《大数据挖掘与机器学习：工业4.0时代重塑商业价值》分为3个部分，共17章。第Ⅰ部分“计算环境”，包括章到第3章。第Ⅱ部分“将数据转化为商业价值”，包括第4章到0章。这一部分聚焦于数据挖掘活动中所要用到的方法、算法和路径。第Ⅲ部分“将其结合起来的成功案例”包括1章到7章。本部分主要描述了作者参与过的成功应用大数据分析优化企业决策、提高企业价值的公司案例。 《大数据挖掘与机器学习：工业4.0时代重塑商业价值》可作为企业管理人员、营销主管、分析人员、IT人员等作为理解大数据、应用大数据为企业创造价值的指引，同时，本书也可供统计学、应用数学及计算机专业学者和研究人员参考学习。

美国一直以来都对能源趋势非常关注，不仅研究细致、高瞻远瞩，而且动用了科研、经济、政治、军事、国际组织等诸多手段实现其能源战略。 本书可谓是美国对于能源趋势和能源战略的集大成者。作者细致地研究了石油、天然气、煤炭、核能、可再生能源、氢、聚变能等各种能源的前世今生和地缘分布，进而提出了未来能源选择和战略。至关重要的一点是，作者并非仅为能源开发提出数据参考，而是站在美国立场为其掌握未来能源先机提出战略参考。从这个角度来讲，本书对于中国读者的启示性非常重要。 作者在全书提出了两个核心观点： 能源独立很难实现，各国就如同在跳一场华尔兹，虽然不时要互相踩脚，但仍需合作。 以往的能源更替，均由一种在六大方面都占优势的能源主导全球。但在未来，能源多元化将占主导，全球的探索和扩展活

本书对工业4.0等为代表的全球先进制造业动向、意义和本质进行了全面解读；对工业4.0、智能制造使能技术进行概括、梳理和展望；对中国的制造业优势、劣势、机会和威胁进行分析；对中国特定条件下发展智能制造、智慧工厂的策略和路径进行阐述；对中国智慧工厂1.0近三年的理论、框架和实践进行总结；对外经典案例进行展现；对中国未来可能实现的战略战术进行预测和研判。

石油和煤炭已经帮助我们建造了人类文明，为我们创造了财富并充实了数十亿人的生活。然而，它给我们带来的安全、经济、卫生和环境成本却超过它给我们带来的益处。因此如何找到一种商业上可行的 新能源解决方案 并付诸实施便成为各国政府决策者及商业、学术研究者们关注的重点。本书聚集于美国企业如何能在 2050 年传统能源枯竭之前，实现向新能源时代的全面转型。 作者以全新的视角，分别从交通、建筑、工业和电力四个领域，详细绘制了一幅重振新能源产业的商业模式路线图， 同传统商业模式相比，创造出 5 万亿美元的巨大商机。

本书认为，随着企业逐步将互联网技术应用到工业生产而形成的工业互联网革命已经开展。这场革命将再次改变我们的世界将全球工业系统融合，发展开放的计算和通信系统，开辟了新的领域以加快提高效率，减少低效和浪费，加强人的工作经验。尽管如此，我们还远低于工业互联网的应用极限。为此，本书基于全球经济和社会的视角，分析了工业互联网的特点、发展规律及其所带来的改变，带领我们一览正在发生的未来。

企业纷纷开辟数字化转型新赛道，但能制定完整、系统数字化蓝图的仍属凤毛麟角。数字化转型不应停留在技术层面，它关乎企业的整体转型，重新定义客户价值主张、增值流程、员工的思维和工作方式，以及崭新的文化理念。《赢在当下：解锁大规模数字化转型》以解锁大规模数字化转型为主题，阐述了企业实施全面、整体转型的必然性和可行性。 《赢在当下：解锁大规模数字化转型》可供企业管理者参考、阅读。

《消费品工业发展战略研究》由中国经济出版社出版，主要内容包括：我国消费品工业竞争力实证分析；消费品工业区域布局分析；消费品工业发展中需要研究的若干重大问题；我国消费品工业发展的战略思路；我国消费品工业发展的战略行动计划等。相信本书对关心我国消费品工业发展的各界人士能够起到有益的参考作用。