全書共分為10章：第1章帶領讀者深度認識數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，對數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的定義、必要性和國內(nèi)外實踐現(xiàn)狀進行解讀；第2~8章對數(shù)據(jù)實現(xiàn)資產(chǎn)化的理論基礎、生態(tài)全景、實現(xiàn)路徑、必備技術、入表、交易、應用、運營進行完整解讀，這是本書的核心部分，融合了多家企業(yè)的實踐經(jīng)驗；第9章給出25個全國范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)化典型案例，這部分沒有長篇大論

本書按照戰(zhàn)略管理的一般思維邏輯和過程分別論述了企業(yè)戰(zhàn)略管理思想、戰(zhàn)略分析、戰(zhàn)略類型與選擇、戰(zhàn)略實施與控制等內(nèi)容。企業(yè)戰(zhàn)略管理思想部分論述了企業(yè)戰(zhàn)略管理思想的起源、演變和戰(zhàn)略管理研究的基本問題；戰(zhàn)略分析部分按宏觀環(huán)境、任務環(huán)境和企業(yè)內(nèi)部環(huán)境三個層次，論述了戰(zhàn)略分析的原理與方法；戰(zhàn)略類型與選擇部分給出了涉及企業(yè)資源配置方向

本書基于Excel和PowerBI兩大工具，從基礎功能講起，通過豐富的案例詳細講解供應鏈數(shù)據(jù)分析常用的技術和方法。幫助讀者快速入門。全書共9章：供應鏈數(shù)據(jù)分析概述、供應鏈數(shù)據(jù)分析常用的方法和工具、數(shù)據(jù)分析利器—Excel、數(shù)據(jù)分析利器——PowerBI、供應鏈預測分析、生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析、采購數(shù)據(jù)分析、物流數(shù)據(jù)分析、使用Po

本書是一部深刻剖析個體在現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境中如何獨立以一人公司的商業(yè)形態(tài)立足的作品。在職場不斷內(nèi)卷、中年失業(yè)壓力、傳統(tǒng)創(chuàng)業(yè)越來越困難的環(huán)境下，每個人都應該重新思考和定義工作與生活的關系。而回歸內(nèi)心、追求極簡平衡的一人公司應該是每個人底線思維的“可選項”。創(chuàng)立一人公司需要找到自己人生的“北極星”，以強興趣驅動，注重方法和實踐。

本書超越傳統(tǒng)的項目管理理念和模式，結合“一帶一路”大型國際項目管理成功實踐，從大型項目管理理念、管理文化、價值導向、治理機制、過程管控、利益相關方、風險預判、目標分析和激勵引導等方面進行闡述與剖析，較好地闡釋了如何建立適合大型國際項目管理的實踐模式及方法。對于廣大項目經(jīng)理如何在VUCA時代突破固有思維定式、提升項目管理

本書從典型項目場景切入,結合AI浪潮的影響，為我們展示了項目經(jīng)理能力提升的核心路徑。同時，圍繞項目完整生命周期中的五個關鍵環(huán)節(jié)——立項、策劃、執(zhí)行、監(jiān)控和復盤進行拆解，幫助讀者形成項目大局觀意識，精準承接決策層的戰(zhàn)略思想，精密把控項目落地重點，精細執(zhí)行每個項目任務，最終實現(xiàn)投入與產(chǎn)出的“精益求精”。

本書根據(jù)高等學校商科專業(yè)數(shù)學基礎課程的教學要求編寫，內(nèi)容體現(xiàn)新商科理念與國 際化的深度融合.本書在編寫過程中不僅借鑒國內(nèi)外優(yōu)秀教材的精華，還結合山東大學數(shù)學團隊多年的教學經(jīng)驗.全書共9章，主要內(nèi)容包括函數(shù)、極限與連續(xù)，導數(shù)與微分，微分中值定理與導數(shù)的應用，不定積分，定積分及其應用，常微分方程與差分方程，無窮級數(shù)，多元

2007年，他只是一個剛畢業(yè)的普通大學生。 英語一般，性格內(nèi)向，學歷也不出眾，進了一家小外貿(mào)公司。 白天跑工廠，晚上幫老板回郵件，一邊學業(yè)務，一邊干雜活。 他不是創(chuàng)業(yè)海報上的“成功樣板”，沒有融資故事，也不靠風口起飛。 更多時候，他都在一線忙活：跑工廠、驗貨、剪視頻、盯數(shù)據(jù)，一件件事親力親為。 18年

本書以新企業(yè)會計準則、會計規(guī)范及稅收政策為依據(jù)，緊跟會計發(fā)展的動態(tài)，深入淺出、循序漸進地闡述了財務會計的基本理論與實務。 本書共13章，涵蓋中級財務會計的基本理論、財務會計實務、財務報表編制等三大板塊的相關內(nèi)容。各章均有學習目標、本章小結、綜合練習，附錄內(nèi)提供了隨學隨測、自測試卷及答案等，便于學生全面理解和掌握各章知

數(shù)據(jù)和算法是AI的兩大基石。在AI與大數(shù)據(jù)浪潮席卷各行業(yè)的當下，政府部門、研究機構、企業(yè)及個人在開展經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)分析時，普遍面臨數(shù)據(jù)認知模糊及分析邏輯不嚴謹?shù)韧袋c，將經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)分析領域的“數(shù)據(jù)和算法”用對、用好的并不多。本書作者基于20余年產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)分析應用實踐經(jīng)驗，深度結合AI大模型時代對數(shù)據(jù)應用的新要求，為破解“數(shù)據(jù)用不對