林春

《複雜系統影響因素研究的數據驅動分析方法》聚焦於複雜系統影響因素研究的數據驅動分析方法(DAC)，為應對大數據和人工智能時代複雜系統問題提供創新思路與實用工具。第1章闡述了傳統分析方法在處理複雜系統多變量、非線性和動態變化等特徵時的不足，而DAC憑藉先進的數據挖掘和機器學習算法，通過數據獲取、數據處理與變量測量、聚類分析、決策樹分析和貝葉斯網絡分析5個關鍵階段(步驟)，為決策制定和優化助力。第2章強調指標選取的依據、選取原則等，依據數據類型選擇合適量化方法，並通過實例演示如何將實際問題轉化為可量化數據集，保障後續分析質量。第3章詳細介紹數據采集、統計分析、變量選取、校準處理(引入雲校準概念)等數據預處理內容。第4章講解基於聚類算法的異質性群體的多種分析。第5章使用決策樹分析了異質性群體對象的影響因素交互效應。第6章運用貝葉斯網絡和相關算法探究變量間的作用關係和影響路徑。第7章通過後發企業創新績效案例分析，展示 DAC在實際研究中的應用優勢。本書特色鮮明，內容緊密圍繞解決複雜管理問題，案例豐富且分析透徹，從多領域實際問題出發，旨在增強讀者對方法的理解與應用能力。本書中代碼示例詳細，可操作性強。本書適用於工商管理、管理科學與工程、經濟與金融等專業的本科生和研究生，為他們開展學位論文研究和學術探索提供新穎視角和方法，幫助他們掌握這一跨學科融合的研究範式。

本套教材為《大學物理學》的輔導教材，內容安排與大學物理課程教學同步。本書分上、下兩冊，上冊內容為力學、狹義相對論和電磁學，共8章；下冊內容為光學、熱學和量子力學，共9章。每章內容由8個板塊組成：基本要求、知識要點、知識梗概框圖、基本題型、解題方法介紹、典型例題、課堂討論與練習和解題訓練。每個板塊內容各有其側重點，且相輔相成。本書以系統地介紹大學物理解題方法和培養學生解題能力為主線，所選題目由易到難，既有側重基礎知識、基本方法和技能訓練的基礎題，又有側重知識靈活運用、知識拓展以及能力提高的綜合題，旨在實現對大學生學習方法的引導與能力訓練。本書不僅適合作為不同層次的理工科院校的大學物理課程的輔導書，還可作為大學物理教師教學以及其他讀者自學的參考書。