公共管理硕士

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出版者:人民大学
作者:全国公共管理硕士(MPA)专业学位教育指导委员会 编
出品人:
页数:573
译者:
出版时间:2007-5
价格:88.00元
装帧:
isbn号码:9787300047577
丛书系列:
图书标签:
  • 管理
  • 政治
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具体描述

《公共管理硕士(MPA)专业学位联考考试指南》主要内容:自2007年开始,全国公共管理硕士(MPA)专业学位联考科目调整,由原来的外语、综合知识、管理学、行政学四个科目,改为外语、综合知识、公共管理基础三个科目,管理学和行政学合并为公共管理基础。本版考试指南的公共管理基础是在原来管理学和行政学的基础上重新编写的,保留了原来书中的有关内容,同时也参考和借鉴了国内出版的公共管理专著和教材。

在培养目标、招生对象、课程设置、培养方式、以及知识结构、能力结构等方面有特定要求和质量专业学位教育。公共管理硕士(MPA)专业学位具有跨学科、复合型、应用型的特点,其知识结构以公共管理学科为基础,根据培养方向和管理领域不同,涉及其他相关学科。

《公共管理硕士(MPA)专业学位联考考试指南》中既注重知识的全面系统,又注重知识在考试中的应用,在内容全面的基础上突出重点,力求将重点、难点和考点讲清、讲透,帮助考生在薄弱环节下工夫。

好的,这是一本关于数据科学与商业智能的图书简介,旨在帮助读者掌握现代商业环境中利用数据驱动决策的核心技能。 --- 数据驱动的决策艺术:现代商业智能与数据科学实战指南 内容提要 在信息爆炸的时代,数据已成为驱动商业增长和创新的核心资产。《数据驱动的决策艺术》并非一本抽象的理论教材,而是一本面向实战的指南,深度剖析如何将原始数据转化为可执行的商业洞察。本书全面覆盖了从数据采集、清洗、建模、可视化到最终决策支持的整个数据生命周期,特别强调了在快速变化的商业环境中使用机器学习(ML)和先进分析技术来解决实际业务问题的能力。 本书旨在为企业管理者、分析师、数据科学家以及任何希望提升数据素养的专业人士提供清晰的路线图。我们摒弃了冗长晦涩的数学推导,聚焦于工具应用、模型解释性以及商业价值落地。读者将学会如何构建健壮的数据管道,运用先进的统计方法识别市场趋势,预测客户行为,优化运营效率,并最终,将数据分析结果有效地传达给非技术背景的决策层。 核心章节与内容深度解析 本书结构清晰,逻辑严密,分为五大部分,共十八章,确保读者能够系统性地掌握数据科学的各个关键环节。 第一部分:数据基石——现代数据架构与治理 本部分奠定了成功数据实践的基础。我们首先探讨了大数据生态系统的最新发展,对比了数据湖、数据仓库(如 Snowflake, BigQuery)的优缺点及其适用场景。重点在于如何设计一个面向业务目标的数据架构,而非仅仅堆砌技术。 数据采集与ETL/ELT的挑战: 详细介绍了实时数据流(如 Kafka)与批处理(如 Spark)的选择标准。更重要的是,我们深入探讨了数据质量管理(DQM)的策略,强调“垃圾进,垃圾出”的原则,并提供了数据漂移检测的实用技巧。 数据治理与合规性: 在GDPR、CCPA等法规日益严格的背景下,本章详细阐述了数据主权、隐私保护技术(如差分隐私入门)和数据伦理的实践框架。我们提供了一套企业级数据治理的快速启动清单。 第二部分:数据探索与特征工程的魔力 数据科学家约80%的时间花费在数据准备上。本部分是本书的精髓之一,它将分析的重点从“模型复杂度”转移到“特征质量”。 探索性数据分析(EDA)的艺术: 我们不仅仅停留在直方图和散点图。本章教授如何使用多维可视化技术(如平行坐标图、热力图矩阵)快速发现数据间的潜在关系和异常值。强调领域知识(Domain Knowledge)在EDA中的不可替代性。 特征工程的炼金术: 详细讲解了如何将非结构化数据(文本、时间序列)转化为模型可理解的数值特征。涵盖了高级的特征交叉(Feature Interaction)技术、时间序列的滞后特征构建、以及使用自动特征生成工具(如 Featuretools)的实践案例。 第三部分:预测建模与机器学习的商业应用 本部分是关于如何构建、训练和部署预测模型的实战手册,侧重于模型选择的商业合理性而非单纯的准确率数字。 经典模型与深度学习的权衡: 对逻辑回归、决策树、梯度提升机(XGBoost/LightGBM)进行深入对比,并指导读者何时应选择更复杂的神经网络(如用于序列推荐)。我们引入了模型可解释性(XAI)工具包(如 SHAP、LIME),强调“黑箱”模型的风险及其缓解措施。 时间序列预测的精进: 针对库存管理、需求预测等场景,详细讲解了ARIMA、Prophet以及深度学习模型(如Seq2Seq)在处理季节性、趋势和突发事件时的适用性,并提供具体的参数调优策略。 分类与聚类的商业落地: 客户流失预测、市场细分(使用K-Means, DBSCAN, HDBSCAN)的实战流程,以及如何针对不平衡数据集(如欺诈检测)优化模型评估指标(如PR-AUC)。 第四部分:商业智能(BI)与洞察的可视化传递 再好的模型,如果无法被决策者理解,其价值也无法实现。本部分专注于“洞察的传递”。 构建高效的BI仪表板: 超越基础的柱状图和饼图。本章教授如何利用叙事性数据可视化原则设计仪表板,确保关键绩效指标(KPIs)的展示能够直接触发业务行动。我们对比了主流BI工具(如Tableau, Power BI)在企业级部署中的优劣势。 A/B测试与因果推断: 如何科学地设计和分析A/B测试,确保结论的统计显著性和业务有效性。引入准实验设计(如倾向得分匹配),帮助企业在无法进行完美随机对照试验(RCT)时,依然能可靠地评估干预措施的因果效应。 报告自动化与预警系统: 讲解如何将分析模型与自动化报告工具集成,实现关键业务指标的实时监控和异常值自动邮件预警机制。 第五部分:模型部署、维护与数据产品化 本书的终极目标是将分析能力嵌入到日常业务流程中。 MLOps入门与实践: 详细介绍了模型从开发环境到生产环境的CI/CD流程。重点介绍模型监控的关键指标(如性能衰减、数据漂移),以及自动再训练的触发机制。 构建可扩展的API服务: 使用Flask/FastAPI等轻量级框架,将预测模型封装成微服务,供前台应用调用,实现实时决策支持。 数据产品思维: 如何将分析结果转化为用户友好、能持续创造价值的“数据产品”(如个性化推荐引擎、动态定价系统),并建立清晰的投资回报率(ROI)评估框架。 本书特色 工具链全面覆盖: 理论与Python(Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch)和SQL实践紧密结合。 案例驱动: 所有技术点均配有来自零售、金融、SaaS等行业的真实业务场景模拟案例。 决策导向: 强调“分析”如何转化为“行动”,帮助读者从技术执行者转变为数据战略伙伴。 --- 读者对象 希望从传统分析转向预测建模的企业中层管理者。 初级和中级数据分析师、商业智能专家。 寻求将数据科学技能与商业知识相结合的IT专业人士。 对企业级数据驱动转型感兴趣的决策制定者。

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读后感

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用户评价

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最近在研究公共财政和预算管理,发现很多传统教材都过于侧重数字和会计准则,缺乏对“价值分配”这一核心问题的哲学探讨。恰好读到了这本关于“社区财政自主权与地方经济韧性”的专著,简直是醍醐灌顶!它探讨的不是如何记账,而是钱应该如何被更公平、更有效地用于提升特定群体的生活质量。作者挑战了传统的“自上而下”的财政转移支付模式,力推“自下而上”的社区筹资和支出决策机制,并详细分析了在小规模社区如何成功试点“市民预算”的经验。书中展示的几个小城镇案例,如何通过精打细算和集体决策,成功扭转了产业空心化的颓势,其细节描述令人震撼。我特别喜欢它讨论的伦理边界问题:当资源有限时,决策者如何在代际公平和即时需求之间划清界限?这本书的论证严密,逻辑清晰,对于任何想深入理解地方政府权力与责任边界的人来说,都是一本不可多得的参考书。

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我一直对公共政策的制定过程抱有极大的好奇心,特别是当一项涉及重大利益调整的政策出台时,背后的博弈和权衡是如何发生的。这本聚焦于“政策执行中的官僚主义障碍与创新路径”的书,完全满足了我的求知欲。它没有停留在批判层面,而是深入到基层执行者的日常困境中,探讨了自上而下的指令如何因为信息不对称、激励机制不匹配,最终在“最后一公里”产生意想不到的偏差。作者使用了大量的口述史和深度访谈材料,让那些政策执行中的“小人物”的故事鲜活起来,读起来非常有代入感。比如,书中对某个环境法规在不同地方的落地差异进行了对比研究,揭示了地方政府在执行中央政策时,如何巧妙地运用“灰色空间”进行适应性调整。这本书的结构安排非常巧妙,从宏观理论到微观案例,层层递进,让人对公共部门的复杂运作有了更立体、更务实的理解。它让我意识到,高效的治理不仅仅是好的顶层设计,更是对执行细节的精微把握。

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我一直认为,理解一个社会的运行逻辑,必须从其公共服务的提供体系入手。这本书关于“危机管理与社会恢复力”的论述,放在当前全球不确定性增加的背景下,显得尤为重要。它没有聚焦于灾难发生时的应急反应,而是着眼于灾后重建中的“社会资本重塑”。作者提出了一个非常精辟的观点:真正的危机管理,是在危机发生前就建立起跨部门、跨阶层的信任网络。书中对不同国家在应对重大突发公共卫生事件时的经验教训进行了对比分析,指出了哪些文化和制度因素促进了快速的社会整合,而哪些又成为了重建的阻碍。阅读过程中,我不断在思考,我们如何设计出既能快速动员又能保持透明度的治理结构。这本书的文字充满了对人道主义的关怀,同时又不失严谨的学术分析,它不仅仅是一本管理手册,更是一部关于人类在逆境中如何展现集体智慧的赞歌。读完之后,对如何构建一个更具弹性和包容性的社会,有了更深刻的思考。

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哎呀,最近迷上了一本关于现代城市治理的书,简直是打开了新世界的大门!这本书的作者对城市规划的独到见解,尤其是在可持续发展和智慧城市建设方面的论述,让人耳目一新。他不仅仅停留在理论层面,而是结合了大量真实的案例,比如某个欧洲城市如何成功地将公共交通系统升级,减少了碳排放,同时还提升了居民的生活满意度。我特别欣赏书中对于“以人为本”理念的坚持,认为技术和数据最终都是要服务于提升市民福祉的。读完之后,我对未来城市的样子有了一个更清晰、更乐观的想象。书里详述了多方利益相关者(政府、企业、社区居民)如何在复杂的决策过程中进行有效沟通和协作,这一点在咱们国家快速城市化的背景下,简直是太有指导意义了。比如,他们如何平衡经济发展速度与环境保护之间的矛盾,提出了几个非常巧妙的平衡点。这本书的文字流畅易懂,即便是对城市管理不甚了解的普通读者,也能迅速抓住核心要点,绝不是那种枯燥的政策文件汇编,而是充满了洞察力和前瞻性。

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说实话,我最近在寻找关于组织行为学和领导力变革方面的深度分析,结果偶然翻到了这本探讨“非营利组织效能最大化”的著作,真是淘到宝了!这本书的切入点非常独特,它没有过多关注传统的企业管理模式,而是聚焦于那些在资源有限、使命驱动的环境下如何实现卓越绩效。作者精辟地分析了驱动志愿者参与、维护捐赠者信任的心理机制,这比我读过的很多MBA教材都要深刻和实用。印象最深的是关于“使命漂移”的章节,详细阐述了当组织规模扩大后面临的挑战,以及创始人如何在保持初心和适应外部变化之间找到动态平衡。书中的案例大多来自国际知名的慈善机构和社区服务团体,分析之细致,简直就像手把手教你如何构建一个高凝聚力的团队。更难得的是,它提供了一套可操作的评估框架,帮助我们量化那些看似虚无缥缈的“社会影响力”。读完后,我感觉自己在看待团队协作和目标设定上,都多了一层更具人文关怀的滤镜。

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不错,很全。有些地方有事实性的瑕疵,再版时有待改进。

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