EDA應用技術 章彬宏 9787564011314 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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章彬宏 著

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齣版社： 北京理工大學齣版社

ISBN：9787564011314

商品編碼：29572918046

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

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內容提要

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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

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作者介紹

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文摘

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序言

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《數據探險傢：深度洞悉數據內在脈絡的藝術與科學》 探索未知，發掘價值：一本引領你穿越數據迷霧的指南 在這個信息爆炸的時代，數據如同浩瀚的海洋，其中蘊藏著無限的機遇與挑戰。我們每天都在生成、收集和處理海量的數據，但數據的真正價值並非顯而易見。要從中提煉齣有價值的洞見，揭示隱藏在數字背後的規律和趨勢，需要一套係統的方法和敏銳的洞察力。這正是“數據探險傢”係列圖書所緻力於提供的——一套全麵、深入且實用的數據分析技術指南，旨在幫助讀者掌握從數據探索到模型構建，再到價值實現的完整流程。 本係列圖書，以其前瞻性的視角和對實踐的深度關注，將帶領你踏上一段激動人心的“數據探險”之旅。它不僅僅是一本關於工具和技術的介紹，更是一門關於如何思考、如何提問、如何與數據對話的藝術。我們將跳齣枯燥的理論框架，深入到實際應用場景中，學習如何像一個偵探一樣，帶著好奇心和批判性思維，去審視、去解讀、去理解數據。 第一捲：《數據偵察：從原始數據到洞察初階》 在數據分析的徵途中，一切始於對原始數據的細緻審視。本捲將聚焦於數據探索（Exploratory Data Analysis, EDA）這一至關重要的環節。EDA是數據科學的基石，是任何後續高級分析工作不可或缺的前提。它不僅僅是簡單地計算均值、方差，而是通過可視化、統計學方法和領域知識，去理解數據的結構、分布、特徵之間的關係，以及識彆潛在的問題和異常。 我們將從數據清洗與預處理的藝術開始。真實世界的數據往往是混亂、不完整且充滿噪聲的。本捲將詳細講解如何有效地處理缺失值、異常值，如何進行數據標準化與歸一化，以及如何將不同格式、不同來源的數據整閤成統一的分析平颱。這些步驟看似基礎，卻直接影響到分析結果的準確性和可靠性，是數據科學傢必須精通的“內功”。 接著，我們將深入數據可視化的力量。圖錶不僅僅是數據的直觀呈現，更是揭示數據模式、趨勢和關係的強大工具。本捲將介紹各種經典和創新的可視化技術，從簡單的柱狀圖、摺綫圖，到復雜的散點圖矩陣、熱力圖、箱綫圖，以及如何利用交互式可視化來動態探索數據。我們將學習如何選擇最適閤特定分析目標的圖錶類型，如何通過顔色、形狀、大小等視覺元素來傳達信息，以及如何避免常見的可視化陷阱，確保圖錶能夠清晰、準確地反映數據特徵，而不是誤導讀者。 此外，本捲還將側重於描述性統計的深度應用。我們將學習如何利用均值、中位數、眾數、標準差、方差、四分位距等統計量來量化數據的中心趨勢和離散程度，理解概率分布的重要性，以及如何通過這些統計指標來初步判斷數據的特性。我們將探討不同類型的變量（定性變量和定量變量）各自適閤的統計分析方法，並學習如何通過這些方法來發現數據中隱藏的統計規律。 更重要的是，本捲將強調領域知識在數據探索中的關鍵作用。數據分析並非孤立的技術活動，而是需要與具體的業務場景相結閤。我們將通過豐富的案例，演示如何將領域知識融入數據探索過程，例如在金融領域，我們會關注交易量的分布和異常交易模式；在醫療領域，我們會關注患者的生理指標變化和疾病的發生率。通過將統計方法與業務理解相結閤，我們纔能提齣更有意義的問題，從而獲得真正有價值的洞察。 本捲的最終目標是培養讀者成為一名敏銳的數據偵察員，能夠從海量原始數據中識彆齣關鍵特徵，發現潛在的模式，並為後續更深入的建模分析奠定堅實的基礎。你將學會提問“正確的問題”，以及如何利用數據本身來尋找答案。 第二捲：《模式尋蹤：數據關聯、聚類與降維的奧秘》 在完成瞭對數據的初步審視之後，我們常常會發現數據之間存在著各種有趣的關聯，或者數據點可以被劃分為不同的群體。本捲將帶領讀者深入探索數據中的模式，學習如何量化變量之間的關係，如何發現隱藏在數據中的自然分組，以及如何簡化高維數據，使其更易於理解和分析。 我們將從相關性分析的藝術開始。理解變量之間的綫性或非綫性關係，是揭示數據內在聯係的關鍵。本捲將詳細講解皮爾遜相關係數、斯皮爾曼等級相關係數等常用指標，以及如何通過散點圖矩陣、相關性熱力圖等可視化手段來直觀地展示變量間的相關性。我們將探討相關性和因果性之間的區彆，以及如何在分析中避免混淆。 接著，我們將深入聚類分析的強大功能。聚類是將相似的數據對象分組到同一個簇中的過程，常用於用戶分群、市場細分、異常檢測等場景。本捲將介紹幾種經典的聚類算法，包括基於劃分的K-Means算法，基於層次的凝聚型和分裂型聚類，以及基於密度的DBSCAN算法。我們將學習如何選擇閤適的聚類數量，如何評估聚類結果的質量，以及如何為不同的應用場景選擇最恰當的聚類方法。通過案例分析，你將掌握如何利用聚類來發現數據中未知的群體結構，從而指導更具針對性的決策。 此外，本捲還將聚焦於降維技術。現實世界的數據往往具有非常高的維度，這不僅增加瞭計算的復雜度，也使得數據難以可視化和理解。降維技術能夠將高維數據映射到低維空間，同時盡量保留原始數據中的重要信息。我們將詳細介紹主成分分析（PCA）這一經典的綫性降維方法，學習其原理、應用場景以及如何解釋降維後的結果。此外，我們還將探討一些非綫性降維方法，如t-SNE等，瞭解它們在可視化高維數據方麵的獨特優勢。通過降維，我們將能夠更清晰地看到數據的結構，發現隱藏在高維空間中的模式。 本捲將強調理論與實踐的結閤。我們將通過豐富的代碼示例，演示如何在實際編程環境中實現上述分析技術，並對分析結果進行解讀。你將學習如何運用Python等流行的數據分析語言及其相關的庫，如NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn等，來高效地執行這些分析任務。 通過本捲的學習，你將能夠更自信地在數據中尋找關聯，識彆群體，簡化復雜性，從而更深入地理解數據的內在結構，為構建更精準的模型打下堅實的基礎。 第三捲：《模型構建與評估：預測、分類與決策的智慧》 數據分析的終極目標往往是構建能夠進行預測、分類或輔助決策的模型。本捲將帶領讀者進入機器學習的世界，學習如何選擇、構建、訓練和評估各種預測和分類模型，將數據中的洞察轉化為可執行的智能。 我們將從監督學習的魅力開始。監督學習是利用帶有標簽的數據來訓練模型，使其能夠對新的未知數據進行預測。本捲將涵蓋兩大核心任務：迴歸和分類。 在迴歸方麵，我們將深入綫性迴歸模型，理解其原理、假設以及如何進行模型診斷。我們將學習如何處理非綫性關係，引入多項式迴歸和多項式特徵。隨後，我們將探索更強大的迴歸模型，如決策樹迴歸、隨機森林迴歸和梯度提升迴歸（如XGBoost, LightGBM），理解它們如何通過集成學習來提高預測精度和魯棒性。 在分類方麵，我們將從邏輯迴歸這一經典的二分類模型入手，學習其概率輸齣的特性。接著，我們將深入決策樹分類，理解其分支和剪枝的機製。隨機森林分類將提供一種集成學習的強大方法，能夠有效處理高維數據和避免過擬閤。我們還將探討支持嚮量機（SVM）的原理，瞭解其在高維空間中的分類能力。對於多類彆分類問題，我們將學習如何將其轉化為二分類問題，或直接使用支持多分類的模型。 本捲還將重點介紹模型評估的重要性。一個模型的好壞，不能僅憑直覺判斷，而需要科學的評估指標。我們將學習各種迴歸和分類的評估指標，如均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）、R平方值（R-squared）用於迴歸；準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫和AUC值用於分類。我們將學習如何進行交叉驗證，以獲得對模型泛化能力的更可靠估計，並理解過擬閤與欠擬閤的概念及其應對策略。 此外，本捲還將涉及模型選擇的藝術。在眾多模型中，如何選擇最適閤當前問題的模型，是一個重要的決策。我們將討論特徵工程的重要性，如何通過創建新的特徵來提升模型性能。同時，我們將介紹一些常用的模型選擇技術，如網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）等超參數調優方法。 最後，本捲將探討模型在實際應用中的部署和迭代。一個訓練好的模型，最終需要能夠為業務帶來價值。我們將簡要介紹模型部署的基本流程，以及如何通過持續的監控和迭代來保持模型的有效性。 通過本捲的學習，你將能夠掌握構建和評估各種預測和分類模型的技能，將數據中的模式轉化為能夠解決實際問題的智能工具，從而在數據驅動的決策中發揮關鍵作用。 《數據探險傢》係列圖書，為所有渴望駕馭數據力量的你而準備。無論你是初涉數據科學的學生、希望提升技能的分析師，還是尋求業務創新的決策者，都能從中獲得寶貴的知識和啓發。讓我們一同踏上這場精彩的數據探險，解鎖數據中蘊藏的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

收到這本《EDA應用技術》的時候，我首先是被它的厚度所吸引，感覺內容應該會相當充實。我一直對數據科學領域充滿興趣，尤其是在數據分析的早期階段，EDA扮演著至關重要的角色，它能幫助我們快速瞭解數據，發現數據中的噪聲、異常值以及潛在的關聯性。這本書的書名直接點明瞭主題，我非常期待它能夠在我日常的數據處理和分析工作中提供實質性的幫助。我個人比較傾嚮於那些能夠理論聯係實際的書籍，希望這本書能夠不僅僅停留在概念的介紹，而是能夠深入講解各種EDA技術的應用場景、優缺點，以及如何選擇閤適的技術來解決具體問題。如果書中能提供一些代碼示例，或者推薦一些常用的EDA工具，那就更完美瞭。我希望能通過閱讀這本書，建立起一套更加科學、高效的EDA流程。

評分☆☆☆☆☆

我對《EDA應用技術》這本書的期待，主要集中在它能否提供一些“獨門秘籍”或者“隱藏技巧”上。在接觸數據分析的過程中，我發現很多時候，數據清洗和探索階段的效率，直接決定瞭後續建模的成敗。市麵上關於EDA的書籍不少，但很多都隻是泛泛而談，或者提供一些通用的流程。我希望這本書能夠更深入地挖掘一些更加精細化的技術，比如在處理高維數據時如何進行有效的降維和可視化，或者在麵對不平衡數據時，有哪些特殊的EDA策略。另外，我對作者章彬宏這個名字本身也帶著一絲好奇，不知道他是否有在某個特定行業或領域積纍瞭獨特的EDA經驗，如果書中能分享一些他個人的心得體會或者一些不為人知的“小竅門”，那將是極大的驚喜。我期待這本書能給我帶來一些“頓悟”式的啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書在我書架上已經躺瞭一段時間瞭，一直想找個機會深入翻閱一下。最近恰好項目上需要一些數據分析的靈感，於是乎，我便迫不及待地翻開瞭它。一拿到手裏，就覺得沉甸甸的，紙質不錯，印刷也很清晰，這對我這種喜歡手捧紙質書閱讀的人來說，絕對是個加分項。從書名“EDA應用技術”來看，我就知道這本書應該會側重於實際操作和案例分析，而章彬宏這個名字，我也隱約有點印象，感覺是在這個領域比較有經驗的專傢。我期待著它能給我帶來一些新的思路和方法，尤其是在數據探索的初期階段，如何更有效地理解數據、發現潛在規律，這些都是我一直以來比較頭疼的問題。我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更能提供一些實用的技巧和工具，能夠直接應用到我的工作當中，幫助我更快、更好地完成數據分析任務。

評分☆☆☆☆☆

作為一個初入數據分析領域的新手，我對各種理論和技術都感到有些不知所措，尤其是EDA，我總覺得它既重要又難以掌握。看到《EDA應用技術》這本書，我仿佛看到瞭救星。我希望這本書能夠用一種相對容易理解的方式，為我講解EDA的核心概念和常用方法。我特彆希望它能包含一些從零開始的案例，一步一步地展示如何進行數據探索，包括如何清洗數據、如何進行可視化分析、如何找齣數據中的規律等等。對於我這樣的新手來說，清晰的步驟和詳細的解釋比任何高深的理論都來得重要。我希望這本書能夠成為我的啓濛讀物，幫助我建立起對EDA的初步認知，並能夠掌握一些基礎的實踐技能，讓我能夠獨立完成一些簡單的數據分析任務。

評分☆☆☆☆☆

最近工作壓力比較大，好不容易擠齣點時間來充實一下自己，偶然間看到這本《EDA應用技術》。說實話，我對EDA（Exploratory Data Analysis）這個概念並不陌生，但總覺得自己在實際運用中還不夠得心應手，總是在一些細節上卡殼，或者花費大量時間卻收效甚微。這本書的齣現，就像是及時雨。我更關注的是它能否提供一些係統性的方法論，而不是零散的技巧。我希望作者能夠將EDA的流程、常用的可視化手段、以及如何進行特徵工程等方麵進行一個比較全麵的梳理。而且，如果書中能夠穿插一些實際項目中的例子，並且詳細講解每一步的操作邏輯和思考過程，那就再好不過瞭。畢竟，理論知識再多，如果不能落地，終究是紙上談兵。我對它抱有很高的期望，希望能藉此機會，將我的EDA技能提升到一個新的颱階。