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数学建模33讲：数学与缤纷的世界

朱浩楠

14人今日阅读 推荐值 85.9%

本书利用数学建模方法讨论了人类社会和自然界中的33个话题，既包括对典型话题的新阐释，也包含对若干新话题的原创研磨，不仅解答了大众对于数学的常见疑问：“数学有什么用？”更是以高中知识为主要工具、以数学建模为主要载体、以中学生能够理解的方式，展现了数学研究的基本过程和思维方式。33个话题充分体现了数学与生活的密切联系，讲解了数学建模如何有效地解决跨学科问题，如何为生活中的现实需求建立合理有效的模型，如何在设计制造、生物医学、机器学习，甚至在解决社会问题方面大显身手。作者力求将抽象且严密的数学阐述得通透而有趣，凸显数学的“形式之美”“逻辑之妙”与“大道至简”。本书是为高中生、大学低年级本科生和爱好数学的大众读者开启的一场妙趣横生的数学思维之旅。

数据科学工程实践：用户行为分析与建模、A/B实验、SQLFlow

谢梁 缪莹莹 高梓尧 王子玲

6人今日阅读

内容简介 这是一本将数据科学三要素——商业理解、量化模型、数据技术全面打通的实战性著作，是来自腾讯、滴滴、快手等一线互联网企业的数据科学家、数据分析师和算法工程师的经验总结，得到了SQLFlow创始人以及腾讯、网易、快手、贝壳找房、谷歌等企业的专家一致好评和推荐。 全书三个部分，内容相对独立，既能帮助初学者建立知识体系，又能帮助从业者解决商业中的实际问题，还能帮助有经验的专家快速掌握数据科学的Z新技术和发展动向。内容围绕非实验环境下的观测数据的分析、实验的设计和分析、自助式数据科学平台3大主题展开，涉及统计学、经济学、机器学习、实验科学等多个领域，包含大量常用的数据科学方法、简洁的代码实现和经典的实战案例。 第1部分（第 1～6 章） 观测数据的分析技术 讲解了非实验环境下不同观测数据分析场景所对应的分析框架、原理及实际操作，包括消费者选择偏好分析、消费者在时间维度上的行为分析、基于机器学习的用户生命周期价值预测、基于可解释模型技术的商业场景挖掘、基于矩阵分解技术的用户行为规律发现与挖掘，以及在不能进行实验分析时如何更科学地进行全量评估等内容。 第二部分（第7～9章）实验设计和分析技术 从 A/B 实验的基本原理出发，深入浅出地介绍了各种商业场景下进行实验设计需要参考的原则和运用的方法，尤其是在有样本量约束条件下提升实验效能的方法及商业场景限制导致的非传统实验设计。 第三部分（第10~12章） 自助式数据科学平台SQLFlow 针对性的讲解了开源的工程化的自助式数据科学平台SQLFlow，并通过系统配置、黑盒模型的解读器应用、聚类分析场景等案例帮助读者快速了解这一面向未来的数据科学技术。

新药研发案例研究：明星药物如何从实验室走向市场

白东鲁 沈竞康

5人今日阅读 推荐值 80.7%

作为“十二五”国家重点图书《高等药物化学》的姊妹篇，本书首次从学术高度结合市场规律，以案例研究形式深度剖析了26种具有代表性的药物能成为当时或至今仍是明星药物的内在原因。书中对所选的这些明星药物除了有关背景和研发历程的学术性介绍外，更突出了在整个研发过程中的亮点、关键节点，包括最后成为上市新药的各种学术、技术、管理和医药法规的诸多因素和推动力。并对每种药物研发全过程进行总结，归纳出经验和教训，作为今后的借鉴。本书可供我国药学界、化学界和生物医学界的师生、科研人员，各级药政和企业管理人员及资深科学家学习参考。