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出版者:陕西科学技术出版社

作者:本书编委会

出品人:

页数:307

译者:

出版时间:2005-3

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787536938779

丛书系列:

图书标签:

• AutoCAD
• AutoCAD 2005
• 中文版
• 教程
• 基础
• 实例
• 计算机辅助设计
• CAD
• 绘图
• 机械制图

好的，这是一份针对其他主题的、详细且不包含《中文AutoCAD 2005基础操作与实例教程》内容的图书简介草稿。 --- 图书简介：数字时代的数据治理与合规实战：从理论到企业落地 （字数：约1500字） 前言：数据洪流中的导航图谱 在信息技术爆炸性增长的今天，数据已然成为驱动现代商业和社会进步的核心资产。然而，与数据价值同步增长的，是其带来的复杂性、风险性与日益严格的监管要求。传统的“数据管理”模式已无法应对当前海量、多源、异构的数据挑战。本书正是在这样的时代背景下应运而生，它并非一部孤立的技术手册，而是一套系统性的企业级数据治理与合规实战指南。它旨在帮助技术人员、业务管理者以及风险控制者，构建起一个稳健、高效、安全且完全符合法律法规要求的数据管理体系。 第一篇：数据治理的理论基石与战略构建 (Foundations and Strategy) 本篇深入剖析数据治理（Data Governance, DG）的本质、价值链以及其在企业数字化转型中的战略地位。我们首先摒弃了那些空泛的理论说教，转而聚焦于如何将数据治理的理念转化为可执行的商业价值。 1.1 治理框架的解构与重塑： 我们详细阐述了数据治理的五大核心支柱——组织架构、政策与标准、流程、技术与度量。重点探讨了如何建立一个既能自上而下推动，又能自下而上响应的数据治理委员会（DGC）的有效运作模式。内容涵盖了数据所有权（Ownership）、数据保管权（Stewardship）的界定与授权机制，确保责任落实到人。 1.2 驱动力与商业案例： 治理不是成本中心，而是赋能中心。本章通过多个跨行业（金融、制造、零售）的真实案例，展示了主动治理如何直接驱动提升数据质量、优化客户体验、加速新产品上市周期，并有效降低运营风险。我们提供了“治理成熟度评估模型”，帮助企业客观定位自身所处阶段，并制定“小步快跑、快速见效”的实施路线图。 1.3 数据战略与业务目标对齐： 成功的治理必须服务于业务目标。我们指导读者如何将数据战略蓝图嵌入到企业整体的数字化转型规划中，确保每一个治理项目都能清晰地对应到可量化的业务KPI上，实现从“管数据”到“用数据驱动决策”的转变。 第二篇：核心技术维度：数据质量与元数据管理 (Core Technical Dimensions) 数据治理的落地，必须依赖于强大的技术支撑。本篇聚焦于数据治理中最具挑战性的两大领域：数据质量（Data Quality, DQ）和元数据管理（Metadata Management, MM）。 2.1 全生命周期的数据质量管理体系： 本章详述了数据质量从源头控制到过程监控再到应用反馈的闭环管理流程。内容包括：定义数据质量维度（准确性、完整性、一致性、时效性、有效性、唯一性），设计数据质量规则引擎，以及如何利用数据探查（Data Profiling）工具快速识别并量化数据缺陷。书中提供了一套实用的“数据质量改进工作流”，指导团队如何优先处理影响最大的数据问题。 2.2 元数据：连接业务与技术的桥梁： 元数据被誉为“数据的自述文件”。我们系统地介绍了技术元数据、业务元数据和操作元数据的管理方法。重点讲解了如何构建企业级业务术语表（Business Glossary），确保业务部门对关键概念（如“活跃客户”、“收入确认”）的理解统一。此外，还深入探讨了数据血缘（Data Lineage）的可视化技术及其在影响分析和合规审计中的关键作用。 第三篇：合规性与风险管理：隐私保护与安全基石 (Compliance and Risk) 随着全球数据保护法规（如GDPR、CCPA以及中国的数据安全法、个人信息保护法）的日益趋严，数据合规已成为企业生存的生命线。本篇完全聚焦于如何通过治理框架来满足这些强制性要求。 3.1 个人信息保护与隐私工程（Privacy Engineering）： 本章是本书的重点之一。我们详细解析了《个人信息保护法》中的核心原则，如“告知-同意”、“最小必要”和“目的限制”。技术层面，书中提供了匿名化、假名化、差分隐私等关键技术的实践指南，指导企业如何在利用数据价值的同时，将个人信息风险降至最低。我们提供了数据隐私影响评估（DPIA）的实施模板和步骤。 3.2 数据安全与访问控制的治理视角： 数据安全不仅仅是IT部门的工作，更是治理委员会的职责。本书探讨了基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）在数据资产上的应用。重点阐述了“敏感数据发现与分类分级”工作如何为安全策略的部署提供精准输入，确保安全资源投入到最关键的数据资产上。 3.3 审计准备与监管报告： 如何在数据被询问时，能够快速、准确地提供数据流向、处理方式和合规证明？本书提供了构建“可审计数据档案”的方法论，包括自动化日志记录、保留策略的制定，以及如何利用治理工具链生成满足监管要求的合规性报告。 第四篇：实施与持续运营：从项目到文化的转变 (Implementation and Culture) 数据治理是一项长期工程，而非一次性项目。本篇着眼于如何确保治理工作的可持续性和内生性。 4.1 组织变革管理与文化建设： 技术工具易得，但文化难塑。本章提供了数据素养（Data Literacy）培训的课程框架，如何激励业务用户成为数据“园丁”，而非仅仅是“使用者”。我们探讨了如何通过治理绩效指标（KPIs）的透明化展示，增强各部门对治理工作的认同感和参与度。 4.2 治理工具链的选型与集成： 面对市面上琳琅满目的治理平台，本书提供了客观的选型框架，侧重于评估工具在元数据集成能力、自动化质量检查、隐私保护模块方面的表现。书中强调，工具是为了流程服务，而不是反过来。 4.3 迭代与优化：PDCA在数据治理中的应用： 治理框架需要随着业务变化和法规更新而演进。我们指导读者如何建立定期的“治理回顾会议”机制，基于数据质量报告和合规审计结果，对现有策略进行持续的计划（Plan）、执行（Do）、检查（Check）和行动（Act），确保治理体系的生命力。 结语：迈向数据驱动的未来 本书的最终目标，是帮助读者将复杂的数据治理和合规要求，转化为清晰、可操作的组织流程和技术标准。它提供的是一套经过市场检验的思维模式和行动指南，使您的企业能够在数据价值最大化与风险最小化之间，找到那个完美的平衡点，真正实现数据驱动的稳健发展。 ---

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从排版和图文匹配的角度来看，这本书的视觉体验称得上是中规中矩，但对于需要频繁对照屏幕操作的读者来说，还是存在一些小瑕疵。比如，很多关键步骤的截图，其分辨率或者缩放比例控制得不太理想，尤其是一些涉及到菜单下拉后的复杂选项界面，字体显得非常模糊，这在需要对照屏幕细节操作时，无疑增加了查找和确认的时间成本。此外，对于一些需要组合键操作的命令（比如按住Shift键或Ctrl键配合鼠标操作），书中通常是用文字描述，但缺乏明确的图标化或特殊格式的标注，很容易在快速阅读时被忽略过去。作为一个2005年的技术书籍，其对色彩和对比度的运用显得比较单调，这在一定程度上降低了阅读的趣味性。如果能在关键的操作提示上使用更醒目的颜色块或边框，或者干脆提供更清晰的、高分辨率的屏幕抓图，哪怕是简单的优化，也能极大地改善读者的学习体验。毕竟，AutoCAD的操作是高度依赖视觉反馈的，清晰准确的图示是成功的关键。

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我对这套教程的“实例”部分印象颇深，但这种印象更多是源于对实例内容本身复杂度的感知，而非教程对其实例的解析深度。它似乎选取了一些非常典型的、略显陈旧的机械零件图纸作为范例，这在当时或许很流行，但对于现在接触到更新版本软件的读者而言，这些案例的实战价值已经大打折扣。更让人感到遗憾的是，即使是这些案例，其步骤分解也显得有些跳跃。它直接给出了最终的图形要求，然后开始讲解绘制步骤，中间缺少了对设计意图的阐述。比如，为什么要选择“偏移”而不是“复制”来创建墙体，或者在绘制复杂曲线时，使用“样条曲线”还是“多段线拟合”哪个更合适，书中都没有深入分析不同工具选择背后的设计考量。这使得读者在跟着做的时候，很容易陷入“机械模仿”的怪圈，一旦脱离了书本的固定步骤，面对新的图纸时，就立刻感到了迷茫。一本好的教程，应该教会读者“思考”如何去画，而不是仅仅告诉读者“如何照着画”。这种对设计思路的缺失，是这本书在实例讲解上的一个明显短板。

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我特别留意了一下书中关于“图层管理”和“标注规范”的章节，这部分内容对于工程制图规范性至关重要。遗憾的是，这本书对于这两个核心环节的论述显得过于基础和表面化了。在图层管理方面，它强调了创建和命名图层的重要性，但对于如何利用图层的“冻结”、“锁定”功能来优化大型图纸的显示速度和编辑效率，探讨得不够深入。更关键的是，对于不同行业（比如建筑、机械）在图层管理上的通用标准和最佳实践，几乎没有提及。而在标注方面，书中讲解了如何设置标注样式，但对于如何根据国标或行业规范来调整标注的文字大小、箭头样式和尺寸公差的显示格式，提供的指导非常笼统。读者看完后，可能知道如何添加标注，但却不清楚如何让这个标注看起来是“专业”且“合规”的。这本书似乎满足于教会读者“能用”，却没能深入到“用得好”和“用得规范”的层次，这对于希望进入专业领域的人来说，是一个不小的遗憾。

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坦白说，对于一个习惯了现代软件设计理念的读者来说，这本书的叙事节奏和知识组织逻辑，带有一种强烈的年代感，这使得它在吸收新知时显得有些吃力。它的章节编排更像是按照软件菜单的顺序来组织内容，而不是按照一个典型的设计工作流程来组织。例如，我们通常会先规划好尺寸基准和坐标系，再进行主体绘制，最后才是细节标注和输出。但这本书的章节顺序似乎是“画线-画圆-修改-标注-布局”，这种线性的、工具导向的讲解方式，使得初学者在脑海中很难构建出一个完整、流畅的“制图项目”的全景图。学习过程中，常常需要频繁地在不同章节间跳转，去寻找某个工具的设置细节，这极大地打断了学习的连贯性和沉浸感。如果能将知识点重新整合，按照“项目驱动”或“流程驱动”的思路来组织，把工具知识嵌入到实际的场景中去讲解，这本书的实战价值会比现在这种“工具箱罗列”的方式高出许多，也更符合当代人学习复杂技能的习惯。

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这本《中文AutoCAD 2005基础操作与实例教程》在我手头已经有一段时间了，说实话，我对它抱有的期望值其实挺高的，毕竟2005年那会儿，AutoCAD正处在一个非常关键的迭代期，很多经典的操作逻辑和界面布局都是从那个版本稳定下来的。然而，当我真正翻阅这本书的时候，发现它在“基础操作”这一块的处理，显得有些过于侧重于软件界面的罗列和菜单路径的指引，缺乏一种将这些基础功能串联起来，形成实际设计思维的引导。比如，讲到“直线”和“圆”的绘制，篇幅用了不少，但对于如何高效地利用“正交模式”、“对象捕捉”这些核心工具来配合实际的工程绘图需求，讲解得就有些轻描淡写了。我更希望看到的是，通过几个小案例，比如绘制一个简单的平面图的边框，就能自然地带出这些基础工具的组合使用方法，而不是孤立地讲解每一个命令。另外，书中对于一些在当时非常流行的自定义设置和快捷键的深度挖掘也不够充分，对于一个希望快速提升工作效率的初学者来说，这种“点到为止”的介绍，实在是不够“解渴”。如果这本书能更侧重于“如何用2005年的工具高效地完成一个实际的2D制图任务”，而不是单纯的“软件功能手册”，那它的价值会大大提升。

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