本書最主要的特點是資料結構和實做導向，雖然經濟計量方法有紮實的理論基礎，但是此學門的本質依然是一個以模型化實際經濟問題為核心的實證學科，因此，學習的目的不但需要瞭解資料結構，更要認識財務與經濟學的模型，本書在理論端的說明，盡可能由資料結構解說清楚，而不以矩陣代數和證明為主；所有實做程式碼，可從作者的網頁下載（https://web.ntnu.edu.tw/~tsungwu/QEWise2024.zip）。本書特色如下：一、在單一方程式中，除了以穩健統計方法專章將分量迴歸併入，也對混頻方法MIDAS做了比較深入的解說與實做說明；二、在多變量時間序列，增加了一個略有技術難度的模型：Global VAR。GVAR是一個重要的政策工具，實做上主要採用R社群的Bayesian Global VAR套件，功能完備許多，同時也納入Structural VAR/VECM，讓經濟理論更能結合計量方法；三、非線性模型部分包含：門檻模型、平滑移轉、結構變動與馬可夫轉換，這些模型有一些是在VAR架構下處理。
針對商品感官屬性的評分資料，介紹分析方法與視覺化討論的技巧。感官資料有各式各樣的形態，除了量化數字，還有質性文字，本書將以量化數字為主軸，透過多變量方法的應用與視覺化技術，來回答：最受消費者喜歡的是哪些特性？現行商品符合市場需求嗎？本書寫作為完整的資料導向，涵蓋推薦系統和消費者與專家品鑑兩類資料的形狀與特性，實做上則以R 套件SensoMineR 完成分析為重點。每章開場皆以詳述特定的資料結構為鋪陳，希望透過認識資料（know your data）深入感官資料分析的方法。第一章是基於消費的採購行為所做的關聯推論，也是第二章品鑑資料的基礎。第三章則是稍微特殊一點的感官資料，也就是對商品屬性的專業品鑑，分別針對專業品鑑者（panelists）和商品的多種屬性作系統性分析。第四、五章為「商品角度的感官評分：單維度以及多重的屬性清單」。最後一章則是分析現今最流行的「按讚」行為，從中分析出消費者的偏好。
第一本結合管理數學和Python、R應用的工具書，輕鬆獲得雙倍效果！管理的問題，就用數學來解決吧！令人驚呼的超強特色：1.淺顯易懂的口吻加上超豐富內容，一本掌握管理數學！2.附有精彩的範例、習題與解析，滿足所有練習慾望！3.用Python、R簡單搞定繁雜的數學計算，手把手跟著步驟走！讓數據分析成為管理的後盾，成就更無懈可擊的經營決策！管理數學為一門重要的基礎，不只是為了商業管理和決策，也是學習資料科學的第一步。現今不論是商管領域的學生或是從業人員，為了跟上世界的腳步，都必須學習程式語言，如果能在學習管理數學時搭配Python、R做使用，不只符合世界潮流，也等同開啓資料分析的大門。本書作者投入融合「計量經濟學和資料科學」的計量資料科學 (Econometric Data Science) 多年，對於以計量經濟學為基礎的資料科學猶有心得，本書由淺入深地介紹微分、積分、矩陣代數和數學規劃等管理數學必需的基礎與商管應用，此外，為達到與程式學習相輔相成之效，作者編排章節亦十分用心，在管理數學的16堂課中，穿插步驟式的Python、R教學單元，讓讀者學完數學原理和計算之後，能立刻熟悉Python與R的應用方式，學習效率更加倍！輕鬆就學會管理數學！
R所提供的統計與繪圖功能非常完整且豐富，不因它是個免費的軟體而有絲毫遜色，特別是種類多元的視覺化繪圖功能，本書重點在於以經濟計量方法和數量財務兩塊的模型作主軸撰寫，除了門檻模式(Threshold)和多變量GARCH，也包括作者自行開發的套件pdR(Panel Data Regression)和iClick。此外，書中也著重解決問題的程式設計，不只是介紹函數呼叫自己而已。本書為您一一整理函數計算與
