数据、模型与决策（第4版）（附光盘） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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埃文斯 著，杜本峰 译

图书标签:

• 数据分析
• 模型构建
• 决策科学
• 运筹学
• 管理科学
• 统计学
• 优化
• 仿真
• 决策支持系统
• 商业分析

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300136059

版次：4

商品编码：10683033

包装：平装

丛书名： 工商管理经典译丛

开本：16开

出版时间：2011-06-01

用纸：胶版纸

页数：488

字数：714000

附件：光盘

内容简介

　　《数据、模型与决策》（第4版）是一本内容全面、叙述简明直观的量化分析方法教材，涵盖了统计学和运筹学的基本建模方法，强调决策方法在商务和管理环境下的实际应用。其第2第自引进国内出版以来，深受读者的好评。
　　 　　第4版保持了《数据、模型与决策（第4版）》的一贯特色：既强调量化方法的应用导向，又平衡地讲授必要的数学和统计学背景知识。财时，随着软件的升级和商务实践的变化，第4版在内容上进行了大量的更新和扩展，表现在：
　　 　　一，所在基于电子表格的工具和应用都基于新的excel 2007环境。
　　 　　第二，每一章都进行了认真的修订，使用新商务案例和数据强化了对关键概念的解释。
　　 　　第三，对第ii篇的关键决策建模内容作了重大修谭和重新组织，包括第9章、第13章及第14章。
　　 　　第四，将理论和大量的计算公式置于章末附录，为教学提供了更大的灵活性，不会影响学生学习必要的概念和技能《数据、模型与决策（第4版）》配套软件完备，运用功能强大的excel，phstat，crystal ball以treeplan等分析工具可以完成全书所有模型的求解。
　　 　　《数据、模型与决策（第4版）》适合作为mba、mpa及其他专业学位学生的方法类课程教材，也可作为经管类学术型研究生量化分析方法课程的参考书，还可用作企业经理人量化分析方法的培训教材。

作者简介

　　詹姆斯·R·埃文斯（James R·Evans）美国辛辛那提大学教授，拥有佐治亚理工大学工业与系统工程博士学位。在美国鲍德里奇国家质理奖评审委员会任职14年。曾担任美国决策科学学会主席（1997-1998）。

内页插图

目录

第I篇 统计与数据分析
第1章 数据和商务决策
1.1 商务中的统计思想
1.2 商务数据
1.3 数据的来源和种类
1.4 总体、样本和统计量
1.5 microsoftexcel的使用
1.6 excel环境中的数据应用
第2章 数据的展示与描述
2.1 用图表来展示数据
2.2 描述统计：概念与应用
2.3 统计测度的展示
2.4 属性数据的描述统计
第3章 概率分布和应用
3.1 概率：概念和应用
3.2 概率分布
3.3 常用的概率分布
3.4 联合、边际和条件概率分布
3.5 统计中的蒙特卡罗方法
3.6 抽样分布和抽样误差
第4章 抽样与统计推断
4.1 统计抽样
4.2 估计
4.3 置信区间：概念与应用
4.4 置信区间在决策中的应用
4.5 置信区间和样本量
4.6 其他类型的置信区间
第5章 假设检验和统计推断
5.1 假设检验的基本概念
5.2 单样本假设检验
5.3 两样本假设检验
5.4 方差分析：多均值相等检验
5.5 独立卡方检验
第6章 回归分析
6.1 简单线性回归
6.2 回归分析结果的解释
6.3 回归分析的假设
6.4 多元线性回归
6.5 回归模型的构建
6.6 具有属性变量的回归问题
6.7 具有非线性项的回归模型
第7章 预测
7.1 定性判断方法
7.2 统计预测模型
7.3 平稳时间序列预测模型
7.4 具有趋势和季节性波动的时间序列预测模型
7.5 利用cb预测器对预测模型进行选择和优化
7.6 回归模型与预测
7.7 预测实践
第8章 统计质量控制
8.1 统计和数据分析在质量控制中的角色
8.2 统计过程控制
8.3 分析控制图
8.4 属性控制图
8.5 过程能力分析
第II篇 决策模型与分析
第9章 决策模型的构建和应用
9.1 决策模型
9.2 模型分析
9.3 模型构建工具
9.4 模型构建案例
9.5 模型中的不确定性
9.6 模型假设、复杂性与现实性
第10章 风险分析与蒙特卡罗模拟
10.1 crystai ball的蒙特卡罗模拟
10.2 蒙特卡罗模拟的应用
第11章 决策、不确定性和风险
11.1 确定性决策
11.2 不确定性和风险决策
11.3 期望值决策
11.4 决策树
11.5 效用与决策
第12章 排队与过程仿真模型
12.1 排队和排队系统
12.2 扫队模型
12.3 过程仿真概念
12.4 sim quick软件在过程仿真中的应用
12.5 连续仿真模型
第13章 线性优化模型
13.1 构建线性优化模型
13.2 运用电子表格求解线性优化模型
13.3 线性优化模型的求解
13.4 线性优化模型的应用
13.5 solver的求解原理
第14章 整数和非线性优化模型
14.1 整数优化模型
14.2 二元取值变量的整数优化模型
14.3 混合整数优化模型
14.4 非线性优化模型
14.5 风险分析和优化
14.6 优化与仿真模拟的结合
附录
附表a—1 累积标准正态分布表
附表a—2 t临界值
附表a—3 x2临界值
附表a—4 f临界值
附表a—5 t化极差q临界值
译后记

精彩书摘

　　第I篇 统计与数据分析
　　第1章 数据和商务决策
　　1．2 商务数据
　　近期，波音公司的改革就可以作为案例来说明良好的商业数据和分析能力所具有的价值。20世纪90年代初，波音公司的装配线就已经陷入低效率的泥淖而不能自拔。公司自第二次世界大战以来的几十年中一直沿用传统的手丁．记人法，记录飞机约400万个零部件和l70英里长的配线。如果要对737型着陆齿轮进行改造，就意味着设计人员必须画出464张图纸来研究各种可能性。在公司的生产车间，堆满了价值数百万美元的零部件。在对外竞争中，为了从竞争对手空中客车公司那里夺取市场份额，波音公司对销售的飞机大打折扣，而这一举措几乎使整个公司被漫天飞雪般的订单淹没了。提高企业生产效率的各种尝试和新生产控制系统的应用，最终使波音公司在1997年10月停止生产波音737型和747型飞机长达27天，这直接导致了17800万美元的损失和高层管理组织的大幅变动。由此，各种指责蜂拥而至，主要集中于企业财务运作不佳和缺乏实时的财务数据上。经过改组，公司任命了新的首席财务官，组建了新的财务部门，并提出了一种新型评估方法一“控制版面”法，即使用彩色电子表格来追踪原材料的耗费、库存周转次数、超时以及损失等状况，这样公司可以清楚哪个环节创造了新的价值，哪个环节带来了损失。这是波音公司首次使用条形图来检测企业运行状况，它不仅为管理者提供准确的数据分析，还有助于企业制定生产计划。正如一位管理者所说，“这些条形图将我们从困境中解脱了出来”。
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前言/序言

《数据、模型与决策（第4版）（附光盘）》 图书简介 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动现代商业、科学研究乃至日常生活的重要引擎。然而，仅仅收集数据远远不足以发挥其真正的价值。如何从海量数据中提炼洞察，构建有效的模型，并最终做出明智的决策，是当今组织和个人面临的核心挑战。《数据、模型与决策（第4版）》正是为了应对这一挑战而精心编撰的。 本书是一部权威而全面的指南，旨在系统地介绍数据分析、建模技术以及决策科学的核心概念和实践方法。它不仅为读者提供了理解数据驱动决策的坚实理论基础，更通过丰富的案例和实用的工具，引导读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 核心内容概述： 本书分为三个紧密相连的部分，构建了一个完整的从数据到决策的逻辑链条。 第一部分：数据分析的基础 这一部分将带领读者深入理解数据的本质，掌握有效的数据收集、清洗、探索和可视化技术。我们将探讨不同类型的数据（如数值型、类别型、时间序列数据等）的特点及其处理方法。读者将学会如何识别和处理数据中的异常值、缺失值，以及如何进行特征工程，为后续的模型构建打下坚实基础。此外，本部分还将强调数据可视化的重要性，介绍多种可视化工具和技巧，帮助读者以直观的方式理解数据分布、变量之间的关系以及潜在的模式。通过这一部分的学习，读者将具备对原始数据进行初步处理和理解的能力。 第二部分：建模与预测 有了干净且具有洞察力的数据，接下来的关键是构建能够揭示数据背后规律的模型。本书将广泛介绍各种经典的统计模型和机器学习模型，并深入讲解它们的原理、适用场景和构建方法。从基础的回归分析、分类算法（如逻辑回归、决策分析树）到更复杂的模型（如支持向量机、集成学习方法），本书都将提供清晰的解释和详实的步骤。重点在于，本书不会孤立地介绍模型，而是将其置于实际问题的背景下，讲解如何根据问题的性质选择最合适的模型，以及如何对模型进行评估和优化，确保模型的准确性和泛化能力。此外，本书还将涵盖一些常用的模型评估指标和交叉验证技术。 第三部分：决策支持与优化 模型构建的最终目的是服务于决策。本部分将聚焦于如何利用模型进行预测、模拟，并最终支持最优决策的制定。我们将探讨决策分析的框架，包括如何定义决策问题、识别备选方案、评估风险和不确定性。本书将介绍一些决策优化技术，例如线性规划、整数规划以及其他优化算法，帮助读者在存在约束条件的情况下找到最佳解决方案。同时，也将讨论如何将不确定性纳入决策过程，例如通过蒙特卡洛模拟或敏感性分析。此外，本书还将探讨如何将模型和分析结果有效地传达给决策者，克服沟通障碍，推动数据驱动的决策落地。 特色与亮点： 理论与实践并重： 本书在讲解核心理论的同时，大量引用了来自不同行业的真实世界案例，使读者能够深刻理解理论知识在实际应用中的价值。 丰富的案例研究： 从市场营销、金融风险管理到运营优化，本书涵盖了广泛的应用领域，帮助读者了解数据分析和建模如何在不同场景下发挥作用。 全面的方法论： 书中不仅介绍了各种分析和建模技术，更强调了构建一个完整的数据驱动决策流程，包括问题定义、数据准备、模型选择、评估以及决策制定。 附带光盘： 本书附带的光盘包含了重要的辅助资源，例如用于演示和实践的软件代码、数据集、补充材料以及相关的计算工具，极大地增强了本书的学习和实践价值。读者可以通过这些资源亲手操作，加深对书中方法的理解。 循序渐进的讲解： 本书的结构设计清晰，从基础概念出发，逐步深入到复杂的模型和技术，适合不同背景的读者学习。无论是初学者还是希望进阶的专业人士，都能从中受益。 最新版的更新： 第4版在内容上进行了全面更新和修订，反映了数据科学和决策科学领域的最新发展和前沿技术，确保内容的时效性和权威性。 适合读者： 本书适合广泛的读者群体，包括： 商业分析师和数据科学家： 想要系统学习和巩固数据分析、建模和决策科学技能的专业人士。 管理者和决策者： 希望理解如何利用数据来指导战略规划、运营管理和业务改进的领导者。 学生和研究人员： 正在学习相关课程或从事相关研究的本科生、研究生和博士生。 对数据驱动决策感兴趣的任何人： 想要掌握如何从数据中获取价值并做出更优决策的各行各业人士。 总结： 《数据、模型与决策（第4版）（附光盘）》不仅仅是一本教材，更是一本实用的工具书和操作指南。它将帮助您建立起一套严谨的数据分析和决策思维体系，掌握解决复杂问题的能力，从而在日益激烈的竞争环境中脱颖而出，做出更具前瞻性和影响力的决策。通过本书的学习，您将能够自信地驾驭数据，驾驭未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书封面那深邃的蓝色，配上那个简洁却充满力量的标题，一看就透着一股“硬核”的味道。我拿到这本《数据、模型与决策（第4版）》的时候，第一感觉就是沉甸甸的，不仅仅是纸张的厚度，更是内容所承载的分量。我一直对如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息，并将其转化为切实可行的决策有着浓厚的兴趣。尤其是在这个数据爆炸的时代，掌握一套系统的方法论显得尤为重要。我之前接触过一些数据分析的书籍，大多局限于某个特定领域，比如市场营销、金融风控，或者只停留在技术层面，介绍各种算法和工具。但这本书给我的感觉是，它试图构建一个更加宏观的框架，将数据分析、建模以及最终的决策过程有机地联系起来。我非常期待它能在理论深度和实践指导之间找到一个完美的平衡点，帮助我建立起一套能够应对复杂商业问题的思维模型。光盘的附赠也让我眼前一亮，这意味着书中介绍的方法和案例很有可能配有可运行的代码或者数据集，这对于我这种喜欢动手实践的学习者来说，简直是福音。我希望能通过这本书，不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”，最终达到“做得好”的境界。这本书的排版和印刷质量也给我留下了很好的第一印象，字体清晰，章节划分合理，看起来就很有学习的动力。我已经在书中标记了几处我特别感兴趣的章节，准备深入研究，希望能从中获得新的启发，突破我目前在数据应用上遇到的一些瓶颈。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对复杂系统和优化问题充满好奇的研究者。《数据、模型与决策（第4版）》这本书的标题，立刻抓住了我的注意力。“模型”是理解复杂系统的一种强大工具，“决策”则是追求系统最优运行的关键。我尤其关注书中对于“决策”的阐述，我希望它能涵盖从静态决策到动态决策，从确定性决策到不确定性决策的广泛内容。我之前阅读过一些关于运筹学、优化理论的书籍，但总觉得在理论和实际应用之间存在一定的鸿沟。我希望这本书能够提供一个更加整合的视角，将统计建模、机器学习等方法论与决策理论相结合，帮助我构建更具现实意义的决策模型。附带的光盘，我推测会包含一些算法的实现代码，甚至是一些仿真环境，这将极大地帮助我验证理论的有效性，并探索不同参数设置对决策结果的影响。我希望这本书能够帮助我深入理解如何在不确定的环境中做出最优决策，并为我未来的研究提供新的思路和方法。我期待书中能够有关于“鲁棒性决策”、“后悔最小化”等前沿内容的介绍，这将是我研究的一个重要方向。这本书的深度和广度，是我最看重的一点，我希望它能成为我进行相关研究的“枕边书”。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对数据背后的故事充满兴趣，总觉得每一组数字都隐藏着一个等待被发现的秘密。《数据、模型与决策（第4版）》这本书，仿佛就是一本揭示这些秘密的“藏宝图”。我之前接触过一些数据可视化和探索性数据分析的书籍，但总觉得缺少一个将这些探索转化为最终行动的桥梁。这本书的“决策”部分，正好弥补了我在这方面的空白。我希望它能教会我如何从纷繁复杂的数据中提炼出关键信息，如何利用模型来预测未来的趋势，以及最重要的是，如何基于这些预测和洞察，做出明智的决策。我特别期待书中能够有关于“因果推断”或者“反事实分析”的内容，这对于理解数据背后的真正原因，而不是仅仅看到相关性，至关重要。光盘的附赠，我猜想会提供一些交互式的学习工具，或者是一些模拟场景，让我在实践中体会数据驱动决策的乐趣。我希望这本书能够帮助我建立起一种“用数据说话，以决策为导向”的思维模式，让我在工作中能够更加自信地利用数据解决问题。这本书的案例研究，我希望能够贴近实际商业场景，并包含不同行业和领域的应用，这样我才能更好地理解其普适性。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能和机器学习领域充满热情的学生，但常常感到理论知识与实际应用之间存在脱节。《数据、模型与决策（第4版）》这本书，恰好是我一直在寻找的“粘合剂”。我希望它能够清晰地解释各种机器学习模型的原理，并展示如何将这些模型应用于实际的数据分析和决策问题。我尤其关注书中关于“模型评估与选择”的部分，这对于构建可靠的AI系统至关重要。我希望这本书能够提供一套系统性的方法，帮助我判断一个模型的好坏，并选择最适合特定问题的模型。附带的光盘，我推测会提供大量的代码示例，甚至是预训练的模型，这将大大加速我的学习进程，让我能够快速上手，并在实践中加深对理论的理解。我希望这本书能够帮助我理解“从数据到模型，再到决策”的完整流程，并培养我解决实际问题的能力。我期待书中能够有关于“深度学习”、“强化学习”等前沿技术的应用案例，这将极大地拓宽我的视野。这本书的语言风格，我希望能既有深度又不失通俗易懂，让我在享受学习乐趣的同时，能够真正掌握知识。

评分☆☆☆☆☆

我对《数据、模型与决策（第4版）》的期待，更多地来自于它所蕴含的“商业智慧”。我从事的是市场营销工作，每天都在与各种各样的数据打交道，但如何将这些数据转化为提升营销效果的洞察，始终是一个挑战。我希望这本书能够提供一套切实可行的框架，帮助我理解消费者行为背后的数据驱动因素，学习如何构建有效的预测模型来优化广告投放，如何评估不同营销活动的效果，以及如何利用数据来制定更具竞争力的产品策略。我一直认为，数据本身并不能说话，关键在于我们能否赋予它意义，并将其转化为有力的行动。这本书的“模型”部分，我猜想会包含各种统计模型、机器学习模型等，而“决策”部分，则会侧重于如何将这些模型的输出转化为实际的商业决策。附带的光盘，我希望能够包含一些真实的商业案例和与之匹配的数据集，这样我就可以在光盘的帮助下，亲自复现书中的分析过程，并在实际工作中触类旁通。我非常期待能够通过这本书，提升我的数据分析和决策能力，从而更好地应对市场变化，为公司创造更大的价值。这本书的语言风格，我希望能够兼顾学术的严谨和实践的通俗，既能让我深入理解理论，又能让我快速掌握应用。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚踏入数据科学领域的学生，对于如何系统地学习和应用数据分析、建模和决策技术感到有些迷茫。《数据、模型与决策（第4版）》的出现，无疑为我指明了一条清晰的学习路径。从书名就能看出，它涵盖了数据科学的核心要素，并且“第4版”的更新迭代，意味着它紧跟时代步伐，融入了最新的理论和技术。我特别喜欢这本书在章节安排上的逻辑性，它循序渐进地引导读者从基础概念到复杂应用，让我这种新手能够逐步建立起完整的知识体系。我之前尝试过阅读一些零散的资料，但总是感觉知识点不成体系，难以形成有效的学习闭环。而这本书，我预感它将提供一个系统性的学习框架，帮助我构建起坚实的数据科学基础。光盘的附赠让我尤其兴奋，这意味着我可以在实际操作中巩固所学，而不是仅仅停留在理论层面。我希望能通过这本书，掌握各种数据分析工具的使用方法，学习如何构建和评估不同的模型，并最终学会如何基于模型结果做出科学的决策。我计划将这本书作为我学习的主要教材，并结合光盘中的资源，制定一份详细的学习计划。我相信，通过这本书的学习，我将能够为未来的学术研究或职业生涯打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注量化投资的从业者，《数据、模型与决策（第4版）》这本书对我来说，具有特殊的意义。我深知在金融市场中，数据是决策的基石，模型是预测的利器，而最终的决策更是决定了盈亏的关键。我希望这本书能够提供一套严谨而实用的方法论，帮助我理解如何从海量的金融数据中提取有价值的信号，如何构建能够准确预测市场走势的量化模型，以及如何在不确定的市场环境中做出最优的投资决策。我特别期待书中能够有关于“时间序列分析”、“风险管理”等方面的深入探讨，这对于量化投资至关重要。附带的光盘，我猜想会包含一些金融数据分析的工具库，甚至是完整的交易策略示例，这将为我提供宝贵的实操经验。我希望这本书能够帮助我提升我的量化建模能力，优化我的投资策略，并最终在风险可控的前提下，实现投资收益的最大化。这本书的案例研究，我希望能够涵盖不同类型的金融市场和投资产品，例如股票、债券、衍生品等，这样我才能更好地理解其广泛的应用性。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读商科的博士生，我的研究方向与商业分析和决策科学紧密相关。《数据、模型与决策（第4版）》这本书，无疑是我进行学术研究的重要参考。我希望它能够提供一个全面而深入的理论框架，涵盖数据分析、建模技术和决策理论的最新进展。我尤其关注书中关于“博弈论”、“信息经济学”等与决策制定密切相关的理论内容，这对于理解复杂的商业互动和策略选择至关重要。附带的光盘，我猜想会包含一些用于模拟和分析的软件工具，甚至是开源的计算库，这将为我的实证研究提供强大的支持。我希望这本书能够帮助我构建更具创新性的研究模型，并为我的学术论文提供坚实的理论基础。我期待书中能够有关于“行为经济学”、“神经科学”等跨学科研究与决策科学的结合，这将为我的研究带来新的视角。这本书的学术严谨性和前沿性，是我最看重的，我希望它能成为我研究旅程中的“灯塔”。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅《数据、模型与决策（第4版）》，我被它那种严谨而又不失活力的学术风格所吸引。我一直认为，在处理复杂的现实问题时，理论基础的扎实是至关重要的。这本书在这一点上做得相当不错，它没有回避那些抽象的概念和数学推导，而是将它们清晰地呈现出来，并巧妙地与实际应用场景相结合。我特别欣赏它对“模型”的定义和阐述，它不仅仅是简单的公式堆砌，更是对现实世界的一种简化和抽象，能够帮助我们更好地理解事物运行的规律。在阅读过程中，我时不时会联想到自己过去在工作中遇到的那些棘手问题，比如如何准确预测销量，如何优化资源配置，如何评估新产品的市场潜力等等。我希望这本书能够提供一套系统性的方法论，帮助我理解这些问题的本质，并找到解决它们的可行路径。而“决策”这个词，更是点睛之笔，它强调了数据分析和模型构建的最终目的——服务于决策。我期待这本书能够教会我如何将分析结果转化为有价值的决策建议，并评估这些决策的潜在影响。附带的光盘内容，我猜想会包含大量的实例代码和数据集，这将是检验我学习成果的最佳途径。我计划在阅读理论部分的同时，也同步进行光盘中的实践操作，力求理论与实践并行，做到融会贯通。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，引导我穿越数据迷雾，走向清晰的决策之路。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对统计学和概率论有着浓厚兴趣的学习者，一直希望能够将这些理论知识更好地应用于解决实际问题。《数据、模型与决策（第4版）》这本书，正是连接理论与实践的理想桥梁。我希望它能够清晰地解释各种统计模型和概率分布的原理，并展示如何利用这些工具来分析数据、做出预测，并最终指导决策。我尤其关注书中关于“假设检验”、“置信区间”等统计推断的内容，这对于理解数据的可靠性和不确定性至关重要。附带的光盘，我猜想会提供一些用于统计分析的软件代码，或者是一些模拟数据，让我能够亲手实践书中的统计方法，并体会统计思维的强大之处。我希望这本书能够帮助我建立起一种严谨的统计分析习惯，并培养我运用统计学知识解决实际问题的能力。我期待书中能够有关于“贝叶斯统计”、“非参数统计”等更高级的统计方法介绍，这将极大地拓展我的统计知识体系。这本书的深度和广度，是我非常看重的，我希望它能成为我深入学习统计学的“必读书籍”。

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书到很快，还没看~　印得还好~

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DSS系统一直都是学术内研究的课题，这次算是深入学习一下

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真的非常不错

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tinghaode

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很好的书 很好的服务

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内容很丰富，到位，知识面很广，通俗易懂

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给自己储备的，看着书还不错。

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印刷质量可靠，使用起来感觉很不错。

评分☆☆☆☆☆

书是很不错 就是折扣还不够给力