《经济管理数据、模型与计算:方法、实现及案例》以经济管理中的实际问题为背景，介绍经济管理领域数据处理的常用模型、方法及计算机实现。与现有的大多数统计学和数据处理教材不同，《经济管理数据、模型与计算:方法、实现及案例》在注重数学逻辑和严密性的同时，强调数据处理模型的思想和原理的分析，而略去了繁琐复杂的数学推导过程，并特别重视各模型和方法的实际应用，每个章节都配有详细的经济管理案例的分析、建模、求解和编程实现。针对经济管理领域不同层次的数据处理需求，《经济管理数据、模型与计算:方法、实现及案例》根据常用数据处理方法的特征，将内容分为三个部分：经济管理中数据特征和数据处理的任务、数据处理的经典统计分析方法、经济管理中复杂数据处理的智能化方法。其中，数据处理的经典统计分析方法包括：线性回归、时间序列、数据异常点与结构变化的判断、复杂数据处理的结构分解方法、主成分分析、聚类分析、组合预测、数据包络分析以及用于实证研究的结构方程模型等；经济管理中复杂数据处理的智能化方法包括：生物智能化的不确定信息处理方法、生物体智能产生的结构仿生方法——人工神经网络以及生物智能化的过程仿生算法——模拟进化计算。《经济管理数据、模型与计算:方法、实现及案例》可以作为高等院校经管类、理工类相关专业高年级本科生以及研究生的教科书，也可以作为从事经济管理工作的专业人员的参考书。