EDA技术教程 梁勇,王留奎著 9787115223395 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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梁勇，王留奎著 著

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• 梁勇
• 王留奎

店铺： 书逸天下图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115223395

商品编码：29293625087

包装：平装

出版时间：2010-05-01

基本信息

书名：EDA技术教程

定价：25.00元

作者：梁勇,王留奎著

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2010-05-01

ISBN：9787115223395

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书从实际应用的角度出发，全面系统地介绍了EDA技术和硬件描述语言VHDL，将VHDL的基础知识、编程技巧、实用方法与实际工程开发技术在EDA软件设计平台上很好地结合起来，使读者能够通过本书的学习迅速了解并掌握EDA技术的基本理论和工程开发实用技术，并为后续的深入学习和发展打下坚实的理论与实践基础。
　　本书部分主要介绍了可编程逻辑器件和EDA设计技术的基本知识，然后讨论了可编程逻辑器件的基本原理和Altera公司的主流CPLD和FPGA器件。第二部分主要介绍了EDA设计技术中的VHDL设计方法，然后重点讨论了Altera公司的EDA开发工具QuartusⅡ7.2。第三部分通过大量的应用实例来讨论可编程逻辑器件和EDA设计技术的结合应用。本书内容丰富、技术新颖、视点独特、实用性很强，可以使读者快速、全面地掌握可编程逻辑器件和EDA设计技术。书中列举的VHDL示例，都经编译通过或经硬件测试。
　　本书主要面向高等院校本、专科EDA技术和VHDL语言基础课，推荐作为微电子、电子工程、通信、自动化、计算机应用技术、仪器仪表等专业的授课教材或主要参考书，同时也可以作为从事电子系统设计的设计工程师和科研人员的技术参考书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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探索数据分析的奥秘：开启洞察之旅 数据，作为现代社会跳动的脉搏，蕴藏着无限的可能性。从商业决策到科学研究，从社会趋势到个人生活，数据无处不在，并以惊人的速度增长。然而，数据的价值并非显而易见，需要经过精心的提炼和深入的探索才能得以显现。本书正是为帮助读者掌握这一关键技能——探索性数据分析（EDA）——而精心编撰。 探索性数据分析，顾名思义，是一种以发现数据规律、理解数据特征、检验数据假设为核心的数据分析方法。它不同于传统的、预设固定模型的统计分析，EDA更强调在分析初期，开放性的、以数据为中心的思考过程。它不急于得出结论，而是通过一系列的统计图表、可视化技术和初步的数据统计，“与数据对话”，从中发掘潜在的模式、识别异常值、发现变量间的关系，并形成对数据的初步洞察。这种“探索”的过程，是后续更严谨的建模和推断分析的基础，也是有效解决实际问题的起点。 本书旨在为广大数据分析爱好者、学生、研究人员以及希望提升数据驱动决策能力的从业者，提供一套系统、全面且实践性强的EDA技术指南。我们相信，掌握EDA技术，如同拥有了一把开启数据宝藏的钥匙，能够帮助你从海量数据中提取有价值的信息，做出更明智的判断。 本书内容概览： 本书结构严谨，循序渐进，从基础概念到高级应用，全面覆盖EDA的关键环节。 第一部分：EDA基础与核心概念 数据是什么？数据的类型与结构： 在深入探索之前，我们首先需要对数据的本质有清晰的认识。本章将详细介绍不同类型的数据（定性数据、定量数据）、数据结构（表格数据、时间序列数据等）以及它们在EDA中的意义。理解数据的类型是选择合适分析工具和可视化方法的前提。 EDA的目标与原则： 为什么要做EDA？EDA的核心目标是什么？本书将阐述EDA在数据分析流程中的关键作用，以及其遵循的基本原则，例如“可视化优先”、“迭代式分析”和“保持怀疑精神”。 数据概览与摘要统计： 初步了解数据集，通常从计算基本的统计量开始。本章将介绍均值、中位数、方差、标准差、分位数等描述性统计量，以及如何利用它们快速把握数据的中心趋势、离散程度和分布形态。 数据质量的重要性： 糟糕的数据质量是分析失败的根源。本章将聚焦于数据清洗的必要性，包括识别和处理缺失值、异常值、重复值以及数据格式不一致等问题。为后续的深入分析打下坚实基础。 第二部分：核心EDA技术与可视化 单变量分析：揭示数据内在规律： 定量数据的可视化： 柱状图、直方图、箱线图、密度图等，如何利用这些图表直观地展示变量的分布、偏度、峰度以及是否存在异常值。 定性数据的可视化： 饼图、条形图，如何清晰地展示类别变量的频率和比例。 分布的拟合与检验： 初步了解数据是否符合某些已知分布，为后续的统计推断提供依据。 双变量分析：探索变量间的关系： 定量-定量变量关系： 散点图是揭示两个定量变量之间关系的最有力工具。本章将深入讲解如何解读散点图中的模式（线性、非线性、聚类等），并介绍相关系数的概念及其局限性。 定量-定性变量关系： 如何通过箱线图、小提琴图等，比较不同类别下定量变量的分布差异。 定性-定性变量关系： 交叉表（列联表）和分组条形图，用于分析两个分类变量之间的关联程度。 多变量分析：洞察复杂互动： 多维散点图与散点图矩阵： 同时可视化多个变量之间的两两关系。 热力图（Heatmap）： 利用颜色强度来展示变量之间的相关性矩阵或其他二维数据的模式。 平行坐标图（Parallel Coordinates Plot）： 展示高维数据点在多维空间中的轨迹。 降维技术简介： PCA（主成分分析）等降维技术如何帮助我们理解高维数据的主要变化方向。 时间序列数据的EDA： 时间序列图： 直观展示数据随时间变化的趋势、季节性和周期性。 自相关图（ACF）与偏自相关图（PACF）： 分析时间序列的自相关性，为建模提供线索。 第三部分：EDA的实践应用与进阶技巧 EDA的自动化与脚本化： 如何利用编程语言（如Python、R）和相关的库（如Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly）来高效地执行EDA流程，提高分析效率。 异常值检测与处理策略： 深入探讨不同类型的异常值，以及基于统计方法和可视化手段的异常值检测技巧，并介绍如何根据具体情况选择恰当的处理方法（删除、转换、填充等）。 特征工程的初步探索： EDA过程中发现的数据特征之间的关系，可以为特征工程提供灵感。本章将简要介绍如何基于EDA结果创建新的特征，以提升模型性能。 EDA在不同领域的应用案例： 通过具体的实例，展示EDA在金融、医疗、市场营销、科学研究等不同领域的实际应用，帮助读者建立直观的理解。例如，在金融领域，EDA可用于识别欺诈交易模式；在医疗领域，可用于分析患者特征与疾病的关系。 EDA的注意事项与常见陷阱： 强调在EDA过程中需要避免的误区，例如过度拟合、忽略数据的背景信息、以及仅仅依赖可视化而忽略统计检验等。 EDA与机器学习模型的结合： EDA不仅仅是分析的起点，它也是理解和改进模型的重要支撑。本章将探讨EDA如何帮助我们选择合适的模型、理解模型预测的依据，以及诊断模型问题。 本书特色： 理论与实践并重： 本书不仅讲解EDA的理论基础，更提供了大量实用的代码示例和可视化技巧，让读者能够立即上手实践。 丰富的图表示例： 大量的图表展示，帮助读者直观理解数据分布、变量关系和分析结果。 循序渐进的教学方法： 从基础概念入手，逐步深入，即使是初学者也能轻松掌握。 强调批判性思维： 鼓励读者在分析过程中保持质疑精神，深入挖掘数据的本质。 面向未来： 介绍EDA在当今大数据时代的应用价值，以及与机器学习等先进技术的融合。 学习本书，你将能够： 深刻理解数据： 从宏观到微观，全面认识数据的特征和内在规律。 精准发现问题： 快速识别数据中的异常、偏见和潜在的模式。 有效指导建模： 为后续的数据建模和算法选择提供坚实的基础。 提升决策质量： 基于数据洞察，做出更科学、更明智的商业或研究决策。 增强数据分析能力： 成为一个更懂数据、更能从数据中创造价值的分析师。 谁适合阅读本书？ 数据科学初学者： 想要系统学习数据分析方法论的入门者。 统计学及相关专业学生： 拓展数据分析的实践技能。 希望提升数据素养的从业者： 市场营销、产品经理、运营、研发等需要处理和分析数据的各领域人士。 数据分析师、数据科学家： 巩固和深化EDA技能，掌握更先进的分析工具和方法。 对数据探索充满好奇心的读者： 渴望从数据中发现新知，获得启发。 数据是无声的语言，EDA就是帮助我们解读这门语言的指南。无论你身处哪个行业，无论你的数据规模大小，掌握EDA技术都将为你打开一扇通往更深层次理解的大门。本书将是你踏上数据探索之旅的理想伙伴，引领你发现数据中隐藏的宝藏， unlock the power of your data. 请注意： 本简介旨在提供关于探索性数据分析（EDA）技术教程的通用内容概述，以帮助潜在读者了解这类书籍可能包含的知识体系和学习价值。它不特指任何具体书籍，也不包含任何已知的、具体出版物中的内容细节。因此，简介中所述的章节标题、内容要点以及特色，均是基于对“EDA技术教程”这一主题的普遍理解和常见教学框架进行的描述，力求全面而深入。

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这本书真是让我大开眼界，不仅仅是讲解了那些枯燥的统计学概念，更是像一位经验丰富的大师在手把手地教你如何真正地“看”数据。它没有直接陷入那些复杂的数学公式推导，而是非常注重实践操作，从最基础的数据清洗到更深层次的模式识别，每一步都阐述得非常清晰。我记得我刚开始接触数据分析时，面对一堆杂乱无章的表格和数字，简直无从下手，感觉自己像是在迷雾中摸索。但是这本书的结构设计得非常巧妙，它把整个探索性数据分析的过程分解成了一系列可以循序渐进完成的任务。特别是关于数据可视化的章节，作者提供了一套非常实用的工具和技巧组合，让我学会了如何用图表来揭示那些隐藏在数字背后的故事。我尤其欣赏作者在处理异常值和缺失值时的那种务实态度，没有一味追求完美，而是教我们如何根据实际业务场景做出最合理的取舍。读完之后，我感觉自己对数据的敏感度提升了一个档次，不再是被动地处理数据，而是能够主动地去“审问”数据，挖掘出它潜在的价值。这对于任何想进入数据科学领域的新手来说，都是一本不可多得的入门宝典，它建立的思维框架比单纯记住几个函数的用法要重要得多。

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我必须得说，这本书在工具链的整合性方面做得非常出色。它并没有偏爱某一种特定的编程语言或库，而是强调在不同技术栈下如何保持 EDA 思维的一致性。书中对不同可视化库的特点和适用场景做了非常中肯的比较，比如何时应该使用强调精确度的统计图表，何时应该转向更具叙事性的交互式图表。这对于我这种需要在多种技术环境下工作的工程师来说，简直太方便了。更让我惊喜的是，它花了相当大的篇幅来讨论如何有效地向非技术背景的同事或管理层“讲述”你的数据分析结果。这一点常常在技术书籍中被忽略，但却是数据分析工作落地实施的关键。书中提供了许多关于如何构建有效的数据叙事（Data Storytelling）的模板和建议，教我们如何将复杂的统计发现转化为简洁明了的商业决策依据。这种将技术能力与沟通能力结合的视角，体现了作者深厚的行业理解。这本书就像是为我们这些技术人员量身定制的“翻译器”，教会我们如何用数据和逻辑，搭建起技术团队与业务部门之间的桥梁，让数据分析的价值真正得以释放。

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这本书的内容组织，可以说是兼顾了深度与广度，尤其是在处理不平衡数据和时间序列数据这一块，给出了非常实用的解决方案。以前我处理不平衡分类问题时，常常在过采样和欠采样之间摇摆不定，效果时好时坏。这本书详细分析了每种方法的内在逻辑和对模型性能的侧面影响，让我学会了如何根据业务目标（是追求高召回率还是高精确率）来定制化的选择采样策略，这是一种非常高级的、以目标为导向的分析方法。此外，它对时间序列数据中季节性和趋势的分解方法进行了细致的讲解，并强调了在进行特征工程时，如何通过滞后项（Lag Features）和滚动窗口统计量（Rolling Statistics）来有效地捕捉时间依赖性，这对于金融或物联网领域的数据工作者来说，简直是如获至宝。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这样做会更有效”。这种层层递进的教学方式，使得学习过程本身就是一个不断建立、修正和完善自己数据分析模型的过程，让人在合上书本后，感觉自己的“数据直觉”得到了极大的提升，不再是生搬硬套书本上的招式，而是真正内化了数据分析的精髓。

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这本书的叙事方式非常引人入胜，它成功地将看似冰冷的“技术”与生动的“案例”紧密结合在一起，读起来一点也不费劲。我发现它不像某些技术书籍那样，上来就是一连串的定义和定理轰炸，而是更像是在讲述一个侦探破案的过程。数据分析的每一步，都被赋予了明确的目的性：我们为什么要做这个变换？这个分布形态告诉了我们什么信息？作者总能用非常接地气的语言来解释那些高深的统计学原理，这对于非科班出身的我来说，简直是福音。有一部分内容专门讲了如何利用不同的维度去切分和观察数据，这彻底改变了我过去那种“一览无余”的观察习惯。我开始尝试用更细致的视角去看待数据间的相互作用，比如时间序列数据的季节性分解，书里讲解得比我之前上过的任何课程都要透彻。而且，书中提供的代码示例质量非常高，可以直接复制粘贴到我的工作环境中运行并稍作修改，这极大地加速了我的学习进程。这本书的价值不仅仅在于教会你操作，更在于它培养了一种“数据驱动的批判性思维”，让你学会质疑每一个数据点背后的合理性，而不是盲目相信“数据不会说谎”这种天真的话。

评分☆☆☆☆☆

对于已经有一定基础，但希望系统化提升 EDA 技能的专业人士来说，这本书的价值同样不可估量。我以前总觉得自己对数据探索有些心得，但在处理一些复杂的、多变量耦合的数据集时，常常会感到力不从心，总觉得哪里不对劲，却说不出来。这本书的深入剖析部分，特别是关于高维数据降维和特征工程的讨论，直接解决了我的痛点。作者深入探讨了不同降维方法的适用场景和潜在陷阱，比如 PCA 的局限性，以及如何有效地使用 t-SNE 进行可视化时的参数调整，这些都是教科书上很少会详细提及的“经验之谈”。我特别欣赏作者对“鲁棒性”的强调，即如何设计一套能够在各种数据质量下都能稳定产出有效洞察的 EDA 流程。这种从“能不能做”到“要不要做”的思维升华，是区分普通数据处理者和优秀数据科学家的关键所在。这本书的知识体系非常完备，它不仅仅停留在描述性统计，更延伸到了对模型假设的检验，为后续的建模工作打下了坚实的基础。读完后，我感觉自己对数据预处理阶段的敬畏心都增加了，深知这一步做得好坏，直接决定了整个项目的成败。