"随着大数据、人工智能的进一步发展，特别是开源数据的不断积累，使得如何快速将开源数据转换为可理解的态势，形成可预判的决策，并产生精准的行动已成为数据智能化运用需要解决的重要问题。本书引入OODA决策循环理论，以观察（Observe），判断（Orient），决策（Decide）和行动（Act）循环理论来贯穿整个开源数据分析过程，为数据到行动提供整套开源情报分析框架与理论技术。不同于传统的仅从大数据分析技术视角来阐述开源数据分析的专著，本书更加全面地阐述从数据到决策、从决策到行动的全环节开源数据分析技术，使得读者能够更加清晰地了解开源数据分析环节流程、以及各环节对应的典型关键技术，能够为数据产生真正决策与行动提供理论与技术支撑，为数据智能化运用提供理论支撑。
本书的内容包括近几年开源数据挖掘的前沿技术，内容新颖，时效性强。本书适用于计算机科学与技术专业、管理科学与工程专业以及相关学科本科生、研究生、博士生等；同时也可以作为工业界大数据、人工智能等方向的业务指导书。
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丁兆云，男，1982年出生，国防科技大学系统工程学院副教授，长期从事数据挖掘的教学工作。多年负责国防科技大学系统工程学院《数据挖掘》考博命题工作，主持湖南省教改课题1项、国防科技大学教改课题1项、发表教学论文3篇，获得国防科技大学研究生教学优秀奖。长期从事数据挖掘的科研工作，发表相关论文约50篇，其中，CCF推荐期刊与会议10余篇、SCI检索论文10余篇、EI检索论文30余篇、计算机一级学报5篇；国内发明专利7项授权、2项处于实审阶段；在《计算机研究与发展》上发表的论文《微博数据挖掘研究综述》获科技部2017年度“领跑者F5000—中国精品科技期刊顶尖学术论文”，该论文在“中国知网”被引用约200次，下载约8000次，在“万方”被下载约3000次。