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丁红 著

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• EDA
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• 数字电路
• 验证
• FPGA
• Verilog
• SystemVerilog
• 芯片设计
• 项目实践
• 电子设计自动化

店铺： 天泰尚图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121290718

商品编码：29640276260

包装：平装

出版时间：2016-08-01

基本信息

书名：EDA技术应用项目化教程

定价：41元

作者：丁红

出版社：电子工业出版社

出版日期：2016-08-01

ISBN：9787121290718

字数：

页码：289

版次：1

装帧：平装

开本：16

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书通篇贯穿着'项目为主线”的开发思路和'教学做合一”的教学理念，所有教学内容的设计都是围绕着一个个项目而展开的，读者可以边做边学，边学边做。本书主要包括三个方面的内容：Altium Designer 10的应用、Multisim 9的应用、VHDL的应用。每一节包括单项训练微项目、知识库和实验项目三个部分内容，训练微项目主要是围绕着一个个具体知识点而精心设计的，知识库则是对重点和要点进行进一步详细讲解，实验项目供学生课堂或课余练习。每个训练微项目的操作过程录制成微视频供学习者参考学习。

本书通篇贯穿着'项目为主线”的开发思路和'教学做合一”的教学理念，所有教学内容的设计都是围绕着一个个项目而展开的，读者可以边做边学，边学边做。本书主要包括三个方面的内容：Altium Designer 10的应用、Multisim 9的应用、VHDL的应用。每一节包括单项训练微项目、知识库和实验项目三个部分内容，训练微项目主要是围绕着一个个具体知识点而精心设计的，知识库则是对重点和要点进行进一步详细讲解，实验项目供学生课堂或课余练习。每个训练微项目的操作过程录制成微视频供学习者参考学习。

目录

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作者介绍

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丁红，女，江海职业技术学院信息工程系副教授，具备较为丰富的教学实践经验和教材编写经验，其主编的EDA教材在水利水电出版社出版后，获得较为广泛的认可。

文摘

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序言

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前 言
EDA技术是电子信息类专业的核心课程，是以计算机为工具，设计者在EDA软件平台上，实现原理图的绘制、电路板的设计、电路的模拟和仿真、可编程ASIC芯片的设计等等。
本书主要包括三方面内容：电路图和电路板的设计与制作、电路仿真、VHDL的应用。EDA技术所需要的软件版本更新较快，因此本教材选用了目前较新的版本：Altium Designer 13、Multisim 13、Quartus II 9。
EDA技术的实践性很强，因此本书教学内容的设计都是围绕着一个个项目而展开的，读者可以边做边学，边学边做。
本书通篇贯穿着“项目为主线”的开发思路和“教学做合一”的教学理念，主要具有以下特点：
乐学易学的训练微项目：针对每个知识点和技能点都精心设置了训练微项目，读者可以边做边学。如果需要进一步详细深入了解相关知识点，可以阅读“知识库”板块。
综合训练的实训项目：第二章、第三章、第五章的末尾设置了综合实训项目，涵盖了本章重要的知识点，进一步培养读者的综合应用能力与创新意识。
内容丰富的典型案例：本书案例丰富，包括了27个训练微项目和3个综合实训项目。
本书由丁红老师拟定大纲并组织实施，章、第二章、第五章由丁红老师编写，第三章、第四章由郑棣老师编写。王怀德工程师对本书所涉及的项目进行了审定。
作者联系信箱：hebian65@163.
编者
2016年4月

《数据洞察：从零构建高效数据分析与可视化实践指南》 内容概要 本书是一本面向初学者和有一定数据基础的从业者的实践性教程，旨在帮助读者掌握从数据获取、清洗、探索性数据分析（EDA）、建模到结果可视化和报告的全流程数据处理能力。全书以项目驱动的方式，精选多个贴近实际业务场景的案例，引导读者一步步解决真实世界的数据问题。书中不涉及具体的“EDA技术应用项目化教程”这一特定教材的章节安排、教学方法、或是其独有的教学理念，而是专注于提供一套普适性的、可迁移的数据分析技能和方法论。 核心内容 本书的编写遵循“理论与实践相结合”的原则，注重培养读者的动手能力和解决问题的思维。全书围绕以下几个核心模块展开： 第一部分：数据分析基础与工具入门 数据世界概览： 简要介绍数据分析的意义、价值以及在各个行业的应用前景。 核心概念解析： 深入浅出地解释数据类型（数值型、类别型、有序型等）、数据结构（结构化、半结构化、非结构化）、统计学基础知识（描述性统计、推断性统计）、机器学习基础等，为后续学习打下坚实基础。 主流工具介绍与安装： 重点介绍Python作为数据分析的强大语言，详细讲解其安装配置过程，包括Python解释器、Anaconda发行版、Jupyter Notebook/Lab等开发环境的搭建。 Python核心库速览： 引入并讲解数据科学领域最常用的Python库： NumPy： 强大的数值计算库，讲解其核心概念如数组（ndarray）、向量化操作、多维数组处理、数学函数应用等，为高效数据处理奠定基础。 Pandas： 数据处理的瑞士军刀，详细介绍DataFrame和Series两大核心数据结构，讲解数据导入导出（CSV, Excel, SQL等）、数据筛选、排序、分组、聚合、合并、重塑等数据清洗和转换的关键操作。 Matplotlib & Seaborn： 数据可视化的基础与进阶，讲解如何绘制各种基本图表（折线图、散点图、柱状图、饼图等），如何进行图表美化、添加标签、调整坐标轴，以及Seaborn提供的更高级、更美观的统计图表绘制能力（如分布图、关系图、回归图等）。 第二部分：探索性数据分析（EDA）实战 本部分是本书的重中之重，通过一系列精心设计的项目，引导读者掌握EDA的完整流程和技巧。EDA的目标在于通过可视化和统计方法，深入理解数据的特征、发现数据中的模式、异常和关联，为后续建模提供洞察。 项目一：用户行为分析——电商平台用户活跃度洞察 数据准备与理解： 导入用户日志数据，了解字段含义，识别关键行为指标。 数据清洗与预处理： 处理缺失值（填充、删除）、异常值（识别、修正）、数据类型转换、重复值处理。 描述性统计分析： 计算用户登录频率、活跃时长、购买频次等的均值、中位数、标准差，了解用户活跃度分布。 数据可视化探索： 绘制用户活跃时间段的直方图/密度图，分析高峰时段。 通过散点图或箱线图，分析不同用户群体（如新老用户、不同注册渠道）的活跃度差异。 利用热力图，可视化不同行为序列之间的转移概率，揭示用户流失或转化路径。 使用条形图对比不同产品类别下用户的购买偏好。 关键洞察提取： 总结用户行为模式，发现影响用户活跃度的因素，为产品优化提供建议。 项目二：销售数据分析——零售商销售额预测与驱动因素识别 数据准备与理解： 导入销售记录、商品信息、促销活动等数据。 数据清洗与特征工程： 处理销售额异常值，提取日期相关的特征（年、月、日、星期几、是否节假日），创建促销标签。 多维度数据分析： 绘制销售额随时间变化的折线图，分析趋势、季节性、周期性。 使用条形图/柱状图，对比不同地区、不同门店、不同商品的销售额表现。 通过散点图，探索促销活动力度与销售额之间的关系。 利用箱线图，比较不同商品类别的销售额波动性。 相关性分析： 计算不同特征（如广告投入、天气、促销力度）与销售额之间的皮尔逊相关系数，识别潜在的驱动因素。 初步建模思路： 简要介绍如何基于EDA的发现，为后续的销售预测模型（如时间序列模型、回归模型）构建特征。 项目三：文本数据分析——社交媒体评论情感分析 数据准备与理解： 导入社交媒体评论数据，了解评论文本、用户、发布时间等信息。 文本预处理： 去除HTML标签、URL、特殊字符。 分词（中文分词工具如jieba）。 去除停用词。 词性标注（可选）。 词干提取/词形还原（对于英文文本）。 词频统计与可视化： 统计词语的出现频率，绘制词云图，直观展示高频词汇。 制作词频条形图，分析讨论热点。 情感分析入门： 使用现有的情感词典进行情感评分。 介绍基于简单机器学习模型（如朴素贝叶斯）进行情感分类（正面、负面、中性）。 可视化不同情感类别的评论数量分布。 洞察提取： 识别用户对产品/服务的主要情绪点，发现用户关注的热点话题和潜在的负面反馈。 第三部分：数据建模与评估基础 本部分将EDA的发现转化为可执行的洞察，并引入一些基础的数据建模概念。 特征工程实践： 基于EDA的发现，如何创建新的、更有信息量的特征，例如： 日期特征的进一步挖掘（季度、半年度）。 交互特征的创建（如不同区域的商品类别组合）。 类别特征的编码（One-Hot Encoding, Label Encoding）。 常见模型简介： 简要介绍几种常用的数据分析模型，重点在于理解其应用场景和基本原理，而非深入算法细节： 回归模型： 用于预测连续值，如线性回归、逻辑回归。 分类模型： 用于预测离散类别，如决策树、K近邻。 聚类模型： 用于发现数据中的自然分组，如K-Means。 模型评估方法： 介绍如何评估模型的效果，如： 回归模型： MSE, RMSE, MAE, R-squared。 分类模型： Accuracy, Precision, Recall, F1-score, Confusion Matrix。 交叉验证： 提升模型泛化能力。 第四部分：结果展示与报告撰写 高级可视化技巧： 进一步探讨更复杂的图表类型，如： 多变量可视化： 散点图矩阵、配对图（Pairplot）。 交互式可视化： 介绍Plotly, Bokeh等库，创建可交互的图表，方便用户探索数据。 地理空间可视化： 使用Geopandas绘制地图，展示地理分布信息。 数据故事讲述： 如何将分析结果清晰、有说服力地传达给非技术背景的听众。 报告结构设计： 引言、数据概述、分析过程、关键发现、结论与建议。 图表选择与排版： 如何选择最适合传达信息的图表，以及如何进行美观的排版。 语言表达： 使用简洁明了的语言，避免过多技术术语。 仪表盘（Dashboard）概念介绍： 简述如何使用工具（如Streamlit, Dash）构建简单的交互式仪表盘，实时展示数据指标。 目标读者 希望系统学习数据分析流程的大学生和研究生。 希望提升数据分析能力的职场新人，如市场分析师、产品经理、运营专员。 对数据科学领域感兴趣，希望转型的IT从业者、统计学爱好者。 需要进行数据驱动决策的业务管理者。 本书特色 项目驱动： 每个知识点都通过实际项目案例进行讲解，强调动手实践。 循序渐进： 从基础知识到高级应用，逻辑清晰，难度逐步提升。 实用性强： 聚焦数据分析的实际应用场景，所学技能可直接应用于工作。 工具丰富： 涵盖Python在数据分析领域最核心、最主流的库。 洞察导向： 强调通过数据分析，挖掘业务价值，解决实际问题。 通过本书的学习，读者将能够独立完成从原始数据到有价值洞察的转化，具备扎实的数据分析基础和解决实际业务问题的能力，成为一名优秀的数据探索者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计和排版简直是教科书级别的典范，每一页的布局都经过了深思熟虑，从字体的选择到段落的间距，都透露出一种专业且严谨的气息。我特别欣赏作者在内容组织上的匠心独运，它不像一些技术书籍那样堆砌晦涩难懂的理论，而是巧妙地将复杂的概念拆解成易于消化的模块，辅以大量的图示和流程图，让初学者也能迅速抓住核心。尤其值得一提的是，书中对案例的选择非常贴合实际应用场景，不再是那种脱离现实的“纸上谈兵”，而是真正能让读者在动手实践中体会到知识的价值。阅读过程中，我清晰地感受到作者不仅仅是在传授知识，更是在引导一种解决问题的思维方式。对于那些希望通过系统学习提升自己实战能力的读者来说，这本书无疑提供了一个极佳的起点，它所构建的知识体系既扎实又灵活，为后续的深入探索打下了坚实的基础。总而言之，这是一本从内到外都散发着高质量气息的优秀技术读物，让人爱不释手。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上很多技术书籍的知识点更新速度跟不上行业发展，但这本书明显在这方面下了很大功夫。它所涉及的知识点和技术栈都保持着极高的时效性，这对于我们这些需要紧跟前沿技术的人来说至关重要。我尤其欣赏作者在引入新技术概念时，能够清晰地梳理出其发展脉络和相对其他技术的优势劣势，这种历史观和比较分析，让读者对知识的掌握更加立体和深刻。在某些章节，作者甚至加入了一些前瞻性的讨论，指明了未来可能的发展方向，这种引导性的内容让人感到自己掌握的知识是“活的”，而不是停滞不前的。这种对内容生命力的重视，使得这本书的实用价值在时间维度上得到了极大的延伸，绝对不是那种读完一遍就束之高阁的速朽读物，而是可以伴随职业生涯成长的参考工具书。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅这本书时，我最大的感受是其叙述的流畅性和逻辑的严密性，简直像是在跟随一位经验丰富的大师进行一对一的辅导。作者的语言风格非常接地气，没有丝毫故作高深的架子，而是用一种平和、鼓励的语气娓娓道来，使得原本枯燥的技术细节变得生动有趣起来。我特别喜欢它在讲解每一个关键步骤时所采用的“前因后果”式阐述，让人能清楚地明白“为什么要做这个操作”以及“这个操作会带来什么结果”，而非简单地给出操作指令。这种深度解析极大地增强了我的理解力。更让我印象深刻的是，书中对一些常见误区的预判和规避策略，这显然是作者在长期实践中摸索出的宝贵经验的结晶，能有效地帮我们少走弯路。阅读体验非常沉浸，仿佛作者的思路就直接在我脑海中构建起来，很少有需要停下来反复查阅资料来理解某个概念的情况发生，这对于需要高效吸收知识的读者来说，价值无可估量。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容深度上做到了令人称赞的平衡——既有足够的理论支撑，又不失对实际操作细节的关注。我发现它在讲解某些高级特性时，并没有停留在表层描述，而是深入挖掘了其背后的运行机制，这对于追求卓越的读者来说是极其重要的。例如，它对某些优化技巧的剖析，简直是打开了新世界的大门，让我意识到过去自己许多低效的实践方式是多么的粗糙。不仅如此，这本书的配套资源（如果存在的话，此处假设性地评价其提供的资源质量）构建得非常完善，使得理论学习和实际操作能够无缝衔接。它教会的不是一套固定的流程，而是一套可迁移、可复用的方法论框架，这才是技术书籍的最高境界。每一次的阅读收获都不仅仅是技能点的增加，更多的是思维框架的升级，让我看待相关领域的问题角度变得更加全面和深入，确实是一部值得反复研读的案头必备之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验带来的满足感，很大程度上源于其清晰的结构化组织，仿佛作者精心设计了一条引导我穿越迷雾的学习路径。从基础概念的奠基，到复杂模块的搭建，再到最终集成项目的完成，每一步都安排得恰到好处，节奏感把握得极佳。我发现自己完全不需要担心会因为某个知识点没理解透彻而导致后续学习受阻，因为作者总会在关键节点进行必要的复习和衔接。这种行云流水般的阅读体验，极大地降低了学习的挫败感。它成功地将一个宏大且看似复杂的领域，用一种层层递进、循序渐进的方式呈现出来，让人在不知不觉中就完成了技能的积累和心智模型的重塑。这种对读者学习曲线的体贴入微，是很多技术作家所欠缺的，这本书真正体现了“以读者为中心”的创作理念，读起来非常舒服且高效。