管理數學與Python：數據分析的必修課
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內容簡介
搞定Python與管理數學，是成為數據分析專家的必備基礎
第一本結合管理數學和Python應用的工具書，輕鬆獲得雙倍效果！
管理的問題，就用數學來解決吧！
令人驚呼的三大特色：
1.淺顯易懂的口吻加上超豐富內容，一本掌握管理數學！
2.附有精彩的範例、習題與解析，滿足所有練習慾望！
3.用Python簡單搞定繁雜的數學計算，手把手跟著步驟走！
讓數據分析成為管理的後盾，成就更無懈可擊的經營決策！
管理數學為一門重要的基礎，不只是為了商業管理和決策，也是學習資料科學的第一步。現今不論是商管領域的學生或是從業人員，為了跟上世界的腳步，都必須踏上學習程式語言之路，如果能在學習管理數學時搭配Python做使用，不只符合世界潮流，也等同開啟資料分析的大門。
本書作者投入融合「計量經濟學和資料科學」的計量資料科學 (Econometric Data Science) 多年，對於以計量經濟學為基礎的資料科學猶有心得，本書由淺入深的介紹函數、微積分、矩陣代數和數學規劃等管理數學必需的基礎與商管應用，此外，為達到與程式學習相輔相成之效，作者編排章節亦十分用心，在管理數學的16堂課中，穿插步驟式的Python教學，讓讀者學完數學原理和計算之後，能立刻熟悉Python的應用方式，學習效率更加倍！輕鬆就學會管理數學！
第一本結合管理數學和Python應用的工具書，輕鬆獲得雙倍效果！
管理的問題，就用數學來解決吧！
令人驚呼的三大特色：
1.淺顯易懂的口吻加上超豐富內容，一本掌握管理數學！
2.附有精彩的範例、習題與解析，滿足所有練習慾望！
3.用Python簡單搞定繁雜的數學計算，手把手跟著步驟走！
讓數據分析成為管理的後盾，成就更無懈可擊的經營決策！
管理數學為一門重要的基礎，不只是為了商業管理和決策，也是學習資料科學的第一步。現今不論是商管領域的學生或是從業人員，為了跟上世界的腳步，都必須踏上學習程式語言之路，如果能在學習管理數學時搭配Python做使用，不只符合世界潮流，也等同開啟資料分析的大門。
本書作者投入融合「計量經濟學和資料科學」的計量資料科學 (Econometric Data Science) 多年，對於以計量經濟學為基礎的資料科學猶有心得，本書由淺入深的介紹函數、微積分、矩陣代數和數學規劃等管理數學必需的基礎與商管應用，此外，為達到與程式學習相輔相成之效，作者編排章節亦十分用心，在管理數學的16堂課中，穿插步驟式的Python教學，讓讀者學完數學原理和計算之後，能立刻熟悉Python的應用方式，學習效率更加倍！輕鬆就學會管理數學！
目錄
管理數學
目錄
推薦序
序
第1部份 管理數學原理
第1章 函數原理
第2章 函數與導函數
Python Part 1
第2部份 微分
第3章 微分方法— 單變數函數
第4章 微分方法— 多變數函數偏微分
第5章 微分商管應用
Python Part 2
第3部份 積分
第6章 積分原理— 反導函數與微積分基本定理
第7章 積分方法— 單變數函數
第8章 積分方法— 多變數函數重積分
第9章 積分的商管應用
Python Part 3
第4部份 矩陣代數
第10章 矩陣代數基礎
第11章 矩陣的基本運算與應用
第12章 矩陣的進一步性質
Python Part 4
第5部份 數學規劃與管理決策
第13章 數學規劃-- 單變數函數的極值
第14章 數學規劃--多變數函數的極值
第15章 數學規劃—具限制條件下函數的極值問題
第16章 選擇性主題
Python Part 5
Python Part 6
Python Part 7
Python Part 8
目錄
推薦序
序
第1部份 管理數學原理
第1章 函數原理
第2章 函數與導函數
Python Part 1
第2部份 微分
第3章 微分方法— 單變數函數
第4章 微分方法— 多變數函數偏微分
第5章 微分商管應用
Python Part 2
第3部份 積分
第6章 積分原理— 反導函數與微積分基本定理
第7章 積分方法— 單變數函數
第8章 積分方法— 多變數函數重積分
第9章 積分的商管應用
Python Part 3
第4部份 矩陣代數
第10章 矩陣代數基礎
第11章 矩陣的基本運算與應用
第12章 矩陣的進一步性質
Python Part 4
第5部份 數學規劃與管理決策
第13章 數學規劃-- 單變數函數的極值
第14章 數學規劃--多變數函數的極值
第15章 數學規劃—具限制條件下函數的極值問題
第16章 選擇性主題
Python Part 5
Python Part 6
Python Part 7
Python Part 8
序／導讀
序
過去20年，如果要處理資料都需要去圖書館拿年鑑或月報，然後用人工輸入。近來因為科技發展，讓數據的蒐集和使用愈來愈便捷，很多領域都開始面對大量數據躺在那邊。數字多的學科，須要瞭解資料探勘和數據分析的用途；用文字多的學門，則面臨文字分析和自然語言處理的學習。自己用不用沒關係，但是要能看的懂他人產生的報告。
坊間不缺管理數學的書，但是就內容編寫而言，會反應作者心中的核心學科。例如，有的側重微積分，有的側重作業研究（Operation Research）或數學規劃，有的甚至沒有足夠的矩陣代數篇幅。因此，以管理數學為經，本書設想的是以企業管理為主的學習架構，分四部分：微分和積分與矩陣代數和數學規劃。對於上學期可以講授3學分微積分，下學期可以講授矩陣代數和數學規劃。這是本書內容的第一個特色。
另外，目前商管學院和人文社會相關科系，幾乎都須要有一點程式概念，各校均增添程式教育課程。非資訊相關學門，程式學習入門最好能融入特定課程，而不要一開始就開一門獨立的程式語言課程。在這樣的背景之下，每一個部分結尾，納入循序漸進的Python章節，先把Python當成計算機，可以手算習題，然後用五六行的Python碼驗算。這樣一年課程下來，就會熟悉Python的運行邏輯。將Python融入課程，這是本書第二個特色。
然而，在四部分之後，本書依然續編了5-8部分的Python介紹，以供有興趣的同學在整門課結束後可以利用暑假繼續學習。每部分的Python學習手冊，可以使用Python於習題練習，確認答案，繪圖，以及符號運算。
本書完成，一要感謝臺灣師範大學提供優良的研究與教學環境，讓本人能專心工作；二要感謝五南出版社別具慧眼，在教科書市場競爭之下，願意出版這樣一本教科書。本書有任何疏漏與未竟之處，皆是本人的責任。
何宗武
於臺師大管理學院 2019/5/17
推薦序
管理數學已為商管領域中數量方法的重要基礎，本書主要內容包括「微積分」與「矩陣代數」，並搭配實務面應用，如「數學規劃」及「管理決策」等。
與數學一樣講求邏輯思維的程式設計，近年來由於大數據與人工智慧的興起，帶動了一股軟體應用程式設計的學習熱潮，而過去幾年Python 語言在 codeeval.com的最夯程式語言中名列第一，毫無疑問Python已成為當今最熱門的程式語言。Python程式碼簡單好理解、有超豐富的函式庫可以運用，是非常適合商管領域初學者學習的程式語言。
將當今最熱門及最適合商管領域初學者學習的程式語言Python與管理數學內容結合起來是本書的最大特色；讀者可將數學的運算邏輯透過程式語言來實現演算，過程中除了可以學習到數量方法與程式語法之外，對於商管領域未來實務應用與發展能力上奠定了深厚的基礎，例如：現今金融業蓬勃發展的金融科技（FinTech）。
末學與何宗武教授是相識多年的好友，同時也是在大數據、人工智慧於金融科技發展上的同好伙伴，深知何教授在財經與金融大數據等研究領域表現卓越，並且也出版多本與商管相關的程式語言書籍，對於商管程式教育不遺餘力。而「管理數學與Python」一書著重以企業管理為主的理論學習架構，搭配Python程式語言實現運算邏輯，內容淺顯易懂，非常適合商管相關科系的學生來學習，在此鄭重推薦給大家研讀，相信收穫一定滿滿。
陳育仁
國立高雄科技大學
會計資訊系、資訊財務碩士學位學程 教授
財金大數據中心 主持人
2019/05/24
過去20年，如果要處理資料都需要去圖書館拿年鑑或月報，然後用人工輸入。近來因為科技發展，讓數據的蒐集和使用愈來愈便捷，很多領域都開始面對大量數據躺在那邊。數字多的學科，須要瞭解資料探勘和數據分析的用途；用文字多的學門，則面臨文字分析和自然語言處理的學習。自己用不用沒關係，但是要能看的懂他人產生的報告。
坊間不缺管理數學的書，但是就內容編寫而言，會反應作者心中的核心學科。例如，有的側重微積分，有的側重作業研究（Operation Research）或數學規劃，有的甚至沒有足夠的矩陣代數篇幅。因此，以管理數學為經，本書設想的是以企業管理為主的學習架構，分四部分：微分和積分與矩陣代數和數學規劃。對於上學期可以講授3學分微積分，下學期可以講授矩陣代數和數學規劃。這是本書內容的第一個特色。
另外，目前商管學院和人文社會相關科系，幾乎都須要有一點程式概念，各校均增添程式教育課程。非資訊相關學門，程式學習入門最好能融入特定課程，而不要一開始就開一門獨立的程式語言課程。在這樣的背景之下，每一個部分結尾，納入循序漸進的Python章節，先把Python當成計算機，可以手算習題，然後用五六行的Python碼驗算。這樣一年課程下來，就會熟悉Python的運行邏輯。將Python融入課程，這是本書第二個特色。
然而，在四部分之後，本書依然續編了5-8部分的Python介紹，以供有興趣的同學在整門課結束後可以利用暑假繼續學習。每部分的Python學習手冊，可以使用Python於習題練習，確認答案，繪圖，以及符號運算。
本書完成，一要感謝臺灣師範大學提供優良的研究與教學環境，讓本人能專心工作；二要感謝五南出版社別具慧眼，在教科書市場競爭之下，願意出版這樣一本教科書。本書有任何疏漏與未竟之處，皆是本人的責任。
何宗武
於臺師大管理學院 2019/5/17
推薦序
管理數學已為商管領域中數量方法的重要基礎，本書主要內容包括「微積分」與「矩陣代數」，並搭配實務面應用，如「數學規劃」及「管理決策」等。
與數學一樣講求邏輯思維的程式設計，近年來由於大數據與人工智慧的興起，帶動了一股軟體應用程式設計的學習熱潮，而過去幾年Python 語言在 codeeval.com的最夯程式語言中名列第一，毫無疑問Python已成為當今最熱門的程式語言。Python程式碼簡單好理解、有超豐富的函式庫可以運用，是非常適合商管領域初學者學習的程式語言。
將當今最熱門及最適合商管領域初學者學習的程式語言Python與管理數學內容結合起來是本書的最大特色；讀者可將數學的運算邏輯透過程式語言來實現演算，過程中除了可以學習到數量方法與程式語法之外，對於商管領域未來實務應用與發展能力上奠定了深厚的基礎，例如：現今金融業蓬勃發展的金融科技（FinTech）。
末學與何宗武教授是相識多年的好友，同時也是在大數據、人工智慧於金融科技發展上的同好伙伴，深知何教授在財經與金融大數據等研究領域表現卓越，並且也出版多本與商管相關的程式語言書籍，對於商管程式教育不遺餘力。而「管理數學與Python」一書著重以企業管理為主的理論學習架構，搭配Python程式語言實現運算邏輯，內容淺顯易懂，非常適合商管相關科系的學生來學習，在此鄭重推薦給大家研讀，相信收穫一定滿滿。
陳育仁
國立高雄科技大學
會計資訊系、資訊財務碩士學位學程 教授
財金大數據中心 主持人
2019/05/24
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