本书共 11 章内容，系统地讲述了数字经济管理的相关知识。本书内容主要分成两个部分，第 1 章至第 4 章为第一部分，主要讲解了数字经济管理相关的基础理论、概念和数据管理相关方法等内容。第 1 章讲述了数字经济管理的概念、基本内容等；第 2 章以复杂系统管理和大数据决策范式为代表，说明了数字经济管理的研究范式的转变；第3 章介绍了当前企业常用的商务智能系统等；第 4 章介绍了数据交易管理中的诸多问题。第 5 章至第 11 章为第二部分，结合具体的管理领域，阐述了数字经济时代下的管理问题，依次考虑了智慧物流与供应链管理、企业生产数字化转型、数字人力资源管理、数字财务管理、政府数字治理、智慧城市交通、智慧医疗管理等七个重要的管理领域，探讨了数字技术影响下的管理问题研究方向。
本书适合作为高等院校管理类专业、数字经济专业的数字经济前沿课程教材，同时也适合数字经济时代下对新管理问题感兴趣的读者自学使用。
基础概念 理论讲解 技术工具 应用实践
详细介绍概念和理论
内容前沿 涵盖7个重要管理领域
扩展阅读 延伸介绍应用和案例
易学易用 配套精选思考练习题
杨国庆，博士，副教授，硕士生导师，河北省青年拔尖人才，主要研究方向为智能决策与优化、智慧供应链管理、数字经济管理等，发表学术论文三十余篇，主持或参与国家自然科学基金项目、科研项目十余项。
史江兰，博士，讲师，硕士生导师，发表SCI SSCI学术论文十余篇，主持或参与多个河北省自然科学基金项目、河北省社会科学基金项目、国家自然科学基金项目。
陈永昶，博士，副教授，硕士生导师，主持或参与国家社会科学基金项目、文旅部部级社科研究项目等省部级教学、科研项目十余项，发表学术论文二十余篇，完成横向课题三十余项。
第 1章 绪论 1
1.1 数字经济简介 2
1.1.1 数字经济的概念 2
1.1.2 数字经济发展现状及各国政策 3
1.1.3 数字经济技术基础 9
1.2 数字经济对管理模式的影响 18
1.3 数字经济对管理学研究方法的影响 26
1.4 案例说明 29
第 2章 数字经济管理的研究范式 35
2.1 复杂系统管理 36
2.1.1 复杂系统管理理论 37
2.1.2 复杂适应系统理论 38
2.1.3 复杂社会系统 40
2.1.4 管理的系统性和复杂性 42
2.1.5 复杂管理组织平台体系 44
2.1.6 复杂管理的方法论 45
2.1.7 复杂系统管理的中国特色 46
2.2 大数据决策范式 47
2.2.1 管理决策理论 47
2.2.2 大数据决策范式转变 50
第3章 商务智能系统 65
3.1 商务智能概况 66
3.1.1 商务智能定义与特点 67
3.1.2 商务智能系统框架 69
3.2 数据仓库系统 70
3.2.1 数据源与数据处理 70
3.2.2 数据仓库的构建 71
3.2.3 数据仓库的体系结构 72
3.3 决策支持工具 76
3.3.1 OLAP 76
3.3.2 数据挖掘 78
3.3.3 数据挖掘流程 80
3.4 数据挖掘算法 83
3.4.1 聚类算法 83
3.4.2 支持向量机 87
3.4.3 神经网络 92
3.4.4 深度学习 97
3.4.5 数据挖掘的新方向 99
3.5 案例说明 100
第4章 数据交易管理 107
4.1 数据生产要素 108
4.2 数据产品 112
4.3 数据交易流程 114
4.3.1 数据交易成本 115
4.3.2 数据的定价策略 116
4.4 数据要素市场构成 119
4.4.1 数据采集 120
4.4.2 数据存储 121
4.4.3 数据加工 122
4.4.4 数据流通 123
4.4.5 数据分析 125
4.4.6 生态保障 125
4.5 数据交易的收益分配机制 127
4.6 我国数据要素市场发展面临的问题与挑战 128
4.7 案例说明 131
第5章 智慧物流与供应链管理 135
5.1 基本概念 136
5.1.1 供应链 136
5.1.2 物流 139
5.2 智慧库存管理 139
5.2.1 库存成本控制 140
5.2.2 智慧仓储 142
5.3 智慧物流 146
5.3.1 运输网络规划 146
5.3.2 物流配送 148
5.3.3 协作配送系统 149
5.4 智慧供应链运营 151
5.4.1 需求预测与匹配 151
5.4.2 透明供应链 152
5.4.3 风险控制 153
5.4.4 供应链融资 154
5.4.5 智慧供应链生态系统 155
5.5 案例说明 158
第6章 企业生产数字化转型 169
6.1 基本概念 170
6.1.1 数字化驱动的转型 170
6.1.2 柔性生产 172
6.1.3 敏捷生产 175
6.2 数字化产品设计 177
6.2.1 需求分析 177
6.2.2 定制化产品设计 179
6.3 智能制造 181
6.3.1 人机协同制造 181
6.3.2 云端协作生产 183
6.3.3 数字化车间管理 184
6.3.4 精益化制造流程 186
6.4 案例说明 187
第7章 数字人力资源管理 197
7.1 基本概念 199
7.1.1 绩效评价 199
7.1.2 岗位分析 200
7.1.3 价值评估理论 201
7.2 数字化招聘 202
7.2.1 岗位设计与评价 202
7.2.2 招聘 203
7.3 数字化绩效管理 204
7.3.1 绩效考评数据 204
7.3.2 绩效考评指标体系 205
7.3.3 薪酬管理 206
7.3.4 员工满意度 207
7.4 员工培训 208
7.4.1 培训需求分析 208
7.4.2 个性化培训模式设计 209
7.5 案例说明 210
第8章 数字财务管理 221
8.1 预算管理 222
8.1.1 运营资金预算 222
8.1.2 融资需求预测 223
8.1.3 风险智能预测 224
8.2 数字化资产投资管理 226
8.2.1 资产数字化 226
8.2.2 动态资产评估 227
8.3 数字化财务系统 229
8.3.1 多业务统一 229
8.3.2 数字财务机制 232
8.3.3 风险预警与控制 234
8.3.4 数字化财务治理 235
8.4 案例说明 237
第9章 政府数字治理 251
9.1 基本概念 252
9.1.1 政府治理 252
9.1.2 数据孤岛 253
9.1.3 国家治理现代化 255
9.2 数字化建设 257
9.2.1 网络基础设施 257
9.2.2 城市物联网 261
9.2.3 政务云平台 262
9.3 数字政府创新 263
9.3.1 数字政府转型 263
9.3.2 数字政府建设 265
9.3.3 协同治理 267
9.4 案例说明 268
第 10 章 智慧城市交通 277
10.1 基本概念 278
10.1.1 交通拥堵 278
10.1.2 绿色交通 279
10.1.3 智慧交通 281
10.2 智慧交通网络 282
10.2.1 车联网管理 282
10.2.2 公共交通信息服务 284
10.2.3 城市轨道交通 285
10.3 智慧交通管理与控制 287
10.3.1 智慧公共交通系统 287
10.3.2 智慧交通信号灯控制 288
10.3.3 多式联运系统控制 288
10.4 案例说明 290
第 11 章 智慧医疗管理 299
11.1 我国医疗现状和主要问题 300
11.1.1 我国老龄化严重 300
11.1.2 慢性病成为主要威胁 301
11.1.3 医疗系统面临困难 302
11.2 医疗信息化建设 305
11.2.1 医疗信息化的必然 305
11.2.2 医院应用的信息管理系统 306
11.3 智慧医疗技术 309
11.3.1 在线医疗服务 309
11.3.2 医疗机器人 311
11.3.3 医疗健康大数据应用 314
11.3.4 智慧临床决策支持系统 315
11.3.5 医疗健康案例推理 316
11.4 智慧医疗大健康管理 318
11.5 智慧医疗健康管理重要研究方向 319
11.6 案例说明 321
参考文献 325
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