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《大数据管理导论》以“好读、实用、操作性强”为编写宗旨和目标，具有“精”“准”“新”“活”“实”5个显著特征。
?“精”：理论部分力求简洁、精练，用结构式描述法替代长篇大论的大段文字描述法，好读、易记，便于理解，使学生从宏观的角度对大数据管理与应用有系统且整体的认识，至于从微观角度进行的学习研究则是各门专业课的任务。因此，本书舍弃晦涩难懂的专业内容和繁杂的公式，力求用通俗易懂的语言讲清其间的逻辑关系和深奥的道理。
?“准”：准确阐明大数据管理的理论和概念，力求使理论体系全面、完整、准确。为此，在编写过程中参阅了大量研究成果并进行了深入的调查研究，设定了本书目前的结构和内容。
?“新”：近年来，我国大数据管理与应用的理论与实践取得了长足进展，迫切需要对相关内容进行更新。因此，本书注重采用最新数据，主要数据截至2023年，部分数据截至2024年初。
?“活”：本书采用了大量典型的案例且编写手法灵活，这从前面的体例结构中可以得到充分的印证。
?“实”：本书内容系统、实用、符合国情，有利于学生循序渐进地学习，具有较强的可操作性。在案例的选取上，注重经典案例和学生熟悉的最新案例，以提高
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| 內容簡介： |
《大数据管理导论》从基础、职能和应用三个维度构建课程体系结构。基础篇包括：大数据概述(数据与大数据、大数据时代、大数据相关技术、大数据关键技术、我国大数据发展战略)、大数据管理基础理论(数据资产理论、数据权理论、大数据思维、大数据伦理)；职能篇包括：宏观大数据管理主要职能(大数据发展规划、大数据组织架构、数据开放与共享、大数据交易、大数据安全)、微观大数据管理主要职能(企业数据规划、企业数据组织、企业数据采集、企业数据分析与应用)；应用篇从横向和纵向两个维度，即从管理职能视角(大数据预测与决策、大数据与市场营销、大数据与人力资源管理、财务大数据分析、大数据与研发、大数据与生产运营等方面)和行业领域视角(经济、社会、政务、文化、生态文明等领域)梳理了大数据的应用。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书适合作为文科专业及非计算机类理工科专业进行数字化转型升级的必修课程教材，也适合作为关于大数据的通识选修课程教材。此外，它还是教师提高数字素养的重要读物。
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| 目錄：
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基 础 篇
第1章 大数据概述 2
1.1 数据与大数据 4
1.1.1 数据 4
1.1.2 大数据 8
1.1.3 大数据带来的影响 14
1.2 大数据时代 19
1.2.1 大数据诞生与演变历程 19
1.2.2 数据爆炸与第三次信息化浪潮 24
1.2.3 大数据时代的技术支撑 27
1.3 大数据相关技术 30
1.3.1 云计算 30
1.3.2 物联网 32
1.3.3 人工智能 35
1.3.4 区块链 37
1.4 大数据关键技术 39
1.4.1 数据采集与预处理 40
1.4.2 数据存储与管理 41
1.4.3 数据处理与分析 45
1.5 我国大数据发展战略 48
1.5.1 《促进大数据发展行动纲要》与《大数据产业发展规划 (2016—2020年)》 48
1.5.2 《“十四五”大数据产业发展规划》与《“十四五”数字经济发展规划》 49
1.5.3 《国家“十四五”规划纲要》与《数字中国建设整体布局规划》 51
第2章 大数据管理基础理论 57
2.1 数据资产理论 58
2.1.1 资产 59
2.1.2 数据资产 60
2.1.3 数据资产估值 67
2.2 数据权理论 69
2.2.1 财产权 69
2.2.2 数据权 71
2.2.3 数据资产确权 74
2.3 大数据思维 76
2.3.1 以数据为中心 76
2.3.2 总体而非抽样 82
2.3.3 混杂而非精确 84
2.3.4 相关而非因果 85
2.4 大数据伦理 87
2.4.1 伦理与道德 87
2.4.2 科技伦理及典型问题 89
2.4.3 大数据伦理及典型问题 91
2.4.4 应对大数据伦理问题 103
关键术语 103
本章内容结构 104
职 能 篇
第3章 宏观大数据管理主要职能 106
3.1 大数据发展规划 108
3.1.1 发展规划基础知识 108
3.1.2 《“十四五”大数据产业发展规划》解析 111
3.2 大数据组织架构 112
3.2.1 机构设置与人员配备 112
3.2.2 国家数据局及其职能 113
3.2.3 地方数据管理机构 117
3.3 数据开放与共享 120
3.3.1 数据孤岛问题 120
3.3.2 数据开放 122
3.3.3 数据共享 127
3.4 大数据交易 129
3.4.1 大数据交易发展现状 129
3.4.2 大数据交易平台介绍 131
3.4.3 代表性大数据交易平台 133
3.5 大数据安全 133
3.5.1 传统数据安全 133
3.5.2 大数据安全特征 134
3.5.3 大数据安全问题及典型案例 135
3.5.4 应对大数据安全问题 142
关键术语 146
本章内容结构 146
第4章 微观大数据管理主要职能 147
4.1 企业数据规划 149
4.1.1 “数据飞轮”理论 150
4.1.2 数据规划的常见问题 152
4.1.3 数据规划方法 152
4.2 企业数据组织 154
4.2.1 企业组织架构的变革 154
4.2.2 首席数据官 156
4.3 企业数据采集 157
4.3.1 企业的数据孤岛问题及破解 157
4.3.2 数据采集的常见问题 160
4.3.3 用户行为数据采集 160
4.4 企业数据分析与应用 163
4.4.1 数据可视化 164
4.4.2 可视化图表 169
4.4.3 可视化工具 177
关键术语 182
本章内容结构 182
应 用 篇
第5章 从横向维度看大数据应用 184
5.1 大数据预测与决策 186
5.1.1 决策是管理的重要职能 186
5.1.2 预测是大数据的核心 188
5.1.3 大数据预测与决策的关键 189
5.1.4 大数据预测带来的挑战 192
5.2 大数据与市场营销 193
5.2.1 大数据营销 195
5.2.2 网络化精准营销 199
5.2.3 数据库营销 201
5.3 大数据与人力资源管理 203
5.3.1 人力资源数字化的重要作用 203
5.3.2 人力资源数字化的典型案例 204
5.4 财务大数据分析 205
5.4.1 财务大数据分析与传统财务分析 205
5.4.2 财务大数据获取方式的变化 206
5.4.3 财务大数据分析的主要内容 206
5.5 大数据与研发 207
5.5.1 基于大数据的药品研发 207
5.5.2 无所不在的大数据研发 208
5.6 大数据与生产运营 209
关键术语 211
本章内容结构 211
第6章 从纵向维度看大数据应用 212
6.1 数字经济 213
6.1.1 大数据在互联网领域的应用 214
6.1.2 大数据在零售领域的应用 221
6.1.3 大数据在金融领域的应用 223
6.1.4 大数据在物流领域的应用 231
6.2 数字社会 234
6.2.1 大数据在疫情防控中的应用 234
6.2.2 大数据在数字健康、智慧医疗中的应用 235
6.2.3 大数据在城市交通中的应用 237
6.2.4 大数据在智能安防和智能家居等方面的应用 239
6.3 数字政务 240
6.4 数字文化 241
6.5 数字生态文明 243
关键术语 244
本章内容结构 244
参考文献 245
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| 內容試閱：
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一、大数据时代推动数字中国建设
当今世界已经进入大数据时代。党中央、国务院高度重视大数据在我国国民经济和社会发展中的重要作用，进行了一系列工作部署，有助于中国从“数据大国”迈向“数据强国”。
2014年，“大数据”首次出现在我国政府工作报告中，此后，“大数据”连续多年被写入政府工作报告，上升为国家战略，逐渐成为被热议的词汇。2015年，国务院正式印发《促进大数据发展行动纲要》，其明确指出，坚持创新驱动发展，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。2016年，工业和信息化部(简称工信部)印发的《大数据产业发展规划(2016—2020?年)》指出，数据是国家基础性战略资源，是21世纪的“钻石矿”。
《飞轮效应：数据驱动的企业》一书指出，在商业世界中，数据一直都不是什么新鲜的东西，但是随着海量的数据积累所造就的“大数据”时代的到来，经济的新增量已经逐渐揭开了面纱。大数据将逐渐成为现代社会基础设施的一部分。对于任何企业来说，数据都是其商业皇冠上最为耀眼夺目的那颗宝石。数据是企业发展的基础设施和“核武器”。数据资源成为企业新型动力源，数据分析系统成为企业腾飞的动力系统，决定了企业运行的速度与高度。
2019年的政府工作报告明确提出，深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济。2020年的政府工作报告又提出，发展新一代信息网络，拓展5G应用，建设数据中心；全面推进“互联网 ”，打造数字经济新优势。
2021年3月通过的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出，迎接数字时代，激活数据要素潜能，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。
2021年10月，中共中央政治局进行第三十四次集体学习，主题是推动我国数字经济健康发展。习近平总书记指出，发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。他强调，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，不断做强做优做大我国数字经济。
2021年11月，工信部发布的《“十四五”大数据产业发展规划》指出，数据是新时代重要的生产要素，是国家基础性战略资源。大数据是数据的集合，以容量大、类型多、速度快、精度准、价值高为主要特征，是推动经济转型发展的新动力，是提升政府治理能力的新途径，是重塑国家竞争优势的新机遇。到2025年，大数据产业测算规模突破3万亿元，年均复合增长率保持在25%左右。
2022年1月，国务院发布的《“十四五”数字经济发展规划》指出，数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态。该规划强调，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革，成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。
2022年10月16日，习近平总书记在党的二十大报告中明确提出，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。
2023年2月，中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》指出，建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。加快数字中国建设，对全面建设社会主义现代化国家、全面推进中华民族伟大复兴具有重要意义和深远影响。
如今，大数据浪潮正在迅速地朝人们涌来，并将触及各个行业和生活的诸多方面。大数据浪潮将比之前发生过的浪潮更大、触及面更广，给人们的工作和生活带来的变化和影响更深刻，也将悄然地改变人们的生活方式和思维习惯。维克托???迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Sch?nberger)在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中明确指出，大数据时代最大的转变就是思维方式的三种转变：总体而非抽样、混杂而非精确、相关而非因果。
具体而言，有了大数据技术的支持，科学分析完全可以直接针对全集数据而不是抽样数据；抽样分析需要追求精确性，大数据时代需要的是响应效率，具有“秒级响应”的特征；传统的数据分析注重因果关系，在大数据时代，因果关系不再那么重要，人们转而追求相关性。
大数据对整个社会的影响是深刻的、全面的。大数据这个新型生产要素作为纽带，把云计算、物联网、区块链、人工智能等新质生产力凝聚在了一起。数字产业化与产业数字化覆盖了整个社会的方方面面，同时也促使新型生产关系正在形成。
2022年12月，中共中央、国务院印发的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》指出，数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节。该文件强调，完善数据要素市场体制机制，在实践中完善，在探讨中发展，促进形成与数字生产力相适应的新型生产关系。
随着云计算、物联网、区块链、人工智能等信息技术的迅猛发展，大数据在电子商务、媒体营销、物流交通、金融科技、旅游娱乐、医疗卫生、工业农业等诸多行业得到了广泛应用。如今，大数据应用已经进入经济、政治、文化、社会、生态文明建设各领域，继而逐步形成数字中国。
二、《大数据管理导论》教材开发迫在眉睫
产业发展离不开人才，加强大数据人才队伍建设迫在眉睫。《大数据产业发展规划(2016—2020年)》在分析面临的形势时指出，大数据基础研究、产品研发和业务应用等各类人才短缺，难以满足发展的需要。该规划在谈到保障措施时强调，建立适应大数据发展需求的人才培养和评价机制。加强大数据人才培养，整合高校、企业、社会资源，推动建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。鼓励高校探索建立培养大数据领域专业型人才和跨界复合型人才机制。支持高校与企业联合建立实习培训机制，加强大数据人才职业实践技能培养。
《“十四五”数字经济发展规划》指出，提升全民数字素养和技能。实施全民数字素养与技能提升计划。深化数字经济领域新工科、新文科建设。《数字中国建设整体布局规划》在谈及保障措施时强调，增强领导干部和公务员数字思维、数字认知、数字技能。统筹布局一批数字领域学科专业点，培养创新型、应用型、复合型人才。构建覆盖全民、城乡融合的数字素养与技能发展培育体系。
现在，世界已经进入大数据时代，我国高等教育正在全力推进“四新”(新工科、新医科、新农科、新文科)建设，开展深度数字化改造升级。因此，新文科建设应紧紧抓住大数据应用这条主线，迅速促进传统专业的转型升级。
大数据开发与应用涉及三个主要环节：大数据技术、大数据管理和大数据应用。与之相对应的是大数据技术人才、大数据管理人才和大数据应用人才，如图1所示。大数据技术人才是大数据产业发展的基础力量，大数据管理人才是大数据产业发展和应用推广的核心力量，大数据应用人才是大数据广泛推广应用的重要力量，涉及面广，需求量大。
新工科的数据科学与大数据技术专业(一般设在信息学院或计算机学院)依托计算机科学与技术专业首先应运而生，侧重于培养大数据领域的专业型技术人才(与图1左侧圆环相关)，目前已有近千所本科院校开设了此专业，发展相对比较成熟；新文科的大数据管理与应用专业(一般设在经管学院)发展较晚，侧重于培养跨学科复合型的大数据管理和应用人才(与图1中间圆环相关，参见专栏1-6)，哈尔滨工业大学、东北财经大学等五所大学于2018年才首次开设该专业，到目前为止也只有200余所本科院校开设了此专业。众多传统专业与图1右侧圆环相关，这也是传统专业数字化转型升级的理论基础和现实需要。
自新文科的大数据管理与应用专业开设以来，大数据管理与应用概论即为其专业基础课、必修课和专业核心课程，同时也逐渐成为经管类其他专业及非计算机类理工科专业数字化转型升级的必修课。
一个专业具备科学完整的课程体系、一门课程拥有完整科学的知识体系，这不仅是其发展成熟的重要标志，也是其顺利发展的前提条件。然而，新文科的大数据管理与应用专业在人才培养方案、课程体系、教学内容和专业教材等方面都处于探索阶段，特别是作为专业基础课的大数据管理与应用概论课程更是尚待完善。
目前，有关大数据管理与应用概论的教材大多是由理工科计算机科学与技术、数据科学与大数据技术等专业的教师编写的，技术内容较多，技术性较强，这些教材与新文科的大数据管理与应用专业的侧重点并不相同，更适合新工科的数据科学与大数据技术专业使用。
因此，构建适合新文科的“大数据管理导论”课程体系并编写相应的教材就显得尤为迫切。该课程体系的构建和相关教材的开发不仅可以满足新文科的大数据管理与应用专业的需要，还可以兼顾经管类其他专业及非计算机类理工科专业拓展大数据管理与应用基础知识的需要，助力传统文科专业及非计算机类理工科专业进行数字化转型升级。
“大数据管理导论”是大数据管理与应用专业必要的先修课程，面向大一学生开设。同时，它也是经管类其他专业及非计算机类理工科专业进行数字化转型升级的必修课程，是系统性研究大数据及其管理和应用活动规律性的一门学科。
三、重构“大数据管理导论”课程体系
《大数据管理导论》是《大数据管理与应用概论》的姊妹篇。《大数据管理与应用概论》从理论、技术和应用三个维度(层面)来构建大数据管理与应用概论知识体系，重点满足同时有大数据管理需要和技术需要的专业，具体篇章如下。
理论篇包括：第1章“大数据概述”(数据与大数据、大数据时代、我国大数据发展战略)、第2章“大数据管理基础理论”(数据资产理论、数据权理论、大数据思维、大数据伦理)和第3章“大数据管理主要职能”(大数据发展规划、大数据组织架构、数据开放与共享、大数据交易、大数据安全)；技术篇包括：第4章“大数据相关技术”(云计算、物联网、人工智能、区块链)和第5章“大数据关键技术”(数据采集与预处理、数据存储与管理、数据处理与分析、数据呈现与可视化)；应用篇(第6章)分别从管理职能视角(大数据预测与决策、大数据与市场营销、大数据与人力资源管理、财务大数据分析、大数据与研发、大数据与生产运营等方面)和行业领域视角(经济、社会、政务、文化、生态文明等领域)梳理了大数据的应用。
《大数据管理导论》重点围绕大数据管理展开，分为基础篇、职能篇和应用篇，重点满足有大数据管理需要的专业。为此，将《大数据管理与应用概论》中的大数据相关技术和大数据关键技术两章内容浓缩为两节放在本书第1章大数据概述中作为基础性内容介绍；将分散在《大数据管理与应用概论》中的第3章、第5章和第6章中关于企业大数据管理主要职能的相关内容抽取出来，使其独立成章作为重点内容介绍；将从管理职能和行业领域两个视角(横向和纵向两个维度)进行系统归类和梳理的大数据应用相关内容分成两章系统呈现。
本书的具体篇章如下。基础篇包括：第1章“大数据概述”(数据与大数据、大数据时代、大数据相关技术、大数据关键技术、我国大数据发展战略)、第2章“大数据管理基础理论”(数据资产理论、数据权理论、大数据思维、大数据伦理)；职能篇包括：第3章“宏观大数据管理主要职能”(大数据发展规划、大数据组织架构、数据开放与共享、大数据交易、大数据安全)、第4章“微观大数据管理主要职能”(企业数据规划、企业数据组织、企业数据采集、企业数据分析与应用)；应用篇包括：第5章“从横向维度看大数据应用”(大数据预测与决策、大数据与市场营销、大数据与人力资源管理、财务大数据分析、大数据与研发、大数据与生产运营)、第6章“从纵向维度看大数据应用”(数字经济、数字社会、数字政务、数字文化、数字生态文明)。
在本书的撰写过程中突出以下主要特点。
(1) 整合课程体系，突出应用能力培养。重新构建符合面向实践应用的“大数据管理导论”课程体系，强化大数据管理基本职能，包括宏观大数据管理主要职能和微观大数据管理主要职能，对于大数据应用方面的内容则是分别从横向和纵向两个维度进行归类和梳理。
(2) 立足学以致用，加强实践训练。注重理论与实践相结合，突出应用性和实践性，增加数字战略规划、数据管理方法等实践性较强且又非常实用的内容，结合应用场景分析、研讨大数据管理与应用的实际案例，可以较好地满足应用型人才培养的需要。
(3) 注重语言流畅，做到通俗易懂。在分章撰写关于大数据管理导论的重点内容和实用内容时，注重语言的表达方式，尽量避免大段文字，争取做到像讲故事一样娓娓道来，使学生易于理解和接受。
在教材体例上充分考虑案例教学法的需要，在每章开篇有导入案例，在每章正文中，不仅穿插了专栏，用于介绍当今的一些新趋势、新观点或典型案例，帮助学生开阔视野，加深对重点问题的理解和掌握，还穿插了概念辨析，有助于学生加深对难点问题、易混淆概念的理解和掌握。在部分章后设有阅读材料，以拓宽学生的知识面，加深对正文内容的理解和认识。
本书各章的基本体例结构如下。
(1) 学习目标与重点：说明本章的学习目标及对各部分内容的掌握程度。
(2) 导入案例：引发学习兴趣，引入思维环境。
(3) 本章正文：本章的核心内容。
(4) 专栏：穿插于正文中，用于介绍当今的一些新趋势、新观点或典型案例，帮助学生开阔视野，加深对重点问题的理解和掌握。
(5) 概念辨析：穿插于正文中，有助于学生加深对难点问题、易混淆概念的理解和掌握。
(6) 关键术语：本章涉及的关键概念索引。
(7) 本章内容结构：本章核心内容的体系结构。
(8) 阅读材料：此类资料篇幅要大于专栏，是相对比较完整的补充阅读材料，用于拓宽学生的知识面，使学生加深对正文内容的理解和认识。
全书突出案例教学和互动交流、研讨。
另外，拟配套出版综合练习册，包括名词解释、判断、填空、单项选择、多项选择、简答、简述、计算分析、案例分析、观点阐述、搜索思考等题型。
四、突出“精”“准”“新”“活”“实”5个显著特征
《大数据管理导论》根据应用型人才的培养目标和“以人为本、学以致用”的办学理念编写而成，理论部分以“精、新、实”为原则，以“必需、够用”为度，精选必要的内容，而其余内容则引导学生根据兴趣和需要有目的、有针对性地自学；实践部分则突出应用能力的培养，加大实践教学的力度，创新实践教学的内容和形式，以此为依据，统筹考虑和选取教学内容。本书内容新颖、精辟，能及时把最新科研成果引入教学，突出了课程内容的应用性与先进性。
本课程是一门综合性、实用型的导论课程，既涉及基础理论，又涉及职能理论，还涉及实践应用。因此，本书以“好读、实用、操作性强”为编写宗旨和目标，具有“精”“准”“新”“活”“实”5个显著特征。
?“精”：理论部分力求简洁、精练，用结构式描述法替代长篇大论的大段文字描述法，好读、易记，便于理解，使学生从宏观的角度对大数据管理与应用有系统且整体的认识，至于从微观角度进行的学习研究则是各门专业课的任务。因此，本书舍弃晦涩难懂的专业内容和繁杂的公式，力求用通俗易懂的语言讲清其间的逻辑关系和深奥的道理。
?“准”：准确阐明大数据管理的理论和概念，力求使理论体系全面、完整、准确。为此，在编写过程中参阅了大量研究成果并进行了深入的调查研究，设定了本书目前的结构和内容。
?“新”：近年来，我国大数据管理与应用的理论与实践取得了长足进展，迫切需要对相关内容进行更新。因此，本书注重采用最新数据，主要数据截至2023年，部分数据截至2024年初。
?“活”：本书采用了大量典型的案例且编写手法灵活，这从前面的体例结构中可以得到充分的印证。
?“实”：本书内容系统、实用、符合国情，有利于学生循序渐进地学习，具有较强的可操作性。在案例的选取上，注重经典案例和学生熟悉的最新案例，以提高学生的参与度。
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本书由沈阳工学院的刘平教授起草写作大纲并担任主撰写人，沈阳工学院的刘业峰、徐佳澍、张超，以及沈抚改革创新示范区美中育才学校的谭梦雅等教师参与了部分内容的撰写工作，学生梁琦、刘宇、沈稚童、于子柔等参与了部分资料的整理工作，清华大学出版社在本书编辑与出版方面给予了大力支持，在此一并表示衷心的感谢。此外，本书中的部分概念参考了百度百科、智库百科、搜狗百科、百家号等网络资源，未能逐一列明来源，在此向相关网站及作者表示由衷的感谢。
鉴于编者水平有限，书中难免存在欠妥与疏漏之处，恳请广大读者批评指正。服务邮箱：476371891@qq.com，liuping661005@126.com。
刘平
2024年秋于沈抚改革示范区
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