大数据和机器学习等的兴起使得商业分析领域越来越倚重数据科学。本书详细介绍了商业数据科学中的关键元素，汇集了机器学习、经济学以及统计学领域的核心原则和最佳实践，内容涵盖识别商业政策中的重要变量、通过实验测量这些变量，以及挖掘社交媒体以了解公众对于政策修改的反应，为从事商业数据科学的数据科学家和商业人士提供了必备工具。书中通过大量数据分析示例讲解如何利用R语言编写脚本来解决复杂的数据科学问题。

本书旨在为有兴趣更好地理解数学和统计的学生提供一个可访问的、全面的教科书，这些数学和统计知识是数据科学和机器学习算法的基础。

《高效商业分析——Excel建模与决策》基于Excel 这一最常见的工具介绍商业分析在业务中的应用，帮助我们做出更优异的商业决策。书中不但提供了商业分析的基础知识，还讲解了数据分析与统计的基本工具和方法，包括用Excel 实现数据的视觉展现、概率分布和数据建模、抽样与估计以及统计推断，为构建和分析预测模型、运用回归和预测技巧、仿真和风险分析等提供了方法，并介绍了数据挖掘的概念。书中提供了各种优化模型及应用，最后介绍了决策分析的理念、工具和方法。 《高效商业分析——Excel建模与决策》不但适合MBA，还适合统计、计算机等相关专业选作教材，此外，本书适合进行公司决策分析、大数据分析等相关人员参考阅读。

本书是机器学习实战领域的一本佳作，从机器学习的基本概念讲起，旨在将初学者引入机器学习的大门，并走上实践的道路。本书通过讲解机器学习中的监督学习和无监督学习，并结合特征选择和排序、聚类方法、文本和网页挖掘等热点问题，论证了“优化是力量之源”这一观点，为机器学习在企业中的应用提供了切实可行的操作建议。

《商业分析(第二版)(英汉双语)》是美国管理会计师协会CMA考试教材的第一部分，即商业分析。考察经济学方面的基本知识，并且将在开篇介绍影响具体公司的因素。在具备关于市场和定价的基本知识之后，我们将考察国家层面的经济问题，并讨论政府在确定经济政策时所面临的挑战。然后，我们将视野扩展至全球，考察进行全球贸易时有关国家和公司应该考虑的主要因素，以及负责维护全球经济稳定的国际组织。接着将探讨经济学基本知识在内部控制中的应用。最后，《商业分析(第二版)(英汉双语)》以对定量分析方法和财务报表分析的讨论作结。

内容简介商业分析有用吗？当然有用！商业分析是行走职场、创业启航的一项必备技能。作者结合自己多年的工作经验，用生动的语言介绍如何用数据分析解决商业问题。 本书分为6 篇，共17 章，其中第1 篇是概念篇，讲述商业分析的基本概念；第2 篇是基础篇，讲述如何用基础的分析方法评估企业经营状况；第3 篇是进阶篇，讲述如何构建分析体系解决较复杂的问题；第4 篇是高阶篇，讲述如何应对复杂的商业难题；第5 篇是基础实践篇，通过案例讲述如何解决更复杂的商业问题；第6 篇是高阶实践篇，通过案例讲述如何解决商业分析中的疑难杂症。本书的讲解思路是层层递进的，从简单场景到复杂场景，从基础的方法到复杂的方法。因此，无论读者是否有数据分析基础和经验，都建议从头开始阅读，这样可以一步步提升认知，更快地掌握商业分析的方法。

本书结合作者多年的教学实践经验和国外优秀统计学教材的成果编写而成。内容包括描述统计方法、推断统计方法以及工商管理中常用的一些统计方法。在写法上与计算机紧密结合，大部分统计方法都给出了Excel的计算过程和结果，并在书后配有教学和学习辅助光盘，方便教师授课和学生自学。 本书可作为高等院校经济、管理类各专业本科生统计学课程的教材，也可作为MBA的教材或参考书，对广大实际工作者也极具参考价值。

三位统计学家高屋建瓴，面向非统计专业的读者介绍重要的统计学概念，而非纯数学理论 借助于一个通用概念框架，描述多个学科的重要思想，比如医学、生物学、金融学和营销 《统计学习要素》（第2版）包含人工智能中用到的许多代表性主题，比如图模型、随机森林、集成方法、Lasso最小角度回归和路径算法、非负矩阵分解和频谱聚类。此外，还用一章篇幅来介绍“宽”数据（p大于n）的方法，包括多次测试和误检率。 对统计领域、人工智能领域及相关科学或行业领域内的读者而言，本书是一个难得的宝库，涉及面很广，从监督学习（预测）到无监督学习，具体主题包括神经网络、支持向量机、分类树和Boosting（率先对该主题进行综合论述）。与此同时，书中还包含丰富的示例和大量彩色的图表。

计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。《统计学习基础(第2版)(英文)》介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础(第2版)(英文)》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。 《统计学习基础(第2版)(英文)》可作为高等院校相关专业本科生和研究生的教材，对于统计学相关人员、科学界和业界关注数据挖掘的人，《统计学习基础(第2版)(英文)》值得一读。

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