本书从农户视角和区域视角出发，对不同返贫主体的返贫风险诱因、返贫致贫路径以及返贫机理展开了研究，根据不同返贫主体的特点，利用不同方法构建了以数据驱动为核心的返贫风险预警模型，提出了增强脱贫地区和脱贫农户可持续发展能力的实践路径。在此基础上，总结了农户返贫治理和区域返贫治理的相关经验，从大数据视角出发，提出了增强政府返贫治理效能的策略与路径。本书的创新之处包括：①根据巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接过渡期的返贫治理工作的实际情况，充分考虑到返贫主体自身情况与外部环境特点，确保返贫风险监测预警结果更能反映现实状况。②从农户和区域视角出发，根据不同主体面临的返贫风险特点，利用遗传算法优化的BP神经网络模型、动力学模型、系统动力学和BiLSTM模型等构建了多种返贫风险预警模型，提高了返贫风险监测预警的效率与准确性。③从农户和区域两个层面分析了政府返贫治理的主要内容，提出了大数据视角下返贫治理的新思路，论述了大数据赋能返贫治理的具体流程，基于对相关案例的分析提出了大数据赋能防返贫工作实践路径。

本书对乡村振兴相关领域研究人员以及防返贫实际工作者具有一定的参考价值，也可供各地乡村振兴局或农业农村局借鉴用于对特定地区或群体的返贫风险监测预警。本书具有较强的现实指导意义和实践价值，将为巩固拓展脱贫攻坚成果、全面实现乡村振兴战略提供理论和方法借鉴。