本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，主要内容包括：趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明. 本书可作为高等院校统计、经济、商科、工程及定量社会科学等专业学生的教材或教学参考书，同时也可供相关技术人员使用.Translation from the English language edition:Time Series Analysis with Applications in R ,Second Edition（ISBN 978 0 387 75958 6）by Jonathan D.Cryer and Kung Sik Chan. Copyright 2008 Springer Science+Business Media,LLC. Springer is a part of Springer Science+Business Media.
“数据要素×”强调数据要素与其他生产要素之间的协同与放大效应。数据作为新型生产要素，能够通过促进创新、降低成本、提高效率等方式培育新质生产力，赋能经济社会发展。本书旨在构建一套理论体系，分析数据要素如何促进经济增长、结构优化升级、激发市场活力、提升治理效能，并在全球范围内推动形成开放、合作的数据共享生态。本书既关注前沿理论，又紧密结合中国实践，比学术著作更为易懂，致力于普及数据要素的新特点和重要性，提升公众对数字经济时代新机遇与挑战的认识，使读者能够更好地把握和利用数据要素带来的变革潜力。
《数字经济前沿八讲》是一本解读当前中国数字经济前沿问题的通俗学术读物，由清华大学社会科学学院经济学研究所10位经济学教授撰写，结合近年来在数字经济方面所做的研究和取得的成果，从新要素、新组织、新格局三个维度，用深入浅出的语言、全面翔实的数据，分享他们对于数字经济前沿知识的认知、经验和感悟，讨论未来人们面对的挑战和社会发展的方向，提升广大党员干部对科技变革、数字经济等领域的认知。
本书围绕生鲜食品电子商务开展研究，其主要内容如下：第一章绪论，阐述研究背景与意义，对相关研究进行梳理和评述，介绍研究内容与方法等。第二章为相关概念及内涵，阐述生鲜食品、生鲜电商、数字经济和数字农业等相关概念及其内涵。第三章为生鲜电商发展现状，从生鲜电商的发展现状、生鲜电商的发展历程和生鲜电商发展中存在的问题等方面进行介绍和分析。第四章为生鲜电商主要模式及分析，分别从前置仓模式、店仓一体化模式和社区团购三种主要模式切入，对生鲜电商的运行机制进行分析。第五章为案例分析，分别以武汉市 盒马村 和武汉 盒马鲜生 及其供应链为案例，分析数字经济下生鲜电商的运作流程、管理模式及其存在的问题。第六章为社区团购供应链效率分析及其优化，基于对湖北省武汉市、天津市和四川省成都市等地农贸市场、连锁超
