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ビジネス数学入門 第2版 (日経文庫)
著者 芳沢光雄 (著)
ビジネスには数学の発想が欠かせない。金利計算で必須な端数計算、積立貯金と元利均等返済、市場のシェアの推移を扱う確率行列など身近な事例をふんだんに使い、数学が苦手なビジネス...
ビジネス数学入門 第2版 (日経文庫)
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商品説明
ビジネスには数学の発想が欠かせない。金利計算で必須な端数計算、積立貯金と元利均等返済、市場のシェアの推移を扱う確率行列など身近な事例をふんだんに使い、数学が苦手なビジネスパーソンでも楽しく学べるよう解説する。〔初版:日本経済新聞社 2002年刊〕【「TRC MARC」の商品解説】
「分数ができない大学生」が話題になったのは1990年代。エクセルにデータ処理を任せる手前の効率的な仕事のやり方には数学的な発想・思考が必要であるにもかかわらず、文系学生の数学力の水準は以前よりも低下しています。その一方で、リスク管理、統計処理など以前より数学的思考の必要性が高まっているのです。
旧版以降数多くの数学啓蒙書を執筆してきた筆者が今回の改訂に当たっては、その蓄積を活かして分かり易く丁寧に書きこみます。【商品解説】
目次
- 序 章 なぜ数学力はビジネスに必須なのか
- 第1章 基礎的な発想を身に付けよう
- 第2章 算数の応用で差をつける
- 第3章 最適を求める――1次関数と符号の応用
- 第4章 変化をとらえる――数列と対数の応用
著者紹介
芳沢光雄
- 略歴
- 〈芳沢光雄〉1953年東京都生まれ。桜美林大学リベラルアーツ学群教授(同志社大学理工学部数理システム学科講師を兼務)。理学博士。専門は数学・数学教育。著書に「かしこい人は算数で考える」など。
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紙の本
ビジネスに欠かせない数学を誰にでも分かり易く説いた書です!
2018/11/27 12:30
0人中、0人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。
投稿者:ちこ - この投稿者のレビュー一覧を見る
現代のビジネスにおいて数学の発想・知識は欠かせないものとなっています。しかし、「数学は苦手」というビジネスマンは結構多いのも現実です。そこで、ビジネス現場において数学が使われる様々な事例を紹介するとともに、そこで使われている数学の知識、発想法について丁寧に紹介したのが本書です。「数学は苦手」という方々にも容易に読んで理解していただけるように書かれていますので、ぜひ、一度、手にとってみてください。
紙の本
良い本だと思いますが、記述量ゆえの限界も…
2022/01/18 14:03
0人中、0人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。
投稿者:M.F - この投稿者のレビュー一覧を見る
世の中に、「○○数学入門」と題する一般向け書籍は、多数存在します。
そういったなかに有って、(あやしげな自称サイエンスライターではなく)、数学者の方の手により執筆がなされた本書は、内容の正確性において、信頼がおける存在であるはずです。
よって、数学的内容における正否・正確性に関しては、数学者でもなんでもない私が、批評をするつもりなど全く有りません。
私には、そんなことをする資格は有りません。
ただし、実際に読んでみた感想として、初心者・初学者には、理解が難しいと考えられる部分も有ります。
初心者を念頭に置くならば、少し言葉足らず・説明不足だと考えられる部分も有るのです。
入門書にも色々なタイプが有ると思いますが、この本は、一つ一つの事柄を丁寧に説明するというよりも、ビジネスに関連する数学をスピーディーに概観するという記述スタイルだと思います。
例えば、第4章の待ち行列に関する記述においては、公式を導く具体的な計算は省略されています。
また、第5章において、ゲーム理論のミニマックス定理に言及する部分が有るのですが、これに言及するのであれば、(数学の本なので)、もう少し一般的に、双対定理から説明して欲しいと私は思いました。
それより前の章(第3章)において、線形計画法を紹介している箇所も有るだけに、そう思わずにはいられません。
もし、線形計画法のところで双対定理まできちんと説明していれば、ミニマックス定理など、それ(双対定理)のゲーム理論における応用でしかない、ということは、指摘可能だと思います。
以上のように、もう少し丁寧な説明を付け加えていただいても良いのではと、感じられる箇所が有ります。
制約された記述量からくる限界なのかもしれません。
ですので、これからこの本を読むことを検討している方々に、アドバイス出来ることとしては、この本「だけ」で満足するのではなく、さらに最適化数学や確率・統計学の本を、読み進めるべきではないでしょうか。と、いうことになります。
より、本格的な理解が得られると思います。
決して、この本を読むことに意味が無いなどとは申しません。
説明が簡略化されている部分は有っても、いい本だと思います。
ただ、この本「だけ」で終わってしまったらば、少しさびしいと思います。
なお、この本においては、入門書としての性質上、大学レベルの微積分・線型代数の理解が前提となる箇所は非常に少ないです。
ほぼ、高校数学までのレベルで理解可能であるように、配慮がなされています。
ただし、一般論として言うならば、最適化数学や統計学・数理モデルの学習を、もう少しだけ進めようとする場合、すぐに、大学レベルの微積分・線型代数の理解を、当然の前提とするような本に出会うことになります。
ですので、そのあたりに自信が無い方は、その部分の学習に取り組むのも良いかと思います。
急がば回れです。