具体描述
《空间可视分析方法和应用》内容简介：人类对世界的认识主要依靠视觉，则地理认知和分析主要处于这种可视空间下。《空间可视分析方法和应用》以空间尺度作为可视分析的理论基础，详细探讨了地理信息科学领域中的空间尺度问题；针对平面多边形监视问题，重点探讨了内部监视问题，并论述了动态和路径监视；探讨了地形可视性和视域计算的方法，分析了地形可视分析的种种形式，并辅以其在军事中的应用；探讨可视分析在景观分析中的应用；分析了城市空间可视分析的各种参数，依据可视行为理论，论述空间可视分析在空间形态中对人流的影响，及在城市规划和相关设施布局中的意义。
《空间可视分析方法和应用》可作为GIS相关专业的本科生和研究生的教材，也可作为GIS领域科研、教学、研发人员的参考书。
好的，这是一份关于一本名为《空间可视分析方法和应用》的图书的详细简介，内容着重于描述该书未涉及的主题，以满足您的要求。 --- 图书简介：探秘信息世界的隐藏结构——《数据治理与企业决策支持体系构建实务》 【图书定位与核心内容】 《数据治理与企业决策支持体系构建实务》是一本立足于现代企业管理前沿，聚焦于如何将原始数据转化为驱动业务增长和战略决策的核心资产的专业著作。本书深刻洞察了当前信息爆炸时代下，企业面临的数据孤岛、质量低下、标准不一以及合规风险等多重挑战，旨在提供一套系统化、可操作的理论框架与实践路径，指导企业从顶层设计到落地执行，全面提升数据资产的价值密度和利用效率。 本书不探讨地理信息系统（GIS）中的空间数据处理、遥感影像分析、三维建模或任何与地理空间可视化直接相关的主题。 其核心关注点完全集中在企业级数据的管理、标准化、质量控制、安全合规以及如何利用这些结构化和半结构化数据构建高效的决策支持平台。 【第一部分：企业级数据治理的基石与战略】 本部分深入解析了数据治理（Data Governance）在现代企业运营中的战略地位。我们不讨论如何绘制地图或处理空间数据流，而是着重于“数据是什么，它应该如何被定义和管理”。 1. 数据治理的组织架构与文化重塑： 详细阐述了数据治理委员会的设立、数据所有权（Data Ownership）和数据管家（Data Stewardship）的职责划分。讨论了如何通过组织变革和文化渗透，确保全员对数据质量的责任意识。内容完全侧重于企业内部流程和人员管理，完全避开任何关于空间数据的组织或技术考量。 2. 数据标准与元数据管理： 本章的核心在于建立企业级数据字典和业务术语表。我们详细定义了客户、产品、财务科目等核心业务实体的标准定义、数据模型以及生命周期管理规则。重点阐述了如何在非空间场景下（如ERP、CRM系统内）实现主数据管理（MDM）的同步与一致性，不涉及任何地理编码或空间参照系统（如WGS84）的讨论。 3. 数据质量管理体系（DQM）： 阐述了数据质量的维度（准确性、完整性、及时性、一致性），并提供了针对交易数据、主数据、客户行为数据的清洗、验证和监控策略。例如，如何利用规则引擎校验订单金额的合理范围，或检查客户联系信息格式的规范性，而非探讨空间数据的拓扑错误或精度分析。 【第二部分：数据安全、隐私合规与技术栈构建】 本部分将视角转向支撑数据治理的技术实现和法律框架，重点关注企业数据资产的安全与合规性，特别是对个人隐私信息的保护。 1. 数据安全与访问控制： 详尽介绍了基于角色的访问控制（RBAC）在企业数据仓库和数据湖中的应用。探讨了数据脱敏、加密技术在保护敏感业务数据（如财务报表、员工薪酬）中的具体实施方案。本书不包含任何与地理信息安全（如保护军事敏感区域数据或管线路径加密）相关的安全技术探讨。 2. 全球数据隐私法规遵从实践（GDPR, CCPA等）： 聚焦于企业如何处理和存储客户的个人身份信息（PII），确保数据主体权利的实现，例如“被遗忘权”。重点分析了数据泄露响应流程和审计追踪机制。对涉及位置隐私（Location Privacy）的特定分析和保护技术不作任何深入研究。 3. 企业级数据基础设施选型： 比较了传统关系型数据库（RDBMS）、NoSQL数据库、数据仓库（DW）与现代数据湖（Data Lake）在支持企业级OLAP和OLTP需求时的优劣。讨论了云数据平台（如Snowflake, Databricks）的架构选型考量，完全聚焦于处理结构化和半结构化文本、交易日志等数据，不涉及地理空间数据库（如PostGIS）或大规模栅格数据存储的优化。 【第三部分：驱动业务价值的数据分析与决策支持】 本部分是全书的落脚点，阐述如何将治理后的高质量数据转化为可执行的商业洞察，构建高效的决策支持系统（DSS）。 1. 商业智能（BI）与报告自动化： 讲解了如何设计关键绩效指标（KPIs），构建多维数据模型（如星型、雪花模型），并利用主流BI工具（如Tableau, Power BI）制作交互式仪表板。这些仪表板是关于销售业绩、供应链效率、客户生命周期价值（CLV）的展示， 重点在于时间序列分析、同期对比和下钻分析，而非空间分布图或热力图的可视化。 2. 预测性分析与机器学习在业务场景的应用： 介绍了回归分析、分类模型（如客户流失预测、欺诈检测）在线性数据和表格数据上的实施步骤。包括特征工程、模型训练与业务指标验证。本书的机器学习应用案例围绕文本、交易记录和用户行为序列展开， 如推荐系统或信用评分模型，完全排除对地理空间统计模型（如空间自相关分析、空间回归）的讲解。 3. 决策支持体系的集成与反馈循环： 描述了如何将分析结果嵌入到日常业务流程中，形成从数据采集到洞察产生再到业务行动的闭环。强调了数据驱动型决策制定的流程管理和效果评估机制。此处的反馈机制是基于财务和运营指标的优化，不涉及对物理空间布局或基础设施优化的影响评估。 【读者对象】 本书面向企业数据治理负责人、首席数据官（CDO）、数据架构师、数据分析师、业务流程改进专家，以及任何希望系统性提升企业数据资产价值和决策效率的IT与业务管理者。本书旨在提供一套坚实的数据管理哲学和技术落地指南，确保数据成为企业最可靠的战略资产。 ---
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