全书共分为十一个章节，分别为企业的底层逻辑、战略的底层逻辑、管理的底层逻辑、市场的底层逻辑、营销的底层逻辑、利润的底层逻辑、效率的底层逻辑、竞争的底层逻辑、增长的底层逻辑、发展的底层逻辑与创新的底层逻辑。《商业破局》不仅仅是一本书，更是一个工具箱，里面还有大量的商业案例，帮助读者在商业环境中找到新的机会，解决复杂的问题，实现持续的增长。

卡尼曼凭借其在心理学上的洞察力，将人类行为和经济学进行结合致力于用自己的观察来推翻主流经济学中人类是做出“合理选择”的生物的理论前提。在这本书中，我们可以快速简单地了解卡尼曼在《思考，快与慢》这本传世著作中的主张，即直觉思维往往会扭曲我们的选择。虽然人类普遍是理性的，只是这种理性多少有些缺陷。

本书以第yi人称的视角以及图文结合的方式向读者解释了经济学家凡勃伦的经济学理论。凡勃伦是19世纪的经济学家，凡勃伦在分析时代现状的基础上提出了著名的炫耀性消费理论，即"炫耀性消费的本质就是有闲阶级不正当财富积累的方法"。本书以通俗易懂的方式解释了被认为晦涩难懂的经济学常识。与现有的经济学普及书籍不同，阅读本书就像与经济学家直接对话一样，增加了阅读乐趣。同时读者还可以通过各种事例来了解经济学轶事。读者将从三个维度俯瞰我们所生活的社会和经济学之间的各种关系。

广东省作为经济强省，在数字经济布局上也走在前列，2018年10月，成立广东省政务服务数据管理局，2021年7月在全国率先启动数据要素市场化配置改革，致力于打造全国数据要素市场体系建设先行区。《数据发展之路：广东实践》立足实际，剖析数据要素化过程中诸如确权、安全可控、有效监管等难点、痛点，介绍、分析广东省在破解难题中的探索与实践，有助于其他地区借鉴参考，构建完善的数据流通交易监管体系，保障数据流通交易全流程安全可控，真正激发数据活力和价值，助力推动高质量发展。对于有志推动数据要素发挥价值的管理者、参与数据发展的创业者、数据领域课题的研究者，是一本不容错过的参考书。

经济学就在我们身边。它几乎涵盖了我们生活的方方面面，从我们账户里有多少资金到房地产的价格，从我们需要支付的税款到遥远土地上发生战争的原因。当今，了解如何管理我们的资金，如何明智地储蓄和投资，以及如何找到性价比高的商品，对我们来说是至关重要的。同样重要的是了解更大的图景：金融机构是如何运作的，财富是如何创造和分配的，经济是如何与政治相关的，以及全球经济是如何将地球上的每个人联系在一起的。从个人理财到全球经济，该套系的6本书被分成6个不同主题，深入探讨经济的方方面面。本书讲述了货币的演变，银行及其业务的发展，储蓄和借贷的原理和运作，货币市场和利率、通货膨胀和通货紧缩以及股票市场等相关基础知识。

“权力并不是一个生僻或晦涩的概念。任何人在探究权力时都不应将其视作只有专家才能洞悉本质的神秘事物。”作为人类社会*重要的几个概念之一，权力无需借助定义就能被大众所理解。然而，一旦深究下去，权力就变得复杂起来：意愿是如何被强加于他人并且让对方默许？是何种深层力量使人们甘愿屈服，放弃自己的选择去接受他人的安排？是体罚的威胁、金钱的奖励，还是承诺、说服或其他因素吗？权力是本书作者在经济学领域论证研究的中心议题之一。在这本书中，他认为对权力的反抗是化解经济权力的主要方法，也是防止权力在经济领域发挥作用的根本途径。全书从经济学家的视角审视了权力行使的三种途径，探讨了权力的三个来源，归纳了权力的演进路线及现状，并对人们寻求权力的目的和方式加以梳理，从而清晰又深刻地勾勒出权力的全貌。

人们总是喜欢认为自己是理性的，这也是传统经济学研究的基本假设，但正如行为经济学所表明的那样，人类的很多行为其实是非理性的——这不禁让人怀疑博弈论在现实世界中的可信度。在？《隐藏的博弈》这本书中，？来自美国麻省理工学院的两位研究科学家摩西·霍夫曼和埃雷兹·约耶里在古典经济学的超理性和行为经济学的非理性之间找到了一个不可思议的中间地带？——他们称之为“隐藏的博弈”。两位作者在这本书中利用博弈论，揭示了几乎人类所有非理性喜好、信念和行为背后的深层逻辑，从我们说话时为什么会拐弯抹角，到斯德哥尔摩综合征的发生，以及我们为什么会愿意帮助陌生人。每一个读者都将从这些令人大开眼界的观点与阐释中更好地理解竞争与公平的意义，以及我们的直觉、审美、爱究竟来自哪里，更好地生活和工作。

《思考致富》深入分析500多位成功人士的真实案例和致富秘诀，包含欲望、信心、专业知识、想象力、计划、决心和毅力等核心内容，后提炼出13条黄金法则。而《思考致富：精读本》凝练了《思考致富》中的精髓部分，让你每天花费10分钟就能掌握成功原则。如何增强自信心调动潜意识的力量，克服成功路上的艰辛和挑战？本书将深入介绍如何取得成功的方法，帮助你制定明确的致富规划。

以从业者视角探讨如何在金融领域有效运用大数据和机器学习。近年来，机器学习和数据科学在投资中发挥着越来越大的作用。借助机器学习和大数据，投资经理能够做出以往传统模型无法实现的预测，进而做出明智的决策。然而，并不是所有的数据集和机器学习技术都对金融投资有用，也不是所有的机器学习技术都可以“即插即用”。《大数据、机器学习与量化投资》这本书由资深量化分析专家托尼·吉达主编，汇集了多位业内颇具影响力的专家学者的前沿分享，阐释如何应用机器学习和大数据技术来解决投资问题并提高投资绩效。这本书共有13章，理论严谨，案例丰富，内容涵盖机器学习在投资管理中的应用现状和前景、另类数据和大数据在宏观交易中的应用、处理大数据集的难点和解决方案、挖掘社交媒体数据集分析企业文化、使用自然语言处理技术进行投资者情绪分析、基于支持向量回归的全球战术性资产配置策略、强化学习和深度学习在投资组合优化中的应用等主题，可以作为量化投资从业者、金融算法研究人员、高等院校计算机专业和金融工程专业的师生以及机器学习爱好者的参考用书。

本书是用经济学的原理和方法来解释我们在现实中司空见惯而又未注意到的现象，并通过这些事例和解释来加深人们对经济学的理解。书中穿插了丰富的知识链接和趣味插图，以此拉近经济学与人们日常生活的距离，使读者零距离地感受经济学的魅力。用好懂的方式，讲实用的内容。没有枯燥乏味的数字堆砌，没有生涩难懂的专业术语，无论你是普通读者，还是专业人士，相信都能从本书中感受到阅读的乐趣和智慧的启迪。