全书立足国家统筹、地方和行业落实的政策逻辑，以“总-分”结构构建理论框架、解构制度体系、明晰发展方向，重点围绕“供得出、流得动、用得好、保安全”核心主线，全面梳理国家、地方和行业相关政策，剖析发展脉络、内在逻辑与协同机制，解析最新制度设计与政策布局，为政府决策与管理人员、企业管理者与数据从业人员、研究人员、学生，以及对

本书聚焦公共数据这一核心数据要素，系统梳理公共数据的定义、范围及其与相关概念的边界，深入剖析其价值释放的阶段与形式，以公共数据治理为基础，详细阐述政府内部数据价值释放的政务数据共享路径、普惠化供给的公共数据开放模式，以及多元协作的公共数据授权运营机制，并结合人工智能时代背景，探讨公共数据价值释放的新态势、新特征与范式创

本书紧扣“数据安全理论变迁与技术演进”核心脉络，构建了“理论—法规—静态安全—动态创新—AI融合—场景实践”的六层逻辑架构。书中不仅详解了防火墙、加密等静态安全防御基石，更深入探讨了隐私计算、区块链、大模型安全治理等动态安全关键技术，并介绍了金融、医疗、政务等领域的实战案例，为解决“数据孤岛”、实现数据“可用不可见”提

本书紧扣数据资源“供得出、流得动、用得好、保安全”核心目标，创新性构建“12345”以人为本的数据要素化核心框架，既厘清数据资源本质特征与核心价值、提供可落地的实践操作指南，又前瞻性探讨数据与人工智能协同发展路径，打破理论与实践脱节的壁垒。是数据产业经营人员优化运营策略、数商创业者把握市场机遇的导航图，也是政策制定者完

全书以“批流一体”为核心架构思想，不仅详解Hadoop、Spark、Flink、Kafka及Iceberg等主流框架的原理与应用，更通过贯穿始终的项目案例，引导读者从零开始构建完整的大数据平台，强化工程实践与系统思维能力。本书内容分为3篇共12章，涵盖了Hadoop生态核心、Spark批处理与Hive数据仓库、Flin

本书系统介绍网络控制系统的基本概念、关键问题、分析方法与控制策略，并注重理论与实践的结合。全书以传统控制理论为基础，逐步引入网络环境下的建模、分析与设计方法，内容涵盖系统建模、能控性与能观性分析、稳定性判定、控制器设计以及网络调度与优化等核心议题。

本书探讨了大数据存储技术在零售业中的应用。本书共分为5个任务模块。每个任务模块均包含任务描述、任务实施、知识链接、任务总结和课后练习5个部分，帮助学生巩固所学知识并拓展实践能力。

本书共分5篇：第1篇(第1-4章)为传统方法篇，着重介绍时间序列分析、网络分析、统计概率建模等经典方法；第2篇(第5-7章)为一般机器学习篇，着重讨论经典聚类算法、降维挖掘算法和分类算法及其应用案例；第3篇(第8-10章)为高等机器学习篇，介绍表征学习、深度学习和图神经网络算法及其应用案例等；第4篇(第11-13章)为

本书力求体例创新，适合教学。每个单元均包含以下部分：Text——选材广泛、风格多样、切合实际的两篇专业文章；NewWords——给出课文中出现的新词，读者由此可以积累大数据专业的基本词汇；Phrases——给出课文中的常用词组；Abbreviations——给出课文中出现的、业内人士必须掌握的缩略语；Analysiso

本书战略认知(第1-3章)剖析智能时代企业管理跃迁的本质逻辑，提出以业务本体为纽带构筑人机协同的认知底座。核心理论(第4和5章)系统阐述本体的思想渊源与理论体系。从哲学本源到计算科学演进，揭示本体作为人与AI语义基石的核心价值；提出“事实-事理-行动”一体化动态模型，构建符号主义与联结主义深度融合的AI推理范式；围绕“