《统计预测和决策》（第6版）以党的二十大精神为行动指南，“润物细无声”地嵌入“育人元素”和“思政元素”，培养学生的家国情怀和道路自信，用统计数据和统计方法科学地论证和宣传我国党和政府制定的有关路线、方针、政策和措施的科学性和有效性，引导学生注意在实践中坚持和运用辩证思维，用长远发展的眼光分析问题，启发学生关注中国经济、社会、民生等的预测和决策问题。本书包括预测问题概述、定性预测、情景预测、回归预测法、自适应过滤法、干预分析模型、景气预测法、组合预测、预测精度测定与预测评价、风险型决策、贝叶斯决策、完全不确定性决策和多目标决策等方法及应用的单项选择题、多项选择题、名词解释、简答题和计算分析题，更便于教师教学与学生学习。本书进一步修改、充实、增加和完善了应用案例，使教材更贴近现实，体现新时代的要求。

本教材共十章，内容主要包括总论、生药学、然药物化学、药物化学、药理学、药物分析学、药剂学、生物技术制药、药物经济学以及综合实验。本教材的主要特色体现在章节设置上：1）内容涵盖了非药学专业学生必需、够用的药学基础知识，同时满足了非药学专业学生将来进行药品采购员、药品仓储管理员等执业证书备考的需要；2）充实药物经济学知识，因药物经济学是电子商务、物流管理、国际经济与贸易、市场营销等专业与药学专业的交叉学科，本章的内容可为学生走向就业岗位建立一定的知识积淀；3）第十章药学综合实验可激发以文科学生为主的非药学专业学生学习药学知识的兴趣，药学综合实验也是促进相关专业学生掌握药学知识的有效途径；4）本书删减了之前的化学类内容以及药学服务的相关内容，因为在本课程开设之前已开设此类课程，为了避免知识重复，精简篇幅，做了删除处理；5）在各章有机融入学科进展及思政元素，如第六章《中国药典》是药品行业“度量衡”，只有对标准精心守护、心存敬畏，我们才能建立起药品事业发展的道路自信、理论自信、制度自信和文化自信。此外，从内容方向上来说，本书重在概念定义、研究内容及任务、历史发展、学科进展，不需要精通方法。本教材可供电子商务、物流管理、国际经济与贸易、经济学、人力资源管理、公共事业管理、市场营销等17个非药学类专业本科学生作为公共必修课程教材使用。

内容简介本书较为系统地介绍了数值线性代数的基本理论、方法及其主要算法的MATLAB程序实现。全书共7章，内容包括数值线性代数理论基础、正交变换Krylov子空间、解线性方程组的矩阵分裂迭代法、解线性方程组的子空间方法、解线性方程组的矩阵分解法、线性最小二乘问题的数值解法和矩阵特征值问题的数值方法。书中配有丰富的例题和习题，可供学习者使用。本书既注意保持理论分析的严谨性，又注重计算方法的实用性，强调算法的MATLAB程序在计算机上的实现。扫描书后的二维码可获取配套的全部算法的MATLAB程序。

本书系统讲述了应用统计学的基础知识和基本技能，融合了电子表格（Excel）的实际应用，介绍了参数估计、假设检验、方差分析、时间序列分析、统计指数等应用统计方法及常用的统计函数。本书突出体现了应用统计学的应用性、层次性、趣味性和可操作性，保持了统计研究方法体系的完整性，注重传统与创新的统一及统计理论在实践中的应用，便于教师教学与学生自学。 本书配有电子课件、电子教案、上机操作数据、上机测试题目及解答、授课视频、统计调查方案范例、统计调查报告范例、模拟试卷及答案等教学和学习资料（部分资料仅限用书教师下载），索取方式参见附录3“更新勘误表和配套资料索取示意图”。 本书可作为经济管理类专业本科生的教材，也可作为从事相关工作人员的培训教材。

《消费理论与应用》紧扣通识教育的培养目标和任务，依照消费理论的逻辑和易于理解的顺序介绍基本理论和公认的前沿成果，以问题为导向，即按照个体、群体、组织消费中引发的主要和重要现象及问题为主线展开。具体包括：个体部分主要围绕与消费决策尤其是购买决策相关的问题展开，探讨基于消费伦理视角下的新型消费方式。群体部分在介绍群体消费所表现的主要特征下，选择几个重点的或有代表性的群体，介绍这些群体的消费特点及涉及的突出问题和现象，如青年群体，重点以大学生群体为例；老年群体；女性群体与男性群体等。组织消费部分介绍消费的双向即买和卖两方面，主要选择适合的几种营销战略和策略如：绿色营销、整合营销等说明，对营销范式强调关系营销。

本书系统介绍了大数据的基本原理与概念，共9章，分别讲解大数据的基本知识、大数据与新一代信息技术、数据采集、大数据存储、数据清洗、大数据分析与挖掘、数据可视化、大数据安全与治理以及大数据的应用。本书系统介绍了大数据的基础知识，并对一些大数据的应用实例进行讲解。 本书可作为高等院校大数据专业、人工智能专业、软件技术专业、云计算专业、计算机网络专业的专业基础课教材，也可作为大数据爱好者的参考书。

本书旨在遵循数据分析的思路与逻辑，系统梳理大数据智能分析的相关知识。全书共分为十六章。在理论和方法方面，主要包括常规数据预处理、数据降维、特征选择、决策树、K近邻学习、支持向量机、贝叶斯学习、集成学习、关联规则、聚类、人工神经网络、深度学习、推荐系统等；在理论与实践融合方面，本书提供了若干典型应用场景，如广告点击率预测、信息流中的内容推荐、游戏运营中的数据挖掘等，以期加强读者对理论的理解和应用能力。另外，本书在章节后也提供了即测即练二维码，帮助读者掌握和巩固对应章节的知识。

“幼儿活动保育指导”作为幼儿保育专业的核心课程，旨在帮助学习者掌握幼儿在园一日活动保育指导的内容，使其学会关爱幼儿，树立保教并重的教育理念。本书作为课程的配套教材，按照时间线，创新性地根据活动进行的“前、中、后”三个阶段来阐述幼儿在园一日活动，即生活、运动、游戏及学习四个方面活动的保育指导。在学习者学习完具体岗位规范操作的基础上，通过案例呈现、理论学习及操作实践等，将保育指导划分为安全保障、规范操作、指导幼儿、保教合作及家园共育五个方面展开，进一步使学习者全面了解幼儿各类活动保育指导的内容与要求，并熟练、规范地开展一日活动的保育工作，真正做到保教并重，从而获得良好的职业素养与综合能力。本书注重贴近保教人员岗位实际及职校学生学习特点，并提供了丰富的学习资源，包括PPT教学课件、教案、视频、练习题及参考答案等，可登录复旦学前云平台（www.fudanxueqian.com）查看、获取。本书既可作为幼儿保育专业学生的教材，也可作为托幼园所、早教中心等从业人员的参考用书。

本书是在北京大学物理学院教授“数学物理方法”课程所积累教学资料基础上编写而成。本书力求精悍，以实用为主，不追求同一类型习题的大量重复。多数习题偏重于课程的基本要求，但也有少数难题。部分内容还反映出编者近年来教学中取得的新收获，例如有关计算三角函数无穷积分的新方法。内容涵盖了传统数学物理方法必须掌握的内容，如复变函数、留数理论、定解问题、积分变化法等。 本书可作为高等学校本科物理学类专业数学物理方法课程的教辅用书，也可供采用其他数学物理方法教材的读者参考。

本书全面系统地介绍数据挖掘的概念、技术、算法及应用，力求为初学者构建一个合适的学习框架。全书将数据挖掘归纳成数据预处理、数据探索、决策树、贝叶斯分类、人工神经网络、支持向量机、关联规则分析、聚类、时间序列预测等几个主题，不仅详解技术原理和算法实现，而且结合复杂多样的实际数据环境，探讨其应用场景和使用方法。本书通过对大量图表、示例、算法的简洁描述，使读者尽可能摆脱技术细节的干扰而聚焦于数据挖掘本身。书中所有示例都采用Python实现，此外还提供电子教学课件、习题答案及实践练习代码。