EDA應用技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

章彬宏 著

圖書標籤:

• EDA
• 數據分析
• 數據挖掘
• 可視化
• 統計分析
• Python
• R語言
• 商業智能
• 數據科學
• 機器學習

店鋪： 夜語笙簫圖書專營店

齣版社： 北京理工大學齣版社

ISBN：9787564011314

商品編碼：29691286178

包裝：平裝

齣版時間：2007-07-01

基本信息

書名：EDA應用技術

定價：32.00元

作者：章彬宏

齣版社：北京理工大學齣版社

齣版日期：2007-07-01

ISBN：9787564011314

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.400kg

編輯推薦

---

內容提要

---

EDA技術作為現代電子設計*技術的結晶，給電子係統的設計帶來瞭革命性的變化。本書著重介紹運用EDA技術進行電子係統設計的有關知識和相關EDA工具的應用，即如何應用Protel99 SE、Quartus II等EDA工具及 VHDL來完成印製電路闆設計、可編程邏輯器件的設計與應用等，從而對EDA技術有一個較全麵的瞭解。
本書可作為高等學校電子信息、通信、自動化、計算機等相關專業的教材及社會相關技術的培訓教材，同時也可作為相關專業技術人員的參考書。

目錄

---

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

《數據探索與可視化指南》 內容簡介： 在信息爆炸的時代，海量數據如同一座未開發的寶藏，蘊藏著洞察商業趨勢、揭示科學規律、優化決策方案的無限可能。然而，如何從雜亂無章的數據中挖掘齣有價值的信息，如何將抽象的數據轉化為直觀易懂的洞察，一直是擺在研究者、分析師和決策者麵前的巨大挑戰。《數據探索與可視化指南》便是在此背景下應運而生，它將帶領讀者踏上一場深度探索數據奧秘的旅程，掌握從原始數據到有價值洞察的關鍵技術。 本書並非一本枯燥的理論教材，而是一本實踐性極強的操作手冊。我們摒棄瞭晦澀難懂的數學推導，聚焦於數據分析中最實用、最核心的兩個環節：探索性數據分析（EDA） 和 數據可視化。通過本書，你將學會如何係統地、有條不紊地對數據進行初步的瞭解和分析，發現數據中的模式、異常和潛在關係，從而為後續的建模和決策奠定堅實的基礎。同時，你也將掌握如何利用各種可視化工具和技巧，將數據分析的結果以最清晰、最直觀、最富有說服力的方式呈現齣來，讓數據“說話”，賦能你的決策。 本書的核心價值在於： 循序漸進的學習路徑： 本書從零開始，逐步引導讀者掌握數據分析的核心技能。無論你是初學者還是希望提升數據分析能力的研究人員，都能從中受益。 注重實踐與應用： 我們提供瞭大量的真實案例和代碼示例，涵蓋瞭數據清洗、特徵工程、統計分析、模式識彆等多個方麵。讀者可以通過實踐操作，真正理解和掌握書中的技術。 連接理論與實踐的橋梁： 本書深入淺齣地講解瞭統計學原理在數據探索中的應用，並結閤實際編程技巧，幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 賦能數據驅動的決策： 通過掌握數據探索與可視化的技術，你將能夠更自信、更準確地解讀數據，從而做齣更明智的商業決策、科研規劃和策略製定。 本書內容涵蓋： 第一部分：數據探索的基石——理解與清洗你的數據 在開始任何深入分析之前，對數據進行充分的理解和必要的清洗是至關重要的。本部分將帶領你走進數據的世界，學會如何與數據“對話”，發現其內在的特質。 數據類型的識彆與理解： 學習區分和理解不同類型的數據，包括數值型（離散、連續）、類彆型（名義、有序）等。理解不同數據類型的特點，對於選擇閤適的分析方法至關重要。 數據的初步概覽： 掌握查看數據基本信息的方法，如數據集的大小（行數、列數）、列名、各列的數據類型等。瞭解如何快速獲取數據的整體印象。 描述性統計學的應用： 深入學習均值、中位數、眾數、方差、標準差、最小值、最大值、四分位數等描述性統計量。理解這些統計量所代錶的意義，以及它們如何幫助我們量化數據的中心趨勢、離散程度和分布形狀。 缺失值的處理策略： 識彆數據中的缺失值，理解缺失值産生的原因，並學習多種處理策略，如刪除、填充（均值、中位數、眾數填充，插值填充）等。探討不同處理策略的優缺點及其對後續分析的影響。 異常值的檢測與處理： 學習識彆數據中的異常值（離群點），理解異常值可能帶來的問題。掌握多種異常值檢測方法，如箱綫圖法、Z-score法、IQR法等。學習如何根據具體情況選擇閤適的異常值處理方法，如刪除、截斷或視為特殊值。 數據一緻性檢查： 學習檢查數據中的不一緻之處，例如同一實體在不同記錄中存在差異、單位不統一、格式錯誤等。掌握數據規範化的方法，確保數據質量。 數據格式與類型轉換： 學習如何進行數據類型之間的轉換，例如將字符串轉換為數值，將日期字符串解析為日期對象等，為後續的計算和分析做好準備。 第二部分：洞察數據深層結構——探索性數據分析（EDA）的核心技術 在完成數據的初步探索與清洗後，我們將進入更深層次的數據挖掘階段。本部分將聚焦於如何利用各種統計方法和可視化技術，發現數據中隱藏的模式、關係和潛在規律。 單變量分析： 數值型變量的分布探索： 使用直方圖、核密度估計圖、箱綫圖等可視化工具，深入探索數值型變量的分布形態（正態分布、偏態分布、多峰分布等）。理解分布形態對統計推斷的影響。 類彆型變量的頻率分析： 使用條形圖、餅圖等可視化工具，分析類彆型變量的各個類彆的頻率和比例。發現最常見的類彆和潛在的不平衡性。 雙變量與多變量分析： 數值型變量之間的關係： 學習使用散點圖、相關係數矩陣（Pearson、Spearman）等方法，探索兩個數值型變量之間的綫性或非綫性關係。理解相關性的強弱和方嚮。 類彆型變量之間的關係： 學習使用交叉錶（Contingency Table）、卡方檢驗等方法，分析兩個類彆型變量之間的關聯程度。 數值型與類彆型變量之間的關係： 學習使用分組箱綫圖、小提琴圖、分組直方圖等方法，比較不同類彆下數值型變量的分布差異。 探索特徵之間的潛在依賴性： 學習利用相關矩陣、配對散點圖矩陣等工具，快速概覽多個變量之間的復雜關係，發現潛在的共綫性或重要特徵。 維度約簡與特徵提取（基礎概念）： 簡要介紹降維的思想，如主成分分析（PCA）和因子分析（FA）的核心思想，以及它們如何幫助我們理解數據在高維度下的結構。 數據分組與聚閤： 學習使用分組（Group By）操作，根據某個或某幾個變量對數據進行分組，並對每個分組進行聚閤計算（求和、平均、計數等）。這是進行深入分析和特徵工程的關鍵步驟。 時間序列數據的初步分析： 學習如何處理時間序列數據，如趨勢分析、季節性分析、周期性分析等，並理解如何繪製時間序列圖來觀察數據的變化規律。 第三部分：讓數據“開口說話”——數據可視化藝術與實踐 數據可視化是將抽象數據轉化為直觀圖形的關鍵。本部分將帶你掌握各種強大的可視化工具和技巧，讓你的數據分析結果更具感染力和說服力。 可視化原則與最佳實踐： 學習通用的可視化設計原則，如清晰性、準確性、效率、美觀性等。理解如何選擇最適閤數據類型和分析目標的圖錶類型。 常用圖錶的精通： 基本圖錶： 深入掌握條形圖、摺綫圖、餅圖、散點圖、箱綫圖、直方圖的繪製與解讀。 進階圖錶： 學習繪製更復雜的圖錶，如熱力圖（Heatmap）、樹狀圖（Treemap）、旭日圖（Sunburst Chart）、地理圖（Choropleth Map）、散點圖矩陣（Scatter Plot Matrix）等，以揭示更復雜的數據關係。 交互式可視化： 介紹如何利用交互式可視化技術，如工具提示（Tooltips）、縮放（Zooming）、平移（Panning）、篩選（Filtering）等，增強用戶與數據的互動性，從而獲得更深入的洞察。 構建富有洞察力的儀錶盤（Dashboard）： 學習如何整閤多個可視化圖錶，構建一個集數據概覽、關鍵指標展示和趨勢分析於一體的儀錶盤。理解儀錶盤設計的基本原則，如目標導嚮、信息層次、用戶體驗等。 可視化工具的介紹與使用（示例）： Python可視化庫： 重點介紹Matplotlib、Seaborn、Plotly等Python主流可視化庫，並通過大量代碼示例，展示如何繪製各種類型的圖錶，以及如何進行圖錶的自定義和美化。 （可選）其他工具介紹： 簡要提及 Tableau、Power BI 等商業可視化工具，並說明其在數據探索和報錶製作中的優勢。 案例研究： 通過實際數據分析案例，展示如何運用探索性數據分析和數據可視化技術，解決實際問題，例如： 市場營銷分析： 分析用戶行為數據，識彆客戶群體，優化營銷策略。 金融風險評估： 探索股票價格數據，識彆潛在的風險因素。 社交網絡分析： 可視化社交關係，揭示網絡結構和關鍵節點。 科學研究數據分析： 探索實驗數據，發現科學規律。 學習本書，你將獲得： 紮實的數據基礎： 能夠係統地理解和處理各種類型的數據。 敏銳的數據洞察力： 能夠從數據中發現有價值的信息和規律。 強大的數據溝通能力： 能夠用直觀、有說服力的方式呈現數據分析結果。 解決實際問題的能力： 能夠將數據分析技能應用於商業、科研、生活等各個領域。 《數據探索與可視化指南》是你邁嚮數據驅動決策的理想起點，也是提升你數據分析專業技能的得力助手。讓我們一起，在數據的海洋中揚帆起航，發現無限可能！

評分☆☆☆☆☆

說實話，市麵上很多關於數據分析的書籍，要麼是麵嚮初學者的入門指南，內容淺嘗輒止；要麼就是麵嚮專傢的參考手冊，語言過於精煉，缺乏必要的上下文鋪墊。《EDA應用技術》成功地找到瞭一個完美的平衡點，它既能讓新手快速上手，也能讓資深從業者發現新的視角。 這本書在數據質量評估方麵下瞭很大功夫，這一點非常實用。它不僅僅羅列瞭檢查缺失值和重復值的標準代碼，還詳細闡述瞭如何根據業務邏輯來定義“異常”——例如，在金融風控領域，一個看似正常的收入數字，在特定的時間點或特定群體中，可能就是極端的異常信號。書中提供的交互式數據探索框架，尤其令人稱道。通過結閤Plotly和Dash，作者展示瞭如何構建一個實時的、用戶可以拖拽參數進行鑽取的EDA儀錶盤。這對於需要頻繁嚮管理層匯報分析結果的我來說，簡直是雪中送炭。我立刻采納瞭書中的一個建議，將原本靜態的直方圖替換成交互式的核密度估計圖，結果聽取匯報的領導的反饋積極瞭很多，因為他們可以自己聚焦感興趣的區間進行觀察。這本書的價值在於，它將技術工具與實際的溝通需求緊密地結閤瞭起來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度都超齣瞭我的預期，我原本以為它會聚焦於某一個特定庫的使用，比如Pandas或Matplotlib的某個特定功能，但它提供的卻是一個宏觀且全麵的生態係統視圖。《EDA應用技術》的厲害之處在於，它不僅僅局限於代碼的實現，更注重方法論的構建。 我過去在處理時間序列數據時，總是被滯後項和季節性分解搞得暈頭轉嚮，總覺得結果不太靠譜。但是這本書裏關於時間序列數據的EDA部分，用非常清晰的圖示解釋瞭自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的意義，配上清晰的Python實現，讓我茅塞頓開。它沒有迴避復雜性，而是將復雜性拆解成易於理解的小模塊。另外，書中關於高維數據可視化的介紹，比如使用t-SNE或UMAP進行降維可視化，簡直是為我目前負責的基因錶達數據分析項目帶來瞭曙光。作者對不同降維算法的優缺點做瞭非常客觀的比較，避免瞭“一招鮮吃遍天”的誤區。閱讀過程中，我感覺自己不僅僅是在學習操作，更是在建立一套嚴謹的、可復用的分析框架。這本書的專業性毋庸置疑，對於希望從初級用戶邁嚮中高級數據科學傢的讀者來說，它是一份不可或缺的路綫圖。

評分☆☆☆☆☆

我嚮來認為，數據分析的效率，很大程度上取決於你對工具鏈的熟練程度。《EDA應用技術》無疑是提升效率的一劑強效猛藥。這本書的排版和示例代碼的組織方式非常高效，沒有絲毫的拖泥帶水。 它非常注重“效率優化”，比如在處理大規模數據集時，如何利用Dask或Spark進行分布式EDA，而不是僅僅停留在Pandas的單機操作上。其中關於數據摘要生成的章節，介紹瞭很多自動化工具，可以一鍵生成包含所有關鍵統計指標和基礎圖錶的報告模闆，這為我節省瞭大量重復勞動的時間。我過去可能需要花費半天時間整理的數據摘要，現在通過書中的模闆和腳本，幾分鍾就能搞定，而且信息量更全麵。此外，書中還穿插瞭一些關於版本控製和結果可復現性的最佳實踐，這對於團隊協作至關重要。它教會我們如何將EDA過程版本化，確保任何人在任何時候都能重現我們得齣的每一個視覺結論。總而言之，這本書不僅僅是教你如何“做分析”，更是教你如何“專業且高效地管理你的分析流程”，對於追求工作流極緻效率的專業人士來說，這是一次物超所值的投入。

評分☆☆☆☆☆

讀完《EDA應用技術》後，我最大的感受是，它徹底顛覆瞭我過去對“數據分析”的刻闆印象。我一直以為，數據分析就是盯著那些冰冷的數字錶格，進行繁瑣的計算，然後寫齣一份乏味枯燥的報告。這本書卻展示瞭數據探索的藝術性——如何用色彩、形狀和布局來“講述”數據背<bos>。 書中關於探索性數據分析（EDA）的哲學思想部分尤其精彩，它強調瞭“先看後算”的重要性，倡導在構建復雜模型之前，必須對數據的分布、偏態、多重共綫性等特徵有一個直觀的認識。書裏用瞭大量的篇幅去介紹各種“非標準”的可視化方法，比如小提琴圖、密度圖以及熱力圖在分類數據處理中的應用。我特彆喜歡其中關於“數據故事闆”的章節，它教我們如何構建一個邏輯清晰、視覺衝擊力強的分析流程圖，讓非技術背景的同事也能迅速理解分析結論。那些關於顔色選擇和信息層級設計的建議，簡直是為我這種常年“配色災難”的人士量身定做的救星。這本書的案例選取也非常貼近實際業務，不像有些教材那樣隻用鳶尾花或波士頓房價這種老掉牙的例子。它真正教會我如何像偵探一樣，從數據的蛛絲馬跡中發現綫索，而不是盲目地套用公式。這絕對是一本能讓你的分析報告“活”起來的寶典。

評分☆☆☆☆☆

這本書，坦白說，簡直是為我這種對數據探索和分析工具束手無策的人量身定製的。我之前嘗試過很多教程和書籍，要麼過於理論化，堆砌著晦澀的數學公式，讓人望而卻步；要麼就是代碼示例陳舊，運行起來一堆報錯，讓人心灰意冷。但《EDA應用技術》完全不一樣，它就像一位經驗豐富、耐心細緻的導師，一步步把我領進瞭數據可視化的奇妙世界。 這本書的結構設計得非常巧妙，從最基礎的數據清洗和預處理講起，然後循序漸進地引入各種高級的統計圖錶。最讓我印象深刻的是，作者沒有僅僅停留在“告訴你怎麼做”，而是深入探討瞭“為什麼這麼做”。比如，在講解散點圖矩陣時，作者不僅展示瞭如何用Python快速生成，還結閤實際案例分析瞭不同變量組閤下，哪些圖錶更能揭示潛在的關聯性。書中的代碼庫質量很高，每一個示例都配有詳盡的注釋和運行環境說明，讓我幾乎沒有遇到卡殼的地方。特彆是關於異常值檢測和缺失值插補那一章，提供瞭多種實用的策略，並用真實數據集進行瞭對比演示，讓我明白瞭不同業務場景下應該選用何種方法。這本書極大地提升瞭我的數據洞察力，讓我不再懼怕麵對那些“髒亂差”的原始數據，而是能自信地從中提煉齣有價值的信息。對我來說，它不僅僅是一本技術手冊，更是一本實用的決策支持工具書。