这是一本讲解在数据要素大背景下，企业如何将数据资源开发成数据产品，进而通过数据产品实现数据资产化和资本化的著作，为企业释放数据价值提供了科学的方法论和国内领先的实践方案。这本书由全球数据资产理事会（DAC）组织编写，融合了国内数据资产管理领域多家企业的10位专家的研究成果和实战经验，得到了湖南数据产业集团、广州数据集团、深圳数据交易所、浙江大数据交易中心、华为、平安、安永、毕马威、德勤、普华永道、浙江大学等企业、机构和高校等近20位高层领导、技术专家和学者的高度评价和一致推荐。从概念到方法，从理论到实践，从产业政策到行业解决方案，本书将为读者构建全面的数据产品知识体系，核心内容如下：（1）国家和地方出台的数据资产相关政策及其解读，为数据资产实践提供法律准绳；（2）详细阐释数据从原始数据到数据资源、数据产品、数据资产，再到数据资本的价值实现路径；（3）原创数据资产运营框架，包含数据战略模块、核心运营模块和基础支持模块，明确了数据产品在整个数据资产运营体系中的作用；（4）系统梳理并厘清原始数据、数据资源、数据资源化、数据资源来源、数据资源存储、数据资源质量、数据资源管理等核心概念及其基础知识；（5）详细介绍数据产品的核心概念、产品类型、产品形态、产品价值；（6）原创数据产品高速动车组模型，重点阐述了价值牵引、场景驱动、合规支撑三大数据产品开发策略；（7）原创数据产品设计五步法，将数据产品设计分为场景设计、价值设计、构件设计、交付与运营、安全合规设计5个步骤；（8）提出数据产品开发全景图，为资源型、服务型、智能型等不同类型的数据产品开发提供科学方法；（9）原创数据产品运营增长框架，为数据产品的运营和增长提供方法论；（10）从实践角度讲解数据产品开发方法如何落地，以及不同类型的数据产品的开发经验；（11）从数据产品交易、数据资产运营和数据资本创新3个维度深度讲解数据产品的经营方法和逻辑，实现从数据产品到数据资本的闭环。

大模型在众多领域得到了广泛应用，促进了AI技术的整合和创新。然而，在实际应用过程中，直接将大模型应用于特定行业常常难以达到预期效果。本书详细阐述如何在游戏经营分析场景中利用大模型实现数据体系的建设。本书分为6个部分，共16章。第1部分主要介绍大模型技术的发展与应用，从大模型的发展现状展开，重点介绍大模型与数据体系的相关知识。第2部分主要介绍大模型下的关键基础设施，涵盖湖仓一体引擎、湖仓的关键技术、实时数据写入和高效数据分析等内容。第3部分主要介绍大模型下的数据资产，围绕数据资产重塑、数据资产标准、数据资产建设、数据资产运营展开。第4部分主要介绍自研领域大模型的技术原理，涵盖领域大模型的基础、需求理解算法、需求匹配算法、需求转译算法等内容。第5部分主要介绍大模型的工程化原理，涉及工程化的基础、技术筹备、建设要点、安全策略等内容。第6部分介绍大模型在游戏领域的应用，通过游戏领域的经营分析案例，系统地阐述如何实现业务需求。本书适合致力于大模型技术应用的数据工程师阅读，也适合寻求AI自动化编程解决方案的软件开发者阅读，还适合希望利用AI提升业务效率的企业决策者阅读。

《公共管理大数据集成平台理论、方法与应用》主要介绍了国家自然科学基金重大研究计划集成项目“大数据驱动的公共管理决策创新模式与集成示范平台”的研究成果，内容涵盖公共管理大数据的治理、分析、预测、决策及集成平台构建的理论方法与关键技术，并展示了在公共安全、生态环境和交通运输等领域的应用示范。《公共管理大数据集成平台理论、方法与应用》在理论上提出了大数据驱动下的公共管理智能决策新范式，为学科发展提供了方向；在实践上，有效整合了公共管理领域的数据资源，为解决社会治理与城市管理问题提供了决策参考，并为建成国际水准的公共管理科学数据平台和智库奠定了基础。

《数据库内核揭秘：存储引擎的设计与实现》深入探讨数据库存储引擎内部机制，详细阐述存储引擎在数据管理中的核心作用，包括数据的存储、检索和管理方式。《数据库内核揭秘：存储引擎的设计与实现》共分为9章，内容从基础概念到高级技术，逐步深入，旨在为读者提供全面的理解框架。前两章为读者打下坚实的基础，介绍数据库系统的概览以及操作系统和硬件设备的相关知识。接下来的章节按照自底向上的逻辑顺序，深入探讨存储引擎的关键模块。第3章讲解数据在文件系统中的组织和存储方式。第4章聚焦于缓冲池的设计和缓存替换算法。作为存储引擎的核心，索引在本书占据了3章的篇幅（第5~7章），详细介绍哈希表、LSM树和B树家族。第8章讨论数据库系统中的故障恢复问题，重点介绍了ARIES算法及其应用。第9章关注事务的并发控制，包括多种并发控制算法和优化手段，如多版本并发控制（MVCC）。《数据库内核揭秘：存储引擎的设计与实现》提供了宝贵的理论知识和实践指导，帮助读者掌握构建高性能、高可靠性数据库系统的关键技术。它不仅适合数据库开发者和系统架构师，也适合对存储引擎感兴趣的技术爱好者。

本书共8章，立足于能源大数据领域核心业务，介绍了世界及中国的能源格局及能源转型背景，阐述了大数据技术的基本原理及其在能源领域的规划、预测等应用中开展实践情况，系统阐明能源大数据中心建设关键问题，深入讲解碳核算方法学。同时向读者说明了能源大数据在服务于“双碳”管理、政府治理中起到的关键作用，展示了能源大数据领域的实践成果和经验。

本书是一本数据治理领域的实战型手册，共8章，内容包括：数据治理的基本概念、数据治理的价值、数据治理的核心职能、实施数据治理的前提、实施数据治理的五个阶段、数据治理的十大核心能力建设、数据治理工具与技术、数据治理行业实践案例。本书语言通俗易懂，体系完整，案例丰富，系统全面地介绍了数据治理的目标、价值、方式、方法、工具等相关知识，可以帮助读者快速理解数据治理的概念，认识数据治理的架构，掌握数据治理的基本方法。本书读者对象主要是CEO、CDO、CIO、CTO，以及数据治理、企业数字化转型领域的相关管理者和项目负责人。本书也适合作为高校数字经济、数据科学与大数据技术、大数据管理与应用等专业的数据治理相关课程教材。

本书系统地阐述信息传播问题中所涉及的各种传播模型、数学优化方法以及计算方法等，并通过对大量信息传播的实际问题进行了建模与分析。该著作将为人工智能、大数据、管理科学、运筹学、人文社会科学等领域开展相关研究的本科生、研究生以及学者提供重要的参考。

本书为示范性软件学院联盟建设的首批软件工程系列教材之一。本书以实用导向为原则，介绍将openGauss数据库应用于实际项目的方法。全书共分10章，主要内容如下：介绍openGauss数据库、标准SQL技术及应用；以实际业务为例，讲解数据库设计的方法和技巧；分析不同隔离级别下的事务处理与并发控制；以Java和Python为例，介绍openGauss的应用开发；从网络安全等级保护的视角，阐述openGauss数据库的安全配置和实现；描述openGauss的管理及运维技巧，包括备份与恢复技术等；简述openGauss在安全及高性能方面的一些高级特性。本书的特色在于从原理到应用、从基础到高阶的渐进式内容设计；基于SQL的使用，通过实例引导读者深入理解openGauss，实现了理论与实践的有机结合。本书可作为高等学校软件工程及计算机类专业数据库课程的教学用书，也可作为业界人员和自学人员的参考书。

数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心，掌握数据挖掘各算法的编程实现，有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现，同时，本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例，详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现，有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。

“过犹不及”效应在科研活动中表现为倒U型现象，即结果随影响因素的增加表现出“先升后降”的特征，这给科研政策的制定提出了一定的挑战。现有科学学研究对倒U型现象的研究缺乏系统性和全面性。本书聚焦于科研活动中倒U型现象的形成机制，主要研究内容包括：对科研活动中已发现的倒U型现象及其解释理论进行全面、系统的梳理;构建一套科研生态系统，将科研活动元素有机地组织起来，用于定位可能发生倒U型现象的科研活动元素;借鉴社会系统中倒U型现象的解释，提出科研活动中倒U型现象的形成机制模型，并应用这一模型，甄别出4种新的倒U型现象，为相关科研政策提供证据支撑。