政府投资建设项目决策过程中，由于政府决策者对大数据技术比较陌生，难以构建大数据环境下全新的决策逻辑框架；而熟悉大数据技术的研发人员又不了解现实的决策环境和决策人的诉求，无法提供对应的需求响应方案。为了填补这条横亘于政府决策者与大数据技术人员间的知识鸿沟，本书对当前的大数据采集、储存、处理、决策支持技术的发展现状进行了系统的梳理，厘清了大数据技术的技术边界。在可以实现的大数据技术范围内，本书深入分析了大数据时代政府投资建设项目的决策情境，进一步提出了全新的大数据环境下的政府投资建设项目决策机制，并建立了在全新的决策环境和机制下的决策模型。本书的研究为实践中的政府投资建设项目决策问题提供了新的解决思路与方法，具有很强的理论和现实意义，可为大数据时代政府的投资决策行为提供有益的启发和参考。

本书对当前的大数据采集、储存、处理、决策支持技术的发展现状进行了系统的梳理，厘清了大数据技术的技术边界。在可以实现的大数据技术范围内，本书深入分析了大数据时代政府投资建设项目的决策情境，进一步提出了全新的大数据环境下的政府投资建设项目决策机制，并建立了在全新的决策环境和机制下的决策模型。 本书的研究对于政府决策者和大数据技术的研发人员来说，是不错的参考资料。

政府投资建设项目是指为了实现政府职能，满足社会公众诉求，贯彻落实经济社会发展战略，利用国家财政预算内、预算外资金，或以财政性资金作为还款来源的借贷性资金建设的项目。大量上马的政府投资建设项目对于改善居民生活环境，促进经济社会发展，保证经济平稳增长等方面意义重大，但同时也引起了社会各界对于政府投资建设项目决策科学性的高度关注和潜在担忧。大数据技术的飞速发展为我们解决传统问题提供了新的思路，越来越多的学者看好大数据技术在政府投资建设项目决策领域的应用潜力。然而，由于政府决策者对于大数据技术还比较陌生，无法运用大数据的思维思考决策问题，构建大数据环境下全新的决策逻辑框架，提出研发诉求；而熟悉大数据技术的研发人员又不了解现实的决策环境和决策人的诉求，无法提供对应的需求响应方案。在大数据技术人员和政府决策者间存在一条无法逾越的知识鸿沟，制约着大数据技术在政府投资决策领域内的应用。为了填补这条横在政府决策者与大数据技术人员间的知识鸿沟，本书首先对当前的大数据采集、储存、处理、决策支持技术的发展现状进行了系统的梳理，厘清了大数据技术的技术边界。随后在可以实现的大数据技术范围内，深入分析了大数据环境下政府投资建设项目的决策情境，并进一步提出了全新的大数据环境下的政府投资建设项目决策机制。最后提出了在全新的决策环境和机制下的决策模型。 具体研究内容包括以下六个部分。 （1）政府决策中的大数据技术应用研究。本书采用文献分析法，从大数据采集技术、大数据存储技术、大数据处理技术和大数据决策支持技术四个方面，对当前可用的大数据技术进行了全面的梳理和分析，从而明确大数据技术的技术边界，为之后的研究奠定技术基础。 （2）大数据环境下政府投资建设项目决策情境研究。在明确大数据技术边界的基础上，本书进一步研究了当前大数据技术环境下，政府决策思维应该进行怎样的转变以及如何进行转变。随后通过构建公众参与有效决策模型，分析了大数据技术对公众参与决策带来的巨大影响。该部分还讨论了政府投资建设项目决策中的数据种类、数据来源、数据分析方法以及数据安全问题。 （3）大数据环境下政府投资建设项目决策机制设计。该部分研究基于大数据环境下政府投资建设项目决策的全新情境，以决策的科学化、民主化、合理化为目标，讨论并重新定义了政府、公众和专家在政府投资建设项目决策中的角色职责，并以此为基础设计大数据环境下政府投资建设项目决策机制。 （4）基于近似随机占优的大数据决策模型研究。根据大数据环境下政府投资建设项目决策的数据形式的特征，本书提出了可以同时分析和处理实数、随机数和区间数三类决策数据的算法理论概率区间数及其运算规则。在此基础上基于近似随机占优理论，提出一种考虑了所有公众风险态度和效用偏好的决策模型，该模型能够高效率低成本地处理超大决策群体的风险态度和效用偏好，在保证决策精度的同时，大大降低对大数据处理技术的要求。 （5）政府与公众异构偏好集结决策模型研究。针对政府和公众给出的异构偏好，本书通过设计模型将政府决策者加工过的偏好信息还原为较原始的状态，把公众与政府决策者的异构偏好转化为同一形式，实现不同类型决策者异构偏好的集结。此外，针对决策中有多个政府主体参与决策的情况，本书还进一步提出了多个决策主体的异构偏好集结模型。 （6）政府与公众偏好趋同靶向调整模型研究。本书首先提出了基于Kendall和谐系数和基于修正前后的指标偏好权重向量间欧式距离的两个满意度评估模型。若认为满意度不能满足决策要求，则需要对决策者的偏好进行调整。针对大数据环境下政府投资建设项目决策的特点，本书构建了面向不同调整阶段的政府与公众风险和指标偏好调整模型，借助数学算法辅助决策双方根据自身意愿对偏好进行精准快速的调整。 在本书的编写过程中，恩师乌云娜教授给予了大力的支持和指导，华北电力大学项目管理研究所的专家提出了建设性意见，母校华北电力大学为我提供了良好的研究和写作环境。同时感谢中国电力出版社在本书出版过程中给予的大量帮助，也感谢国家自然科学基金（71271085）的资助。在此谨对恩师乌云娜教授和上述机构的专家及领导表示衷心的感谢！鉴于作者水平有限，书中难免有疏漏和不妥之处，恳请广大读者批评指正。

许浒， 1990年8月出生，汉族，贵州毕节人，华北电力大学管理学博士。现就职于国家开发银行。

前言 第1章绪论1 1.1研究背景和意义1 1.1.1研究背景1 1.1.2研究意义3 1.2国内外研究现状4 1.2.1国外研究现状4 1.2.2国内研究现状11 1.3主要研究内容和技术路径15 1.3.1主要研究内容15 1.3.2研究技术路径18 1.4本章小结20 第2章政府决策中的大数据技术应用研究22 2.1大数据分类与采集23 2.2大数据存储技术分析29 2.2.1数据库技术30 2.2.2硬件架构35 2.2.3未来的大数据存储技术39 2.3大数据处理技术分析42 2.3.1计算技术42 2.3.2数据挖掘技术47 2.4大数据决策支持技术分析51 2.5本章小结54 第3章政府投资建设项目决策情境分析及机制构建56 3.1大数据环境下政府决策思维变革57 3.1.1从经验主义到数据驱动58 3.1.2从单一主体到全民参与61 3.1.3从非理性干预到理性互动64 3.2大数据环境下公众参与的有效决策66 3.2.1当前公众参与决策中的弊端66 3.2.2公众参与有效决策模型71 3.2.3大数据环境下的公众参与决策新情境76 3.3大数据驱动的政府投资建设项目决策81 3.4政府投资建设项目决策角色定义与分析84 3.4.1政府角色定义与分析85 3.4.2公众角色定义与分析86 3.4.3专家角色定义与分析88 3.5政府投资建设项目决策机制构建90 3.5.1过渡期决策机制90 3.5.2成熟期决策机制94 3.6本章小结97 第4章基于近似随机占优的大数据决策模型100 4.1决策大数据分析与处理101 4.1.1概率区间数及其运算规则102 4.1.2　概率区间数信息集结算子106 4.2随机占优度112 4.2.1近似随机占优112 4.2.2随机占优度定义116 4.3概率区间数随机占优决策模型125 4.4算例分析128 4.4.1算例1128 4.4.2算例2133 4.4.3算例3137 4.5本章小结146 第5章政府与公众异构偏好集结决策模型149 5.1偏好异构性分析150 5.2双主体异构偏好集结模型154 5.3多主体异构偏好集结模型164 5.4算例分析172 5.4.1双主体异构偏好集结模型算例分析172 5.4.2多主体异构偏好集结模型算例分析175 5.5本章小结178 第6章政府与公众偏好趋同靶向调整模型180 6.1决策满意度评估模型181 6.2政府与公众偏好趋同靶向调整模型187 6.2.1风险偏好调整模型188 6.2.2指标偏好调整模型190 6.3算例分析194 6.3.1算例1194 6.3.2算例2197 6.4本章小结200 第7章研究成果与结论201 参考文献207