现代市场营销学张剑渝9787550461536 成都西南财大出版社有限责任公司人天图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
该书在第5版的基础上针对教学过程中相关反馈建议,根据市场营销学理论和实务新动态对部分章节内行了调整与补充,更新了图表与数据,补充了新的知识、信息和案例。该书作为规划教材,阐述了市场营销的基本概念、原理和方法。全书内括:市场营销基本理论与方法、市场营销战略规划、市场营销研究、市场营销环境、消费者市场和购买行为分析、竞争分析与竞争战略、市场细分与目标市场营销战略、产品策略、价格决策、营销渠道的选择与管理、营销沟通与传播、市场营销共十二章。在编写体例上,每一章开始与结束分别设置“在线案例赏析”“本章小结”“本章复题”栏目。该书适宜作为高等院校经管类相关专业课程教材或教学参考书,亦可作为从事市场营销管理工作的在职人员自学的教辅读本。
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连锁企业门店营运管理张倩成都西南财大出版社有限责任公司【全新正版书籍】
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全新正版图书 市场营销学张征宇成都西南财大出版社有限责任公司9787810885850 青年人天图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
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市场营销学刘志林成都西南财大出版社有限责任公司【全新正版书籍】
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2008年经济与贸易评论:第2辑 柳思维 成都西南财大出版社有限责任公司 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
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中国网络广告治理机制研究刘西平成都西南财大出版社有限责任公司9787550462441 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
本书论述了在新《广告法》背景下中国网络广告治理机制现状、问题与挑战,探讨了该机制体系结构与完善路径;详细阐述了构建广告导向监管机制、强化法律补全机制、完善行政监管机制、广告行业自律机制,以及探索第三方参与机制等几方面的内容。
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商业数据挖掘9787550445185 正版新书正浩图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
十多年来,作者一直在数据挖掘领域从事科学研究和教学工作,明显地感觉到计算机专业之外的其他学科对数据挖掘技术的需求正日益增长。数据挖掘已经成为很多领域很好重要的工具,它可以帮助相关领域的专业人士通过数据分析、数据挖掘的过程解决领域相关问题。然而,这些非计算机专业的学生和专业人士有自己的特点,用面向计算机专业的教材去给这些学生和专业人士授课面临许多问题。例如,非计算机专业的学生在编程方面普遍较弱,需要有一种适合他们的编程语言。更重要的是,缺乏一本适应这类学生需要的能兼顾理论和实践操作的教材。因此,作者将自己多年来面向经济管理类学生讲授的“商业数据挖掘”课程的讲义改编成了本书。本书使用R语言面向经济管理类学生讲授数据挖掘技术。主要内括:1.R语言知识;2.基本数据预处理技术;3.基本分类算法、
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市场营销学是工商管理类专业的核心课程之一,也是经济学类、新闻传播类等专业的重要选修课之一。因此,在教学内容安排上必须有所兼顾。既要保证所有专业的学生在有限的课堂教学中获得较为完整的知识体系,又要兼顾到不同专业学生课程适当回避和深度学求,本教材设置了五大模块,基本涵盖了市场营销实践活动的的各个方面,能够较好地满足学生知识学践能力提升的要求。
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中国网络广告治理机制研究刘西平9787550462441 成都西南财大出版社有限责任公司人天图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
本书论述了在新《广告法》背景下中国网络广告治理机制现状、问题与挑战,探讨了该机制体系结构与完善路径;详细阐述了构建广告导向监管机制、强化法律补全机制、完善行政监管机制、广告行业自律机制,以及探索第三方参与机制等几方面的内容。
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市场营销翁智刚成都西南财大出版社有限责任公司9787811387070 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
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全新正版图书 商业数据挖邱江涛成都西南财大出版社有限责任公司9787550445185 商业信息数据采集本科及以上蔚蓝书 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
十多年来,作者一直在数据挖掘领域从事科学研究和教学工作,明显地感觉到计算机专业之外的其他学科对数据挖掘技术的需求正日益增长。数据挖掘已经成为很多领域很好重要的工具,它可以帮助相关领域的专业人士通过数据分析、数据挖掘的过程解决领域相关问题。然而,这些非计算机专业的学生和专业人士有自己的特点,用面向计算机专业的教材去给这些学生和专业人士授课面临许多问题。例如,非计算机专业的学生在编程方面普遍较弱,需要有一种适合他们的编程语言。更重要的是,缺乏一本适应这类学生需要的能兼顾理论和实践操作的教材。因此,作者将自己多年来面向经济管理类学生讲授的“商业数据挖掘”课程的讲义改编成了本书。本书使用R语言面向经济管理类学生讲授数据挖掘技术。主要内括:1.R语言知识;2.基本数据预处理技术;3.基本分类算法、
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