现代信息技术的快速发展正在深刻重塑社会经济活动，数智赋能对数字经济的驱动作用日益凸显。随着电子商务等新业态的兴起，管理场景日趋多样、业务逻辑日益复杂，数据体量及其复杂性亦持续攀升，亟须设计新型智能方法以支撑高效决策。本书系统性探讨数智化营销决策的理论与实践，基于用户心理动态分析的理论视角，梳理可解释决策支持技术开发的学理思路，旨在通过精准的个性化服务来满足用户需求，同时确保智能方法具备良好的可理解性和可信度。 书中以作者团队已完成的高质量研究成果为例，具体阐释不同决策场景下问题建模、方法设计和结果检验的有效路径，由此为学术研究和行业实践提供新的见解。 本书立足于管理学和计算机科学的交叉领域，遵循理论导向的数据科学研究范式，以用户心理动态相关先验知识作为理论根基，致力于构建兼具准确性与可解释性的计算机模型和算法。本书内容有助于扩展管理领域可解释智能技术研究的方法体系，为数智化管理、商务智能、可解释机器学习等相关领域的学者提供启发；同时，本书创新提出的数智化决策方法以及基于可解释性分析所揭示的用户心理动态规律，能够为商业价值创造注入新动能，对在线平台、商家及企业在多种场景下的管理实践具有重要的指导意义。

前 言 大数据与人工智能技术的蓬勃发展，正推动数字经济成为全球经济增长的新引擎。进入21世纪20年代以来，我国数字化进程迈入崭新阶段，其关注焦点与实践重心正经历从“数据化”到“数智化”的新跃迁。在数智时代，管理决策研究视野和应用纵深得到显著拓展，其中一项关键创新方向，在于探索构建新型智能技术方法，以“智能+”驱动价值创造，为管理决策注入新动能。作为一种新兴的营销范式，数智化营销决策不仅关乎技术应用本身，更代表了数智时代营销思维的系统性变革，是企业把握数字经济机遇、实现商业模式创新和转型升级的重要路径。 在数智化技术的发展过程中，学术界和产业界长期致力于提升方法的准确性。然而，伴随高精度智能方法而来的，是日益凸显并备受关注的可解释性问题，这为决策支持技术的研发设计带来了重大挑战。为平衡数智化营销决策的准确性和可解释性，基于理论导向的数据科学范式，将刻画用户心理动态的理论知识引入智能方法的设计，成为一个富有潜力的切入点。一方面，通过对普遍存在的心理规律进行建模分析，能够应对用户行为数据所呈现的混杂性、交错性与多变性，从而精准捕捉其动态需求，生成即时、有效的营销决策；另一方面，在可控的参数规模和模型复杂度下，依托理论知识为智能方法的关键机制赋予显式的含义，可保证其具备内在可解释性，并通过追踪与识别用户心理状态，为商家制定针对性决策提供更丰富的实践启示。 本书围绕数智化营销决策展开系统性探讨，立足用户心理动态分析的理论视角，归纳可解释决策支持技术开发的学理思路，并结合高质量研究成果，具体阐释不同决策场景下问题建模、方法设计和结果检验的有效路径。全书共六章：第一章介绍数智化营销决策...