辑学家的论断,这使得阅读过程需要极大的专注力,而且收益不成正比。对于希望通过这本书快速建立起扎实的数字工具箱的读者而言,这本书更像是一本需要反复咀嚼、且不一定能提供具体“答案”的理论读物,它提出的问题远多于它提供的解决方案。
评分让我谈谈这本书的“语气”问题。《Numbers Guide》的作者似乎抱着一种居高临下的姿态在与读者对话。它不是在“教导”,而更像是在“阐述”一种只有少数精英才能完全理解的真理。这种高高在上的叙事口吻,极大地削弱了阅读体验中的亲近感和学习的动力。书中充斥着大量使用“显而易见地”、“不言而喻地”之类的短语,仿佛任何一个稍微有点数学背景的人都应该立刻领会作者的深意。对于我这种需要一点点耐心引导的学习者来说,这简直是一种折磨。每当遇到一个相对困难的概念时,期待的是一句鼓励或一个更细致的分解,结果却只得到一句轻描淡写的断言。此外,书中的术语使用也缺乏一致性。某些章节使用严谨的学术符号,而另一些章节则混杂了大量非正式的、作者自创的比喻来解释同一概念,这使得整本书的专业性和可靠性大打折扣。这种风格上的不稳定,使得读者无法在书中找到一个可以信赖的、一致的学习框架。我希望得到的是一本稳健的知识载体,而不是一个充满了作者个人情绪化表达的文集。
评分最让我感到失望的是《Numbers Guide》在实际应用层面的缺失。既然名字里带着“Guide”(指南),我自然期望它能提供一些实际的、可操作的数学应用范例,比如如何运用概率论来评估投资风险,或者如何用矩阵运算来优化物流路径。然而,书中对现实世界的连接点几乎是刻意回避的。它似乎坚定地认为,数字的价值在于其纯粹性,而非其实用性。在有限的几个“应用”案例中,作者选择的场景也极其小众和抽象,例如讨论了某个古老文明的历法推算,或是纯理论物理学中的某种对称性检验。这些内容虽然引人入胜,却与绝大多数普通读者(包括我)在工作、学习或日常生活中可能会遇到的数学挑战毫无关系。我希望这本书能成为我解决实际问题的利器,而不是一个只能在安静的书房里欣赏的艺术品。它更像是一部深入探讨数字符号学和数理逻辑历史的学术专著,而不是一本面向广大受众、旨在提升实用数字素养的“指南”。最终,我带着一堆理论上的好奇心和实际操作上的迷茫,结束了这次阅读旅程。
评分数学还是不过关呀,读地好友压力。
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