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數字經濟量化分析--方法工具與應用(數字經濟系列教材)

  • 作者：編者:王曉燕//聞翠|責編:佟周紅
  • 出版社：首都經貿
  • ISBN：9787563838912
  • 出版日期：2025/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：337
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是一部全面而深入闡述數字經濟與量化分析的教材，系統地涵蓋了數字經濟的基本概念、發展脈絡以及量化分析在其中的核心應用。全書分為十一章，從數字經濟的內涵與發展出發，逐步深入到量化分析的具體方法和實踐應用。從第二章起，教材分別介紹了回歸模型、分類模型、降維方法、時間序列分析方法、聚類分析方法、神經網路分析方法、路徑分析方法以及綜合評價方法等量化分析的核心工具和技術，每一種方法都配備了詳細的原理講解、步驟解析和案例應用，使讀者能夠深入理解並掌握這些量化分析技能。此外，教材還探討了計量經濟方法在政策評估中的應用，以及大規模機器學習方法的前沿進展，為讀者提供了更為廣闊的量化分析視野。
    總結而言，本教材是一部集理論與實踐于一體的數字經濟與量化分析手冊，不僅適合作為高等院校數字經濟相關專業的教科書或參考書，也適合對數字經濟和數據分析感興趣的專業人士學習和參考。通過系統學習本教材，讀者將能夠全面掌握量化分析的方法和技術，為在數字經濟時代的數據驅動決策提供有力支持。
作者介紹
編者:王曉燕//聞翠|責編:佟周紅
目錄
緒論
  一、數字經濟的內涵與發展
  二、數字經濟是什麼：數字經濟案例
  三、量化分析推動數字經濟發展
第一章  數字經濟中的數據、數據思維與量化分析
  第一節  大數據與小數據：數字經濟中的數據及其特徵
  第二節  思維變革：數字經濟中的數據思維
  第三節  常見的量化分析方法圖譜
  本章小結
  課後習題
第二章  回歸模型
  第一節  回歸模型概述
  第二節  多元線性回歸模型
  第三節  分層回歸模型
  第四節  案例應用
  本章小結
  課後習題
第三章  分類模型
  第一節  分類模型概述
  第二節  判別分析
  第三節  Logistic模型
  第四節  貝葉斯推斷方法
  第五節  決策樹模型
  第六節  案例應用
  本章小結
  課後習題
第四章  降維方法
  第一節  降維方法概述
  第二節  主成分分析法
  第三節  因子分析法
  第四節  案例應用
  本章小結
  課後習題
第五章  時間序列分析
  第一節  時間序列分析概述
  第二節  平穩時間序列分析
  第三節  非平穩時間序列分析
  第四節  案例應用
  本章小結
  課後習題
第六章  聚類分析
  第一節  聚類分析概述
  第二節  K-均值演算法
  第三節  分層聚類
  第四節  案例應用
  本章小結
  課後習題
第七章  神經網路分析
  第一節  神經網路分析概述
  第二節  從感知機開始

  第三節  基本神經網路
  第四節  案例應用
  本章小結
  課後習題
第八章  路徑分析
  第一節  路徑分析概述
  第二節  社會網路分析
  第三節  關聯分析
  第四節  案例應用
  本章小結
  課後習題
第九章  綜合評價分析
  第一節  綜合評價分析概述
  第二節  動態綜合評價方法
  第三節  灰色關聯分析
  第四節  數據包絡分析
  第五節  案例應用
  本章小結
  課後習題
第十章  計量經濟分析
  第一節  計量經濟分析在政策評估方面的應用
  第二節  倍差法
  第三節  工具變數法
  第四節  斷點回歸估計
  第五節  傾向值匹配法
  第六節  案例應用
  本章小結
  課後習題
第十一章  大規模機器學習
  第一節  機器學習概述
  第二節  支持向量機
  第三節  近鄰學習
  第四節  案例應用
  本章小結
  課後習題
參考文獻

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